AMORIM - Acidente Na Barragem Engº Armando Ribeiro Gonçalves, Em Açu-RN
ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OPERAÇÕES SHIP-TO-SHIP...
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ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE
OPERAÇÕES SHIP-TO-SHIP OFFSHORE E
VIA TERMINAL
Abilio Teixeira Folly Rodrigues
Projeto de Graduação apresentado ao Curso de
Engenharia Naval e Oceânica da Escola
Politécnica, Universidade Federal do Rio de
Janeiro, como parte dos requisitos necessários à
obtenção do título de Engenheiro.
Orientador: Prof. Floriano Carlos Martins Pires
Junior
Co-orientador: Prof. Luiz Felipe Assis
Rio de Janeiro
Março 2019
i
ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OPERAÇÕES SHIP-TO-SHIP
OFFSHORE E VIA TERMINAL
Abilio Teixeira Folly Rodrigues
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA NAVAL E OCEÂNICA DA ESCOLA POLITÉCNICA DA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS
REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO
NAVAL E OCEÂNICO.
Examinado por:
________________________________________
Prof. Floriano Carlos Martins Pires Junior, D.Sc.
________________________________________
Prof. Luiz Felipe Assis, D.Sc
________________________________________
Prof. Jean David Job Emmanuel Marie Caprace, D.Sc.
________________________________________
Profa. Maricruz Aurelia Fun-Sang Cepeda, M.Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
MARÇO de 2019
ii
Rodrigues, Abilio Teixeira Folly
Análise Comparativa entre Operações Ship-to-Ship
Offshore e via Terminal/Abilio Teixeira Folly Rodrigues - Rio
de Janeiro: UFRJ/Escola Politécnica, 2019.
XI, 76 p.: il.; 29,7cm
Orientador: Floriano Carlos Martins Pires Junior
Projeto de Graduação – UFRJ/Escola Politécnica/
Curso de Engenharia Naval e Oceânica, 2019.
Referências Bibliográficas: p. 76
1.Introdução 2.Metodologia 3.Tipos de Operação
4.Tancagem 5.Simulação 6.Dados de Saída e
Resultados 7.Comparação com Sistema de
Tancagem 8.Conclusão e Considerações Finais
9.Anexos 10.Referências I. Junior, Floriano Carlos
Martins Pires II. Universidade Federal do Rio de
Janeiro, UFRJ, Engenharia Naval e Oceânica. III.
Análise Comparativa entre Operações Ship-to-Ship
Offshore e via Terminal.
iv
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/UFRJ como parte dos
requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Naval e Oceânico.
Análise Comparativa entre Operações Ship-to-Ship Offshore e via Terminal
Abilio Teixeira Folly Rodrigues
Março/2019
Orientador: Prof. Floriano Carlos Martins Pires Junior
Co-orientador: Prof. Luiz Felipe Assis
Departamento: Engenharia Naval e Oceânica
As operações de escoamento da produção de petróleo offshore são extremamente
importantes para o fluxo do mercado de Óleo & Gás que é um pilar de destaque na
economia brasileira e mundial. A expectativa atual é de aumento da exploração e
consequentemente instalação de novas unidades de produção devido às descobertas de
novos poços na região do Pré-Sal. Diante deste cenário otimista, as companhias
responsáveis pela realização da transferência de petróleo ship-to-ship visando a
exportação do mesmo tem ótimas perspectivas para o crescimento do seu mercado, foi
realizada então uma análise comparativa entre dois tipos de operação típicos que ocorrem
no Brasil. Um deles em uma área da região offshore próxima à Bacia de Santos e a outra
na região do Açu, na cidade de São João da Barra, norte do estado do Rio de Janeiro,
próxima à Bacia de Campos. Foram utilizados como base para esta análise dois modelos
elaborados no software Arena e os resultados encontrados para a simulação destes em
alguns cenários propostos.
Palavras-chave: Petróleo, Pré-Sal, Ship-to-Ship, Bacia de Santos, Bacia de Campos.
v
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for degree of Naval Architecture and Marine Engineering.
Comparative Analysis Between Ship-to-Ship Operations Offshore and via Terminal
Abilio Teixeira Folly Rodrigues
March/2019
Advisor: Prof. Floriano Carlos Martins Pires Junior
Co-advisor: Prof. Luis Felipe Assis
Graduation: Naval Architecture and Marine Engineering
Offshore oil production operations are extremely important for the flow of Oil & Gas
Market, which is an outstanding pillar in Brazilian and world economy. The current
expectation is the increase of exploration and consequently the installation of new
production units due to discovery of new oil wells in the Pre-Salt region. Given this
optimistic scenario, the companies responsible for oil transshipment aiming the
exportation have great prospects for market growth, so a comparative analysis was made
between two typical operations that occur in Brazil. One of those in an offshore region
near the Santos Basin and other in the Açu region, at the city of São João da Barra, in the
north of Rio de Janeiro state, near the Campos Basin. Two models were elaborated in a
software called Arena and the results founded for the simulation of these in some
proposed scenarios were used as a basis for this analysis.
Keywords: Oil, Pre-Salt, Transshipment, Campos Basin, Santos Basin.
vi
Sumário
1. Introdução....................................................................................................... 1
1.1. Histórico do Petróleo no litoral brasileiro .............................................. 3
1.2. Motivação ............................................................................................... 7
1.3. Objetivos ................................................................................................. 8
2. Metodologia ................................................................................................. 10
3. Tipos de Operação ........................................................................................ 13
3.1. Histórico de operações no Brasil .......................................................... 13
3.2. O fluxo do petróleo ............................................................................... 14
3.3. Tipos de operações Ship-To-Ship (STS) .............................................. 16
3.4. Operações em estudo ............................................................................ 17
4. Tancagem ..................................................................................................... 21
5. Simulação ..................................................................................................... 25
5.1. O Software ............................................................................................ 25
5.2. Parâmetros ............................................................................................ 29
5.2.1. Parâmetros fixados ou desconsiderados: .............................................. 29
5.2.1.1. Falha crítica do sistema: ....................................................................... 29
5.2.1.2. Condicionantes climáticas e ambientais: .............................................. 30
5.2.1.3. Disponibilidade de petroleiros: ............................................................. 31
5.2.2. Parâmetros variáveis aplicados ao modelo: .......................................... 31
5.2.2.1. Condicionantes climáticas e ambientais: .............................................. 31
5.2.2.2. Tempo de operação de transferência: ................................................... 36
5.2.2.3. Chegada de aliviadores: ........................................................................ 38
5.3. Módulos Utilizados: ............................................................................. 42
vii
5.4. Modelos: ............................................................................................... 43
5.4.1. Modelo de Operação 1:......................................................................... 44
5.4.2. Modelo de Operação 2:......................................................................... 50
5.5. Otimização da chegada de embarcações: ............................................. 56
6. Dados de saída e Resultados ........................................................................ 58
7. Comparação com Sistema de Tancagem ...................................................... 67
8. Conclusão e Considerações Finais ............................................................... 69
9. Anexos .......................................................................................................... 72
10. Referências ................................................................................................... 76
viii
Lista de Figuras
Figura 1 - Evolução do volume importado e do dispêndio com a importação de petróleo
– 2008–2017 [1] ............................................................................................................... 2
Figura 2 - Evolução do volume exportado e da receita com a exportação de petróleo -
2008-2017 [1] ................................................................................................................... 3
Figura 3 - Produção de petróleo no país antes e durante monopólio da Petrobras. Fonte:
Piquet [2] .......................................................................................................................... 4
Figura 4 - Divisões do solo oceânico [3] .......................................................................... 5
Figura 5 - Produção de petróleo por concessionário – 2017 [1] ....................................... 6
Figura 6 - Cadeia do Petróleo [4] ..................................................................................... 7
Figura 7 – Fluxo da Metodologia utilizada .................................................................... 10
