Um estudo algorítmico da programação da intervenção de sondas de produção

O trabalho em questão aborda o Problema da Programação das Sondas de Produção (PPSP) para atender os poços de um campo de petróleo. Embora de difícil resolução, ele é de extrema importância econômica, técnica e ambiental. Uma formulação matemática deste problema é apresentada, assim como desenvolvida uma abordagem algorítmica. O problema abordado pode ser considerado como o de encontrar o melhor escalonamento de atendimento aos poços pelas sondas, levando em consideração a minimização da composição dos custos relativos às sondas e da perda total da produção de petróleo associada aos poços que estão aguardando por atendimento. Tal problema assemelha-se ao Problema de Roteamento de Veículos (PRV), que é classificado como pertencente à classe de problemas NP-Difícil. O objetivo da presente pesquisa é desenvolver uma abordagem algorítmica para resolver o PPSP, utilizando os fundamentos de metaheurísticas como o Algoritmo Memético e o GRASP. Instâncias são geradas para a realização dos testes computacionais para análise do desempenho das abordagens acima citadas, utilizando dados que se aproximam da realidade. A partir daí, é realizada uma comparação de desempenho e qualidade dos resultados obtidos por cada uma das técnicas utilizadasThis work approaches the Scheduling Workover Rigs Problem (SWRP) to maintain the wells of an oil field, although difficult to resolve, is extremely important economical, technical and environmental. A mathematical formulation of this problem is presented, where an algorithmic approach was developed. The problem can be considered to find the best scheduling service to the wells by the workover rigs, taking into account the minimization of the composition related to the costs of the workover rigs and the total loss of oil suffered by the wells. This problem is similar to the Vehicle Routing Problem (VRP), which is classified as belonging to the NP-hard class. The goal of this research is to develop an algorithmic approach to solve the SWRP, using the fundamentals of metaheuristics like Memetic Algorithm and GRASP. Instances are generated for the tests to analyze the computational performance of the approaches mentioned above, using data that are close to reality. Thereafter, is performed a comparison of performance and quality of the results obtained by each one of techniques use