Resumo: Processos de desenvolvimento e gerenciamento de campos e poços de petróleo demandam a definição de uma estratégia de produção, pela qual se definem, entre outras propriedades, a quantidade de poços, seus tipos e cronograma de abertura. Esses processos, no entanto, possuem diversas incertezas, levando a diferentes cenários de produção de petróleo, cada qual baseado em um modelo geológico distinto. Cenários viáveis podem ser simulados computacionalmente; porém, devido à grande quantidade de incertezas, é necessário efetuar simulações de centenas ou milhares de cenários, dificultando ainda mais a escolha de uma estratégia de produção. A seleção de modelos de cenários que representem as melhores estratégias de produção (chamados "modelos representativos") é uma alternativa possível que vem sendo adotada para diminuir o custo computacional de tempo em etapas desses processos. Contudo, essa seleção é parcialmente automatizada, e precisa ser assistida por analistas da área de engenharia de petróleo para garantir a qualidade da escolha frente a critérios não mapeados no processo de escolha, e dependentes do conhecimento desses especialistas. Neste estudo testaremos se é possível aprimorar técnicas de visualização de dados multivariados atualmente usadas nesta seleção auxiliando os engenheiros de petróleo na escolha de bons modelos representativos. Com o apoio de técnicas de Visualização de Informação, este trabalho desenvolveu e apresentou protótipos e validou visualizações para a melhora da tomada de decisão dos analistas que usam o software (e metodologia) RMFinder na escolha de modelos representativos. Dentre as etapas previstas, foram efetuadas entrevistas com os usuários para identificar tarefas de análise, propor técnicas de visualização multidimensionais interativas, prototipação de soluções e realização de testes para avaliação de usabilidade e engajamento dos usuários ainda nos estágios iniciais do design. A proposta que o uso combinado de novas técnicas de visualização de informação dê suporte a interação dos usuários com a representação visual e permitam aos engenheiros a exploração e descoberta de novas análises dos dados nos seus estudos Ver menos

Abstract: Development and management processes for oil fields and wells require the definition of a production strategy, which defines, among other things, the number of wells, their types and the opening schedule. These processes, however, have several uncertainties, leading to different oil production scenarios, each based on a different geological model. Viable scenarios can be simulated computationally; however, due to the large amount of uncertainty, it is necessary to carry out simulations of hundreds or thousands of scenarios, making it even more difficult to choose a production strategy. The selection of scenario models that represent the best production strategies (called "representative models") is a possible alternative that has been adopted to reduce the computational cost of time in stages of these processes. However, this selection is partially automated, and needs to be assisted by petroleum engineering analysts to ensure the quality of the choice against criteria that are not mapped in the selection process and are dependent on the knowledge of these specialists. In this study, we will test whether it is possible to improve multivariate data visualization techniques currently used in this selection to help petroleum engineers choose good representative models. With the support of Information Visualization techniques, this work developed and presented prototypes and validated visualizations to improve the decision making of analysts who use the RMFinder software (and methodology) when choosing representative models. Among the planned stages, interviews were conducted with users to identify analysis tasks, interactive multidimensional visualization techniques were proposed, solutions were prototyped, and tests were carried out to assess usability and user engagement in the early stages of design. The proposal is that the combined use of new information visualization techniques will support user interaction with the visual representation and allow engineers to explore and discover new analyses of the data in their studies Ver menos