Figura 8 - Tipos de Plataforma de Produção [6] ............................................................ 15
Figura 9 - Fluxo do petróleo extraído das Bacias brasileiras ......................................... 16
Figura 10 - Operações convencionais de Ship-to-Ship (STS) ........................................ 17
Figura 11 - Operação ship-to-ship underway em mares europeus ................................. 18
Figura 12 - Operação STS via terminal em João Pessoa na Paraíba .............................. 19
Figura 13 – Embarcaçao Khalij-e-Fars do tipo FSU destinada à tancagem do terminal do
Porto do Irã ..................................................................................................................... 22
Figura 14 – Tancagem onshore em região portuária ...................................................... 22
Figura 15 – Módulos básicos de processos do Arena ..................................................... 26
Figura 16 – Módulos avançados de processos do Arena ................................................ 27
Figura 17 – Módulos avançados de transferência do Arena ........................................... 28
Figura 18 - Condicionantes climáticas e ambientais para operação STS na região da Bacia
de Santos ......................................................................................................................... 32
Figura 19 - Ondas e vento na Bacia de Santos ............................................................... 33
ix
Figura 20 - Curva do comportamento estocástico do estado de mar da região da Bacia de
Santos ............................................................................................................................. 34
Figura 21 - Probabilidade de ocorrência de mau tempo para ondas de 3 metros em cada
trimestre .......................................................................................................................... 35
Figura 22 - Distribuições para a duração de bom tempo para ondas de 3 metros em cada
trimestre .......................................................................................................................... 35
Figura 23 - Distribuições para a duração de mau tempo para ondas de 3 metros em cada
trimestre .......................................................................................................................... 35
Figura 24 - Ciclo de offloading ...................................................................................... 39
Figura 25 - Dados do FPSO característico utilizado ...................................................... 40
Figura 26 - Modelo de operação STS underway no Arena ............................................ 45
Figura 27 - Módulo Create do Modelo 1 ........................................................................ 46
Figura 28 - Módulo Assign do Modelo 1 ....................................................................... 47
Figura 29 - Módulo Decide do Modelo 1 ....................................................................... 47
Figura 30 - Módulo Process para espera pelo mau tempo do Modelo 1 ........................ 48
Figura 31 - Tabela do Arena com dados sobre Recursos no Modelo 1 .......................... 48
Figura 32 - Módulo Record do Modelo 1 ....................................................................... 49
Figura 33 - Módulo Process para realização da operação no Modelo 1 ......................... 50
Figura 34 - Módulo Dispose para o Modelo 1 ............................................................... 50
Figura 35 - Modelo de operação STS via terminal no Arena ......................................... 51
Figura 36 - Módulo Create do Modelo 2 ........................................................................ 52
Figura 37 - Tabela do Arena com dados sobre Recursos no Modelo 2 .......................... 53
Figura 38 - Módulo Seize (variação do Módulo Process) no Modelo 2......................... 53
Figura 39 - Módulo PickStation no Modelo 2 ................................................................ 54
Figura 40 - Um dos Módulos Station no Modelo 2 ........................................................ 54
x
Figura 41 - Um dos Módulos Process no Modelo 2 ....................................................... 55
Figura 42 - Módulo Release (componente do módulo Process) no Modelo 2 ............... 56
Figura 43 - Resultados do Modelo 1 para o tempo de espera com média de chegada de 24
horas ............................................................................................................................... 59
Figura 44 - Resultados do Modelo 2 para o tempo de espera com média de chegada de 24
horas ............................................................................................................................... 59
Figura 45 - Resultados do Modelo 1 para o tempo de espera com média de chegada de
21,82 horas ..................................................................................................................... 60
Figura 46 - Resultados do Modelo 2 para o tempo de espera com média de chegada de
21,82 horas ..................................................................................................................... 61
Figura 55 - Resultados do Modelo 1 para o tempo de espera com média de chegada de
22,5 horas ....................................................................................................................... 62
Figura 48 - Resultados do Modelo 2 para o tempo de espera com média de chegada de
22,5 horas ....................................................................................................................... 62
Figura 49 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 1 (24 horas) ......................... 63
Figura 50 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 1 (21,82 horas) .................... 64
Figura 51 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 1 (22,5 horas) ...................... 64
Figura 52 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 2 (24 horas) ......................... 64
Figura 53 - Resultados para a taxa de ocupação do Modelo 2 (21,82 horas) ................. 64
Figura 62 - Resultados para a taxa de ocupação do Modelo 2 (22,5 horas) ................... 65
Figura 55 - Módulo CREATE ........................................................................................ 72
Figura 56 – Módulo PROCESS ...................................................................................... 72
Figura 57 – Módulo DISPOSE ....................................................................................... 73
Figura 58 – Módulo ASSIGN ......................................................................................... 73
Figura 59 – Módulo RECORD ....................................................................................... 74
xi
Figura 60 – Módulo DECIDE ........................................................................................ 74
Figura 61 - Módulo PICKSTATION ............................................................................. 75
Figura 62 – Módulo STATION ...................................................................................... 75
1
1. Introdução
Apesar da recorrente incerteza em torno da previsão de demanda por petróleo, é
cedo demais para se preocupar com o fim dos combustíveis fósseis no curto prazo. As
principais empresas do ramo petrolífero concordam que a demanda por petróleo irá atingir
seu pico até o ano de 2040, ou seja, há um ambiente competitivo e tempo suficientes para
que as reservas ao redor do mundo sejam exploradas, e isso não é diferente no litoral
brasileiro.
Os combustíveis oriundos de fontes renováveis têm ganho cada vez mais espaço
no mercado internacional, e isso tem espelhado no mercado interno. Porém a economia
brasileira ainda é muito dependente da exploração do petróleo, não só pelo seu valor, mas
também pelos benefícios sociais que ele traz, sustentando uma cadeia produtiva de
trabalhadores diretos e indiretos que movimentam a economia do país. Também é
passível de destaque o reconhecimento mundial que o Brasil alcançou pelo
desenvolvimento de novas tecnologias ligadas à exploração e excelência em suas
operações, fatos estes que indiscutivelmente trazem uma boa reputação e
consequentemente uma maior atratividade para o país no mercado externo, trazendo
novos investidores e aquecendo a economia.
Dessa forma, e tendo em vista a crescente exploração dessa matéria-prima nas
Bacias ao longo do litoral brasileiro, sobretudo nas mais próximas à região Sudeste, como
as Bacias de Campos e de Santos, há uma oportunidade para instalação de novas unidades
de exploração, o que acarretará na criação de novas oportunidades do mercado de Óleo e
Gás.
Dadas essas expectativas, com base nos dados apresentados pela Agência
Nacional do Petróleo [1] diversas empresas do ramo vislumbram em seus horizontes, uma
2
perspectiva otimista de crescimento e de investimentos em novos projetos e tecnologias.
Empresas que possuem seus negócios voltados para as operações de escoamento da
produção do petróleo extraído da região offshore brasileira tem a chance de aumentar o
fluxo de suas operações, sobretudo pelos altos custos e riscos vinculados à construção de
oleodutos offshore e também pela redução no deslocamento de grandes embarcações para
a movimentação do petróleo.
Uma análise evolutiva quantitativa da importação e da exportação do petróleo no
Brasil possibilita todo este otimismo em torno do crescimento da produção nacional. Esta
evolução, apresentada pela ANP em seu Anuário Estatístico [1] pode ser observada nos
gráficos das figuras 1 e 2 a seguir.
