COMPUTAÇÃO UBÍQUA E ENGENHARIA PETROLÍFERA: MODELOS PREDITIVOS E ESTATÍSTICOS PARA AS EXPLORAÇÕES PETROLÍFERAS NA REGIÃO DA SADC E EM ANGOLA
DOI:
https://doi.org/10.63330/armv2n6-009Palabras clave:
Computação Ubíqua, Machine Learning, Engenharia Petrolífera, SADC, Angola, Modelos Preditivos, Inteligência Artificial, IoT, GeoestatísticaResumen
O presente artigo científico analisa o cruzamento epistemológico entre a Computação Ubíqua e a Engenharia Petrolífera, propondo modelos preditivos e estatísticos para otimizar as explorações petrolíferas na região da Comunidade para o Desenvolvimento da África Austral (SADC), com enfoque especial em Angola. Partindo da visão pioneira de Mark Weiser (1991) sobre a computação ubíqua, o trabalho demonstra como a convergência das tecnologias de Machine Learning, Internet das Coisas (IoT), sensoriamento remoto e análise de big data podem transformar estruturalmente os processos de prospeção, extração e gestão dos recursos petrolíferos angolanos. Os modelos desenvolvidos incorporam variáveis geológicas, sísmicas e económicas da Bacia do Congo, da região do Pré-Sal e das bacias onshore da SADC. Os resultados preliminares apontam para uma redução de até 34% nos custos exploratórios e um aumento de 28% na taxa de sucesso das perfurações, quando integrados sistemas preditivos baseados em redes neuronais artificiais e modelos de regressão estocástica. O artigo visa apoiar o Ministério de Tutela Petrolífera Angolano na concepção de políticas alinhadas com os padrões internacionais da Agência Internacional de Energia (AIE) e da OPEP+.
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