Figura 1 - Evolução do volume importado e do dispêndio com a importação de petróleo
– 2008–2017 [1]
3
Figura 2 - Evolução do volume exportado e da receita com a exportação de petróleo -
2008-2017 [1]
É possível observar a tendência na redução do volume de petróleo importado que
vem ocorrendo desde 2013, e paralelamente, o volume exportado de 2013 a 2017 foi
crescendo a cada ano, mostrando uma maior independência do país em relação a esta
commodity tendo em vista o mercado externo.
1.1. Histórico do Petróleo no litoral brasileiro
A exploração do petróleo em território nacional foi iniciada, de forma comercial,
no ano de 1930, porém, os primeiros estudos e projetos relativos à exploração de petróleo
em poços na região offshore só foram realizados na década de 60.
A principal responsável por desenvolver estes projetos foi a Petrobras, que havia
sido criada em 1953, ano em que recebeu de forma oficial, o monopólio estatal sobre a
atividade petrolífera no país. Mais adiante, no ano de 1974, foram descobertos os poços
da Bacia de Campos, o que representou um grande marco para a atividade de exploração
de petróleo no país.
4
Com o passar dos anos, o Brasil passou a ser uma das únicas nações com domínio
sobre a tecnologia de exploração em águas profundas e ultraprofundas. Visando a
ampliação das possibilidades de uso dessa matéria prima, em 1997 o monopólio estatal
sobre a exploração petrolífera foi extinto, o que permitiu que empresas do setor privado
também pudessem entrar no mercado e competir pela atividade.
Estas mudanças no mercado podem ser observadas na figura 3 que mostra como
se deu o crescimento da exploração de petróleo no Brasil desde o início da sua exploração
até o momento em que houve o fim do monopólio desta atividade no país.
Figura 3 - Produção de petróleo no país antes e durante monopólio da Petrobras. Fonte:
Piquet [2]
Em 2007, o governo anunciou a descoberta de novos campos de exploração,
localizados em uma região entre 200 km e 300 km de distância do litoral, em uma camada
do solo oceânico denominada Pré-Sal. Essas reservas são encontradas a cerca de 7 mil
metros de profundidade e apresentam imensos poços de petróleo em excelente estado de
conservação. Desde então os investimentos para a exploração destes superaqueceram o
5
mercado, atraindo diversas companhias relacionadas ao mercado de exploração. Podemos
ver na figura 4, a disposição física do Pré-Sal em relação às outras camadas do solo
oceânico.
Figura 4 - Divisões do solo oceânico [3]
Em setembro de 2008 foi realizada a primeira extração no Pré-Sal, na região da
Bacia de Campos e no ano seguinte a exploração foi iniciada no campo de Tupi, próximo
ao litoral de Santos, neste mesmo ano foi criada a companhia Pré-Sal Petróleo, subsidiária
da Petrobras, dedicada exclusivamente às atividades exploratórias na região.
A influência da descoberta dessa região foi logo percebida nos anos seguintes, e a
cada ano que passa a evolução no mercado de Óleo e Gás é visível. Em 2017 a produção
nacional de petróleo cresceu 4%, para uma média de 2,622 milhões de barris diários,
segundo a Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis[1]. No final
6
deste mesmo ano, o Pré-Sal já correspondia a 50,7% da produção total, representando
pela primeira vez, mais da metade da produção nacional.
Somente na Bacia de Santos, a exploração do Pré-Sal teve significativa influência
na produção de óleo e gás no ano de 2017, onde seus campos tiveram crescimento
registrado de 29%, quantitativamente, a produção que era de 1,120 milhão de barris por
dia passou a ser de 1,434 milhão de BOE/dia. Neste mesmo ano, no mês de setembro, a
Bacia de Santos passou a ser a maior produtora do país, posto que até então pertencia à
Bacia de Campos, que havia registrado em 2016 a média de 1,510 milhão de BOE/dia.
Apesar do fim do monopólio oficial estabelecido pelo governo sobre a atividade
exploratória ter sido encerrado no ano de 1997, a Petrobras ainda tem uma participação
de 77,8% na produção nacional, ver figura 5.
Figura 5 - Produção de petróleo por concessionário – 2017 [1]
7
1.2. Motivação
Tendo como bases o histórico do mercado de petróleo no Brasil e a sua atual
situação, que foram apresentados acima, há um grande incentivo para o estudo das formas
de escoamento da produção offshore, principalmente para a produção não pertencente à
Petrobras, já que, devido a uma robusta infraestrutura ao longo de todo território nacional,
a companhia multinacional possui uma certa independência no fluxo do seu próprio
petróleo, ou seja, desde a fase upstream, passando pela midstream, até a fase de
downstream do mercado brasileiro (ver figura 6). Entretanto, não deve ser excluída de
forma definitiva a possibilidade de empresas independentes do grupo de companhias da
Petrobras realizarem operações de transbordo para a própria Petrobras, através de uma
eventual demanda ou de um contrato firmado devido à necessidade de alternativas à sua
própria infraestrutura, seja por questões de segurança, ou de logística, por exemplo.
Figura 6 - Cadeia do Petróleo [4]
8
Portanto, este estudo possibilita um melhor entendimento das operações de
transbordo de petróleo na fase upstream realizadas em paralelo às operações da Petrobras
com a sua própria infraestrutura, sobretudo nas regiões das Bacias de Campos e de Santos,
além de fornecer uma ampla contextualização do cenário atual de escoamento da
produção de petróleo nessas Bacias da região Sudeste.
1.3. Objetivos
O presente trabalho tem por objetivo comparar duas operações típicas de
transferência de petróleo ship-to-ship que ocorrem no Brasil e desenvolver uma análise
da influência do tipo de operação para o processo em si. As duas operações em estudo
são caracterizadas pelo posicionamento lado a lado dos navios aliviadores vindos de
unidades offshore (plataformas e FPSOs) e dos navios petroleiros para que haja o
transbordo do petróleo por meio de mangotes que interligam os conveses das duas
embarcações, permitindo que, através de um sistema de bombas, os tanques do aliviador
sejam esvaziados, ao passo que os tanques do petroleiro recebem a carga.
A principal diferença entre as duas operações estudadas é que uma delas ocorre
com as duas embarcações navegando em alto mar, em velocidade de curso controlada,
sem necessidade de uma infraestrutura dedicada, porém enfrentando certas limitações
devido a condicionantes ambientais e climáticas. Esta operação de transferência é
denominada ship-to-ship underway. Enquanto que a outra ocorre em área abrigada, onde
um terminal marítimo portuário permite que as condições gerais sejam mais propícias
para que o transbordo ocorra de maneira mais segura, tanto pela redução das influências
externas, principalmente das ondas, quanto pela atracação das embarcações que facilita o
posicionamento de ambas para realização da transferência, é a denominada operação ship-
to-ship via terminal.
9
Ao longo do litoral brasileiro existem algumas áreas em alto mar onde ocorrem
operações de transferência entre embarcações navegando, dentre estas, nas proximidades
do litoral do estado de São Paulo há uma região licenciada junto ao IBAMA (Instituto
Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis) especificamente para
esta prática, ela está localizada próxima à Bacia de Santos e será utilizada como referência
na modelagem para uma das simulações apresentada neste trabalho.
Dentro da cidade de São João da Barra, no norte do litoral do Estado do Rio de
Janeiro, são realizadas, na região do Açu, operações de transferência de petróleo via
terminal, que configura o outro tipo de operação em estudo neste trabalho. A localização
próxima à Bacia de Campos, representa um forte atrativo às demandas por transferências
de petróleo que surgem desta região.
A análise envolveu principalmente aspectos quantitativos operacionais, onde a
comparação realizada foi baseada na simulação das operações através do software
ARENA, e considerou alguns fatores estocásticos como o clima de ondas na área de
transbordo offshore, o processo de chegada dos navios aliviadores, dentre outros, ao passo
que alguns fatores (parâmetros) foram fixados afim de gerar um maior entendimento da
influência dos parâmetros variáveis selecionados.
Este trabalho também teve como objetivo apresentar uma breve comparação das
operações de transferência de petróleo via terminal, a partir do seu estudo e da modelagem
de sua simulação, com as operações de um mesmo terminal após a inclusão de um sistema
de tancagem flutuante. A escolha deste projeto específico foi justificada no decorrer do
trabalho.
10
2. Metodologia
Para ilustrar melhor o fluxo utilizado para a metodologia desenvolvida, foi
desenvolvido o seguinte esquema, observado na figura 7:
Figura 7 – Fluxo da Metodologia utilizada
Primeiramente, para que a análise comparativa proposta pudesse ser realizada, foi
necessária uma análise quantitativa dos cenários atual e futuro da produção de petróleo
offshore do país, e também da indústria do petróleo como um todo, principalmente para
o mercado nacional.
Posteriormente, depois de justificada a necessidade de estudar soluções para o
escoamento do petróleo oriundo da exploração dos poços localizados tanto no Pré-Sal
quanto nos campos já explorados anteriormente, foram apresentadas diferentes soluções
para realização desse escoamento. Dentre elas, duas foram selecionadas por serem
operações típicas que ocorrem no litoral brasileiro em duas regiões específicas: a
operação ship-to-ship offshore (underway) executada na região da Bacia de Santos e a
11
operação ship-to-ship via terminal, realizada na região de São João da Barra, próximo à
Bacia de Campos, onde há uma estrutura composta por três berços destinados
exclusivamente a esta operação.
Diante das diferenças existentes entre as operações, foram estudadas, para ambas,
as principais características que influenciam na janela de operação, no tempo demandado
para a realização de cada uma delas e nos possíveis atrasos que ocorrem, afim de gerar
dados de distribuições matemáticas que estão expostas e explicadas no decorrer do estudo.
Consolidadas as distribuições matemáticas, foram desenvolvidos modelos no
software ARENA que simulam as operações conforme os parâmetros escolhidos. As
características do software e a forma como ele foi utilizado estão descritas no capítulo 5
deste trabalho.
A escolha pelo software de simulação de eventos discretos (DES) deu-se pela alta
influência de fatores externos existentes nas operações estudadas, o que implica em uma
grande quantidade de simulações computacionais para obtenção de otimizações quanto
aos modelos e parâmetros utilizados para cada um deles. Portanto, devido a esta
necessidade e ao alto potencial da simulação de eventos discretos para representação dos
sistemas estudados, através das análises e das possíveis tomadas de decisões
proporcionadas, este tipo de simulação foi selecionado para a utilização neste projeto de
graduação.
A partir dos parâmetros estipulados e dos modelos desenvolvidos, foi possível
avaliar o comportamento do tempo de espera dos navios aliviadores em função da
distribuição de chegada destes navios na região de operação, ou seja, em função da
quantidade de aliviadores que demandam pela transferência do petróleo armazenado para
um petroleiro que irá exportar este petróleo. Esta quantidade está associada diretamente
12
à quantidade de unidades de produção e consequentemente à produção dos campos, ou
seja, ao principal ativo dos clientes que utilizam a modalidade STS para escoar sua
matéria prima visando a exportação.
Também foi estudado e apresentado no presente trabalho, uma solução alternativa
às operações de transbordo via terminal onde há o incremento da capacidade de
armazenagem do petróleo recebido. Esta solução é a instalação de um sistema de
tancagem flutuante. Para este tipo de operação (STS via terminal com tancagem) foi
desenvolvida uma análise comparativa com o mesmo tipo de operação sem a tancagem
afim de demonstrar os ganhos desta solução de forma a considerar a simulação da
operação. Esta alternativa será introduzida no capítulo 4, onde também será apresentada
uma variante da mesma, e no capítulo 7 será apresentada a análise comparativa em função
da simulação do modelo STS via terminal sem tancagem.
13
3. Tipos de Operação
Neste capítulo primeiramente será apresentado um breve histórico sobre as
operações de transferência de petróleo de navio para navio no Brasil, e posteriormente
serão abordadas, de forma simplificada, o fluxo do petróleo no país, de forma geral, os
tipos de operação existentes e, de forma detalhada, os tipos de operação em destaque neste
trabalho.
3.1. Histórico de operações no Brasil
Até o ano de 1999 as operações de transbordo ship-to-ship no Brasil eram
realizadas por navios não projetados com esse intuito. Utilizavam-se aliviadores
convencionais isentos de características que atualmente são requisitos para este tipo de
operação, como por exemplo um sistema de posicionamento dinâmico que é capaz de
controlar a movimentação da embarcação durante a operação, e para compensar a
ausência deste sistema, eram utilizados navios rebocadores que auxiliavam na
manutenção da posição ao longo de todo o processo de transferência. O que gerava uma
operação muito mais trabalhosa, envolvendo mais profissionais, mais embarcações e
consequentemente demandando um dispêndio muito maior de recursos financeiros.
Somente no início da década seguinte surgiram novos projetos e então foram
construídas as primeiras embarcações que teriam como parte de seu escopo a realização
de operações de transferência de petróleo de forma independente. Estes navios possuíam
sistemas complexos como o de escoamento de óleo, sistemas de informação e de
propulsão, além de casco com modelagem diferenciada, específicos para atender às
necessidades demandadas por uma operação ship-to-ship [5].
Já na década de 2010, após a descoberta do Pré-Sal e o aumento exponencial na
demanda pelo escoamento da produção de petróleo gerada nas unidades offshore,
14
surgiram novas formas de realizar o transbordo deste petróleo que até o presente momento
estão contribuindo para o atendimento deste mercado no Brasil. Estas serão apresentadas
no decorrer deste capítulo.
Atualmente o país conta com operações de transbordo de embarcação para
embarcação sobretudo na região Sudeste, onde existem as duas operações apresentadas
neste relatório, que são as únicas do litoral brasileiro não pertencentes à Petrobras, que
possui dois terminais no sul do estado do Rio de Janeiro e no Norte do litoral do estado
de São Paulo. Além disso a Petrobras possui terminais para operações de transferência
entre embarcações no litoral da região Nordeste do país.
3.2. O fluxo do petróleo
As operações de transbordo de petróleo de um navio aliviador para um navio
petroleiro para exportação fazem parte de uma importante cadeia logística e configuram
parte da fase midstream desta cadeia. Trata-se de uma etapa intermediária que ocorre após
o transbordo das unidades de produção, ou seja, após a fase upstream do fluxo do
petróleo, e antecede a terceira fase que ocorre após a exportação desta commodity, onde
no destino final há o processamento, a distribuição e chegada do produto final ao
consumidor final. Esta terceira e última fase é a chamada downstream.
O início deste fluxo se dá, no Brasil, através da exploração dos poços de petróleo
encontrados ao longo das Bacias localizadas no litoral do país. Após o estudo e a
perfuração do poço por parte de uma sonda de perfuração é chegada a hora de explorar o
petróleo contido nas camadas do solo oceânico. Ao longo dos anos foram desenvolvidas
muitas tecnologias para se utilizar na exploração do petróleo, dentre elas encontram-se as
plataformas. Existem diversos tipos e plataformas de petróleo, como:
• Jaquetas;
15
• Auto-Elevatórias;
• Torre-Complacente;
• Tension-Leg Platform (TLP);
• Spar;
• Plataforma Semi-Submersível;
• FPSO.
Cada plataforma possui características únicas e consequentemente possuem
vantagens e desvantagens umas sobre as outras, sendo todas elas estruturas altamente
complexas devido a engenharia necessária para suportar as condições marítimas adversas.
Normalmente a seleção do tipo de plataforma a ser utilizada para produção em uma
determinada região se deve pela profundidade das águas a serem exploradas, como pode
ser observado na figura 8, a seguir.
Figura 8 - Tipos de Plataforma de Produção [6]
16
A parte intermediária deste fluxo que será abordada de forma aprofundada neste
relatório é a transferência do petróleo vindo destas unidades de produção até os navios
responsáveis pela exportação do produto. É importante enfatizar que nem toda a produção
de petróleo das Bacias de Santos e Campos é exportada. O país já possui uma grande
infraestrutura de processamento do petróleo, como refinarias e plantas petroquímicas,
porém estes empreendimentos atualmente não são suficientes para atender a toda
produção nacional. E não só isso, há um interesse comercial envolvido na venda do
petróleo bruto já que esta commodity possui um valor muito grande sobretudo para
diversos países que não possuem reservas próprias.
Figura 9 - Fluxo do petróleo extraído das Bacias brasileiras
O fim do fluxo do petróleo é representado, inicialmente, por essa fase de
processamento e produção de derivados, posteriormente, pela sua venda e distribuição, e
por fim pela chegada do produto ao consumidor final, como por exemplo com a compra
de gasolina em postos de combustíveis.
3.3. Tipos de operações Ship-To-Ship (STS)
Existem quatro formas mais convencionais de realizar operações ship-to-ship, são
elas: o STS navegando, onde ambas embarcações estão em curso, o STS fundeado, onde
uma das embarcações é fundeada e a outra é rebocada, o STS combinado, onde uma das
embarcações é fundeada porém a outra não necessita ser rebocada, e por fim o STS
17
atracado, onde uma das embarcações é atracada em um terminal enquanto a outra é
rebocada até a localização exata para realização do processo. Segue abaixo figura 10 que
ilustra essas operações:
Figura 10 - Operações convencionais de Ship-to-Ship (STS)
3.4. Operações em estudo
Dentre as quatro formas de realização das operações ship-to-ship, foram
selecionadas para o presente trabalho duas delas, que são a operação navegando e a
operação atracada. A operação navegando é caracterizada de forma mais específica como
a operação que ocorre quando a transferência de carga é realizada com os dois navios em
movimento. Para isto é necessário que ela ocorra em regiões afastadas da costa, sem
necessidade de apoio de rebocadores, sem restrições de profundidade, porém mais
suscetível a eventuais acidentes ou problemas operacionais. Um exemplo desse tipo de
processo de transferência pode ser visto na figura 11, a seguir.
18
Figura 11 - Operação ship-to-ship underway em mares europeus
Já as operações de forma atracada, são a maneira mais segura de realizar a
transferência. Para este tipo de operação, ambas embarcações se encontram atracadas no
mesmo porto ou berço de terminal, e contam com o auxílio de rebocadores para realizar
a manobra de aproximação que antecede a atracação. Nesse caso, a operação depende
inteiramente da disponibilidade do berço, precisa ocorrer em regiões abrigadas, depende
de suporte prático, além da necessidade de utilização de barreiras de contenção, dentre
outras peculiaridades relacionadas a segurança do meio ambiente, das estruturas e dos
profissionais envolvidos.
19
Figura 12 - Operação STS via terminal em João Pessoa na Paraíba
A sequência exata de etapas que ocorrem para que haja a transferência do petróleo
via terminal pode ser observada abaixo:
1) O navio aliviador recebe o petróleo extraído das unidades de produção em alto-
mar e transporta para o local da operação onde ocorre o STS;
2) Um navio petroleiro, que também pode ser denominado navio exportador, é
nomeado pelos clientes e também é encaminhado para o terminal para receber o
produto, conforme a cadeia logística de cada cliente;
3) Conforme planejamento prévio do terminal, os navios são atracados um a contra
bordo do outro em um dos berços destinados a operação, sempre levando em
consideração as condicionantes climáticas e ambientais que podem impedir ou
não a realização da transferência;
4) Os navios são então conectados via mangotes flexíveis, por meio dos quais o
petróleo é transferido do navio aliviador para o navio petroleiro, com o uso das
bombas do navio aliviador;
20
5) Concluída a operação de transbordo, após a desatracação e a desconexão dos
navios, o navio exportador segue para o seu destino final (exportação) enquanto
que o navio aliviador retorna para a plataforma, para ser novamente carregado e
repetir a operação com um novo navio exportador
Para o STS underway, as etapas são bastante similares, a principal diferença
existente em relação a operação STS via terminal encontra-se no item 3. Porém, para
melhor compreensão da atividade executada, segue abaixo o fluxo de etapas para este tipo
de operação:
1) O navio aliviador recebe o petróleo extraído das unidades de produção em alto-
mar e transporta para o local da operação onde ocorre o STS;
2) Um navio petroleiro, que também pode ser denominado navio exportador, é
nomeado pelos clientes e também é encaminhado para a região de operação em
alto mar para receber o produto, conforme a cadeia logística de cada cliente;
3) Os navios se aproximam com uma velocidade de curso controlada e posicionam
um a contra bordo do outro para realização da amarração de uma embarcação com
a outra, na região licenciada para realização deste tipo de operação, sempre
levando em consideração as condicionantes climáticas e ambientais que podem
impedir ou não a realização da transferência;
4) Os navios são então conectados via mangotes flexíveis, por meio dos quais o
petróleo é transferido do navio aliviador para o navio petroleiro, com o uso das
bombas do navio aliviador;
5) Concluída a operação de transbordo, após a desconexão dos navios, o navio
exportador segue para o seu destino final (exportação) enquanto que o navio
aliviador retorna para a plataforma, para ser novamente carregado e repetir a
operação com um novo navio exportador.
21
4. Tancagem
Uma das formas de melhorar a eficiência de um terminal de operações de
transbordo em área abrigada se dá através da implantação de sistemas de tancagem. De
forma simples, os sistemas de tancagem utilizáveis neste tipo de projeto podem ser
caracterizados de duas formas, são elas a tancagem flutuante e a fixa (onshore).
A tancagem flutuante consiste em uma solução mais simples e menos custosa
dentre as duas opções apresentadas. Ela é capaz de fornecer dinamismo e previsibilidade
para a operação, ou seja, ela pode reduzir o tempo total para a realização do transbordo
via terminal já que não há mais a necessidade de espera por um navio responsável pela
exportação do petróleo. Nesta solução um navio da classe FSU – Unidade Flutuante de
Armazenamento (Floating Storage Unit) é ancorado no terminal com o único propósito
de armazenar petróleo e seus derivados. Esta embarcação pode ou não possuir sistema de
propulsão próprio e em seu convés existem silos capazes de receber milhares ou até
milhões de litros do líquido a ser armazenado, ao contrário do navio tanque, que por
questões de navegabilidade tem sua capacidade limitada.
A instalação de um sistema de tancagem flutuante é bem mais prática se
comparada a um sistema onshore, pois conta sobretudo com a ancoragem da embarcação
FSU e com a instalação do sistema de transferência que irá encher seu sistema de
armazenagem, que já são operações de praxe em qualquer operação realizada sem a
presença da FSU. Um de seus pontos negativos é a necessidade de haver um berço com
disponibilidade para a atracação contínua da unidade. Abaixo um exemplo de embarcação
da classe FSU:
22
Figura 13 – Embarcaçao Khalij-e-Fars do tipo FSU destinada à tancagem do terminal do
Porto do Irã
O sistema fixo, depende inicialmente de uma estrutura mínima de oleodutos para
transferência do petróleo e de seus derivados até o local destinado aos tanques, por mais
perto que estes tanques estejam do local onde o transbordo ocorre. Aliado a isso, ainda
pode ser considerado como aspecto negativo o investimento na infraestrutura dos tanques
em si, onde há necessidade de um ambiente com pressão e temperatura controlados,
sistema de bombas e sistema de combate a incêndios robusto.
Figura 14 – Tancagem onshore em região portuária
23
O que se pode concluir acerca dos sistemas de tancagem é que eles são
indiscutivelmente uma excelente maneira de se otimizar a frota de aliviadores diante das
circunstâncias atuais do mercado brasileiro. Uma vez que a embarcação que realiza o
alívio das unidades offshore tende a demorar menos na operação de transbordo do
petróleo.
Atualmente a logística de tancagem de petróleo no Brasil é dominada pela
Petrobras, que utiliza terminais como o de Angra dos Reis (RJ) para executar suas
operações de transbordo e posterior exportação dos produtos armazenados. Porém, com
o crescimento do mercado como um todo, não só para a antiga detentora do monopólio
das atividades de exploração do petróleo, novas empresas e, principalmente, operadoras,
tem expandido sua participação no mercado de E&P (Exploração e Produção), e,
consequentemente, novos sistemas de tancagem serão necessários, especialmente para
escoar a produção para futura exportação.
O capítulo anterior apresentou na forma de um fluxo de etapas, as duas operações
comparadas ao longo deste trabalho, e, apesar do sistema de tancagem ser somente uma
complementação ao STS via terminal, é válido destacar as alterações ocorridas no fluxo
desta:
1) O navio aliviador recebe o petróleo extraído das unidades de produção em alto-
mar e transporta para o local da operação onde ocorre o STS;
2) O navio aliviador é atracado a contra bordo do FSU, estrutura atracada em um dos
berços do terminal, sempre levando em consideração as condicionantes climáticas
e ambientais que podem impedir a realização da transferência;
3) O navio é então conectado ao FSU via mangotes flexíveis, por meio dos quais o
petróleo é transferido, com o uso das bombas do navio aliviador, ficando o
petróleo armazenado no FSU. A partir desta etapa existem duas alternativas que
24
poderão ocorrer na sequência deste fluxo, conforme interesse e planejamento dos
clientes;
4) Alternativa 1: um outro navio aliviador pode transferir produto para a FSU até que
seu limite de armazenagem seja alcançado, ou Alternativa 2: um navio petroleiro
pode ser atracado a contra bordo com o FSU, e realizar a operação de transbordo
do petróleo armazenado nos tanques da embarcação ali atracada, com o uso das
bombas da FSU e, uma vez concluída a operação, o navio petroleiro segue para
seu destino final (exportação).
No Capítulo 7 deste trabalho será abordada de forma comparativa a solução de
tancagem flutuante em relação a uma infraestrutura de terminal sem esta alternativa. O
modelo criado para esta será utilizado como referência.
25
5. Simulação
Nesta seção, primeiramente será apresentado o software de simulação Arena, da
Rockwell Softwares, utilizado no projeto, e em seguida será explicado o raciocínio
utilizado na elaboração dos modelos desenvolvidos durante este trabalho. Para efeitos de
simplificação, a nomenclatura "Modelo 1" ou "Modelo da operação 1" será utilizada para
referenciar-se à operação de transferência de petróleo com as embarcações navegando,
ou seja, a operação ship-to-ship (STS) underway, enquanto que, para a operação de
transferência de petróleo via terminal, ou seja, a operação ship-to-ship atracado, a
nomenclatura utilizada será: "Modelo 2" ou "Modelo de operação 2".
Todas as informações a respeito do software e do seu funcionamento foram
retiradas do próprio manual acessado através do programa e do manual criado por DE
LIMA [7].
5.1. O Software
O Arena é um software de simulação de eventos discretos com versão gratuita
disponível para estudantes, que possui diversas ferramentas e extensas funcionalidades,
que podem fornecer subsídios para uma análise criteriosa e eficiente. Estas características
possibilitam a execução de simulações com uma grande variedade de cenários que podem
ser replicados por longos períodos pré-estabelecidos pelo operador. Através deste
programa, podem ser realizadas análises estatísticas e modelagens de processos, onde são
fornecidos relatórios contendo os dados de saída para visualização quantitativa dos
resultados, além da possibilidade de criação de animações para melhor observação da
simulação, que viabilizam um maior entendimento do sistema em estudo.
Para construção dos modelos, o programa disponibiliza diversos módulos pré-
definidos com características únicas e que se encontram divididos entre algumas
26
categorias, como pode ser observado abaixo. Estes módulos são capazes de criar
diferentes entidades que irão percorrer o sistema durante a simulação segundo os critérios
pré-estabelecidos durante a fase de elaboração dos modelos.
Figura 15 – Módulos básicos de processos do Arena
28
Figura 17 – Módulos avançados de transferência do Arena
Os módulos utilizados para cada um dos modelos desenvolvidos serão descritos
no decorrer deste capítulo. Todos foram retirados das três categorias observadas nas
figuras acima: Basic Process, Advanced Process e Advanced Transfer.
29
5.2. Parâmetros
Durante a elaboração de um modelo de simulação, se faz necessário o
levantamento de diversos parâmetros que influenciarão diretamente nos resultados
alcançados. Há, no entanto, uma complexidade no levantamento e utilização destes
parâmetros, pois quanto maior o número de parâmetros levados em consideração, em
teoria, mais o modelo irá se aproximar da realidade do sistema em estudo. Entretanto, a
margem de erro gerada é consideravelmente maior em relação a um modelo com menos
dados que influenciam nos seus relatórios de saída. Portanto, foram fixados alguns
parâmetros que eventualmente influenciam na operação, mas que para os modelo
elaborados foram desconsiderados. Abaixo, estas desconsiderações serão expostas e
fundamentadas.
5.2.1. Parâmetros fixados ou desconsiderados:
Inicialmente, para definição dos parâmetros fixos e os parâmetros variáveis do
modelo, foram consideradas e ponderadas duas frentes, a primeira seria o aspecto
financeiro na operação propriamente dita e a segunda seria a complexidade no
desenvolvimento dos modelos e consequente maior brecha para erros.
5.2.1.1. Falha crítica do sistema:
Diante dessas considerações, chegou-se à questão na qual a falha crítica do
sistema seria o não atendimento do navio aliviador, pois em decorrência desse não
atendimento, a unidade de produção (FPSO ou plataforma) poderia ter a sua produção
paralisada já que não haveriam navios aliviadores disponíveis para a realização do
transbordo, o que acarretaria num custo expressivo se comparado com outros custos
atrelados às operações estudadas. Logo, essa foi a conclusão oriunda da análise financeira
da operação, onde, excluindo-se catástrofes ou acidentes com probabilidades mínimas de
30
ocorrência (muitas vezes imensuráveis), a paralisação da operação foi o ponto crucial a
ser evitado no estudo.
5.2.1.2. Condicionantes climáticas e ambientais:
Outro ponto importante levado em consideração, desta vez tendo em vista o
aspecto da complexidade e consequentemente do tempo demandado para a elaboração
dos modelos, foi a não utilização de algumas condicionantes climáticas ou ambientais em
ambas as operações.
Para o modelo de operação 1 não foi considerada nenhuma influência de
visibilidade, vento ou corrente como impedimento para que a operação ocorresse,
somente a influência direta da altura de onda na janela de operação foi utilizada como
fator estocástico, ou seja, a altura de onda foi a única condicionante estudada que poderia
impossibilitar a transferência do petróleo. Esta assunção ocorreu devido à percepção de
que as ondas possuem uma significância muito maior para a avaliação das condições de
operação em relação às outras condicionantes, isto é, a altura de onda é a maior
responsável pelo impedimento das transferências nesta situação.
Já para o modelo de operação 2 foi desconsiderada qualquer condicionante
climática ou ambiental, não só o vento, a corrente ou a visibilidade como também a altura
de onda, tendo em vista que a criticidade das ondas não é tão grande devido à
infraestrutura do terminal que de certa forma protege os berços da incidência deste
fenômeno. Outro fator que levou a essa desconsideração foi o fato das filas geradas pela
limitação quanto ao número de operações simultâneas ter uma influência
consideravelmente maior na espera dos navios aliviadores.
31
5.2.1.3. Disponibilidade de petroleiros:
Mais um parâmetro fixado para ambos modelos decorrente das duas frentes
apresentadas no início deste subcapítulo foi a disponibilidade dos navios petroleiros, ou
seja, toda vez que um navio aliviador chegar na “área de operação”, seja ela em alto mar,
ou no terminal, sempre haverá um navio petroleiro disponível aguardando para a
realização da operação. Dado que a falta de um navio aliviador é capaz de paralisar a
operação da unidade de produção, ao combinar a chegada das embarcações destinadas à
transferência é como se de certa forma fosse atribuída uma ociosidade ao petroleiro, ao
invés de fazer isto com o aliviador.
5.2.2. Parâmetros variáveis aplicados ao modelo:
Para cada um dos modelos foi observado que deveriam ser aplicados parâmetros
específicos, que seriam capazes de aproximar a configuração do modelo com a respectiva
operação real, e também alguns parâmetros comuns, que demonstram as semelhanças
entre as operações. Estes parâmetros encontram-se explicados a seguir.
5.2.2.1. Condicionantes climáticas e ambientais:
Em primeiro lugar, para o modelo 1, o parâmetro estudado foi a condicionante
ambiental para a operação, ou seja, as condições de mar devido à altura de onda que pode
impedir que a transferência ocorra foram pesquisadas e transformadas em dados
estocásticos para aplicação no modelo. Segundo dados disponibilizados pela ANP [8] em
relação à licença de operação na região da Bacia de Santos, podemos observar que a altura
limitante para posicionamento das embarcações é de 2 até 3 metros (conforme a figura
18), e para realização do transbordo esta altura é de 3 metros. Para efeito de simplificação,
iremos considerar que para todo o processo a altura limitante é de 3 metros.
32
Figura 18 - Condicionantes climáticas e ambientais para operação STS na região da
Bacia de Santos
Foram então obtidos dados relativos ao comportamento das ondas gerados por
uma boia localizada na região de Santos (Latitude -25,27°, Longitude -44,93°) do
Programa Nacional de Boias (PNBOIA) [9]. Os dados apresentam uma frequência média
de medição de uma hora, entre abril de 2011 e junho de 2016. Esta fonte fornece o ano,
mês, dia e hora da coleta e explicitam a altura significativa de onda, a altura máxima de
onda, o período de pico e a direção das ondas. A boia também fornece dados relativos ao
vento, porém como já citado anteriormente, este trabalho utilizou a premissa de que a
altura de onda é uma condicionante ambiental e climática que sobressai em relação às
outras.
33
Figura 19 - Ondas e vento na Bacia de Santos
Para transformação destas informações em dados estocásticos, foi utilizado como
referência a tese de SIMÕES, R.S.F.[10]. Simões, com o objetivo de aumentar a precisão
dos dados relativos às ondas nessa região, realizou uma simulação sobre 15 anos, com
registros horários, utilizando o software WAVE WATCH III, cuja funcionalidade é a
capacidade de simular o processo físico de crescimento, propagação e dissipação de ondas
em duas dimensões, a partir da soma da transferência de energia de campos de vento para
as ondas através de uma interação vento-onda, com a dissipação da quebra da onda e as
interações não lineares entre ondas. Foi criada então uma malha que representa o
comportamento de ondas da região a partir dos dados da boia. O programa realizou as
devidas integrações referentes às equações de espectros de onda e forneceu resultados
para 15 anos de simulação, obtendo 131.496 registros consolidando uma base de dados
consistente.
34
Figura 20 - Curva do comportamento estocástico do estado de mar da região da Bacia
de Santos
Observando os dados encontrados, o estudo desenvolvido por Simões analisou
apenas as influências para as faixas de altura de onda iguais a 2 metros, 2,5 metros e 3
metros. Houve também a modelagem das condições do mar através da distribuição de
probabilidade das durações de intervalos sucessivos de BOM TEMPO e MAU TEMPO.
O estudo foi dividido em três casos, um com cada altura de onda limitante, porém, como
este trabalho utilizou a altura de onda equivalente a 3 metros como limitante para a
ocorrência da operação, somente será considerado o caso 3 da referência citada.
Foram estimadas as distribuições que regem o comportamento das ondas em cada
um dos casos. A validação destas foi feita a partir da utilização do software EASYFIT,
programa capaz de determinar a partir de uma base de dados, qual a distribuição que
melhor representa o conjunto de números selecionado. Os dados gerados foram capazes
de determinar a probabilidade de ocorrência de MAU TEMPO e qual a duração deste,
conforme podemos observar nas figuras 21, 22 e 23 a seguir:
35
Figura 21 - Probabilidade de ocorrência de mau tempo para ondas de 3 metros em cada
trimestre
Figura 22 - Distribuições para a duração de bom tempo para ondas de 3 metros em cada
trimestre
Figura 23 - Distribuições para a duração de mau tempo para ondas de 3 metros em cada
trimestre
Como os dados gerados pelo estudo utilizado como referência apresentam
resultados que contemplam separadamente cada um dos 4 trimestres ao longo do ano,
para efeito de simplificação sobretudo na interpretação dos resultados foi realizada uma
média aritmética simples para que pudesse ser inserido no modelo somente uma
distribuição probabilística e uma distribuição estocástica dos dados encontrados
representando a média anual.
36
Para a probabilidade de mau tempo a média encontrada é de 39,5%, logo, a
probabilidade para o bom tempo será de 60,5%, enquanto que a distribuição GAMMA
média para o bom tempo foi Alpha igual a 1.4971 e Beta igual a 163,0725, já para a
distribuição GAMMA média para o mau tempo foi Alpha igual a 1,4103 e Beta igual a
13,2558.
É válido ressaltar que o modelo desenvolvido não irá considerar paralisações
devido ao mau tempo após o início da operação, logo a distribuição GAMMA para o bom
tempo não terá utilidade no modelo desenvolvido. Outra implicação desta assunção foi a
premissa de que este atraso já está considerado na distribuição aplicada ao tempo de
operação será apresentado a seguir. Portanto estes foram os dados inseridos no modelo 1
do Arena para representar a influência da altura de onda na operação. A filosofia utilizada
para inserção no modelo será apresentada no subcapítulo Modelos.
5.2.2.2. Tempo de operação de transferência:
Posteriormente, foi estudado o tempo efetivo de operação, isto inclui todas as
etapas a partir do momento que o navio aliviador se dirige ao petroleiro para conexão dos
mangotes e realização da transferência, até o momento em que (após o petróleo ser todo
recebido pelo navio exportador) as embarcações são desconectadas e por fim o aliviador
é capaz de seguir seu fluxo. Para inclusão desta informação em ambos modelos, foi
necessária uma pesquisa a respeito do tempo de operação para os dois tipos apresentados.
Segundo dados do Instituto Estadual do Ambiente (INEA) [11] o tempo de
duração estimado para a operação ship-to-ship via terminal é de 37 horas, já incluindo
atracação e desatracação das embarcações, enquanto que a duração máxima para a mesma
é de 48 horas.
37
Para os modelos deste trabalho, não será aprofundado o estudo das embarcações
utilizadas, isto é, não haverá diferenciação nos tipos de aliviadores e petroleiros em
relação a sua capacidade, somente a distribuição de probabilidade relativa ao tempo
decorrido para a operação será inserida no modelo, já considerando a possibilidade de os
navios serem do tipo Suezmax, Panamax, Aframax ou VLCC.
Como não foram encontradas mais fontes disponíveis que contivessem esses
dados específicos, também foi formulada a premissa de que o tempo de operação
demandado pela operação do modelo 1 será igual ao tempo demandado pela operação do
modelo 2, conforme foi encontrado a partir do parecer técnico enviado ao INEA que
subsidiou a emissão da Licença de Operação do Terminal [11], órgão responsável pela
emissão das licenças ambientais do Estado do Rio de Janeiro. E também, foi considerado
que este parâmetro seria melhor retratado no modelo como uma distribuição uniforme
variando entre 37 horas e 48 horas, já que é um tipo de distribuição que possibilita a
utilização de um valor mínimo e um valor máximo somente e é pertinente diante do
processo ao qual ela será atribuída.
É importante ressaltar que, para o modelo de operação 1, foi considerado que a
região em alto mar designada para a operação é capaz de receber simultaneamente um
número muito grande de embarcações, logo, o número de “estações de atendimento” foi
extrapolado para que esta etapa não gerasse nenhum tipo de fila, diferentemente do
modelo de operação 2, onde devido a existência de somente 3 berços, logicamente foram
criadas somente 3 “estações de atendimento” às entidades que adentram ao sistema.
Também foi assumido quanto às operações do modelo 2, que não haverá um atraso
nas operações e no tempo de viagem das embarcações relativos à distância percorrida
pelas embarcações, que navegam com velocidade de curso média de 6 nós e portanto
percorrem uma distância considerável durante o processo.
38
5.2.2.3. Chegada de aliviadores:
Por fim, temos o último parâmetro que irá influenciar diretamente no ponto crítico
da simulação estudada, este parâmetro é a distribuição da chegada de navios aliviadores
que tem como objetivo realizar a operação, seja no modelo 1, seja no modelo 2. O ponto
crítico citado será o tempo de espera que o navio aliviador encontrará ao chegar na área
de operação, já que pode implicar na paralisação da produção da Plataforma ou FPSO.
Ao analisar a situação atual do modelo, primeiramente foi necessário aproximar a
quantidade de embarcações que chegam na região de operação para uma distribuição de
probabilidades. Esta distribuição deverá retratar da melhor maneira a quantidade de
aliviadores que chegarão para realizar a transferência do petróleo oriundos de 1 ou mais
clusters (conjunto de plataformas).
Antes mesmo de realizar um estudo mais aprofundado quanto à distribuição de
probabilidades que irá retratar a chegada de aliviadores no sistema, é possível perceber
que ao simular os modelos com a chegada de um número muito pequeno de embarcações,
o modelo de operação 1 já irá apresentar um valor para o tempo de espera do aliviador,
em função do mau tempo eventualmente enfrentado, enquanto que no modelo de operação
2, não haverá tempo de espera pois os três berços serão capazes de atender a chegada de
todas as embarcações. Enquanto que, pensando numa situação inversa, com uma
distribuição contendo um número muito grande de embarcações entrando quase que
simultaneamente no sistema, o modelo de operação 2 iria retratar um tempo de espera
significativo, enquanto que o modelo de operação 1 continuaria com um valor similar ao
encontrado na suposição incial.
Esta análise possibilitou a observação do seguinte fato: dependendo da quantidade
de embarcações chegando no sistema, haverá uma operação mais apropriada para a
39
quantidade de operações estimada. Logo, foi buscado um valor referente à chegada de
navios que pudesse limitar a seleção de um dos tipos de operação.
Dado que, como apresentado no início deste relatório, existe um grande otimismo
em relação ao crescimento deste mercado, a procura por um cenário com grande fluxo de
navios recorrendo a estas modalidades de transferência de petróleo pode ser facilmente
fundamentada.
Estas conclusões desconsideram a inviabilização de um empreendimento
(terminal) devido ao seu alto custo atrelado a sua baixa taxa de utilização.
Observando o ciclo de offloading (operação de transbordo do petróleo da unidade
de produção para o navio aliviador) de um FPSO apresentado no gráfico da figura 24
abaixo, podemos observar que uma unidade de produção demora 10 dias para demandar
um aliviador. Este cenário é relativo a uma unidade de produção de porte médio,
localizada na região do Pré-Sal, na Bacia de Santos, conforme figura 25.
Figura 24 - Ciclo de offloading
40
Figura 25 - Dados do FPSO característico utilizado
A justificativa para esta periodicidade é que, no geral, quando um FPSO está com
81% de sua capacidade de armazenagem, ele deverá sinalizar a necessidade de um
aliviador para que haja tempo suficiente, e com folga, para o deslocamento do navio até
a zona de ancoragem do FPSO e eventuais contratempos com condições climáticas e
ambientais, afim de evitar a paralisação da produção devido ao esgotamento dos tanques
de armazenagem da unidade de produção.
Dado que um FPSO aciona um aliviador a cada 10 dias para realizar a operação,
é possível estimar a quantidade de demandas por operações de transferência de petróleo
ship-to-ship em função do número de FPSOs atendidos. Esta quantidade não considera o
número de aliviadores, e sim o número de operações demandadas, já que devido à
margem de tempo existente entre o ciclo de operações, um aliviador pode realizar uma
operação de transferência STS mais de uma vez no período de 10 dias. É importante
ressaltar que, como de fato ocorre no litoral brasileiro, um aliviador realiza uma operação
de transferência ship-to-ship a cada uma operação de offloading realizada. Em outras
localidades isso não é uma regra, pois dependendo do destino do petróleo, o aliviador
pode ter que realizar diferentes operações de descarregamento para uma única de
carregamento.
41
Esta análise para a estimativa da distribuição de chegada de um aliviador na região
de transbordo, seja no modelo 1 ou no modelo 2, é muito importante na visão do cliente,
pois ele poderá identificar se, de acordo com os campos sob sua concessão e
consequentemente com a quantidade de unidades de produção que ele possui em
operação, qual o tipo de operação possivelmente atenderá suas necessidades minimizando
as chances de paralização da produção devido ao tempo de espera do aliviador.
Considerando inicialmente um cliente ou um conjunto de clientes que possuam 10
FPSOs operando continuamente, demandando em média um aliviador a cada 10 dias
como foi estimado, tem-se que 10 aliviadores carregados chegarão até a região onde
ocorre a transferência STS para realização da operação. Partindo da premissa que este
evento é de natureza aleatória, pode-se estimar a partir desses dados que um aliviador
chegará no sistema a cada 24 horas obedecendo uma distribuição do tipo exponencial
(distribuição mais comumente utilizada para eventos deste tipo).
Este valor será o ponto de partida para a comparação entre o tempo de espera dos
aliviadores em cada um dos modelos. A sua variação (aumentando ou diminuindo a
frequência da chegada de aliviadores) será capaz de mostrar até quando o cliente optará
pela utilização do modelo de operação 2, até que a utilização do modelo de operação 1
seja justificada, ou vice e versa.
Foi assumido neste projeto que um único aliviador irá transferir sua carga para um
único petroleiro. Portanto não estão contempladas nos modelos situações onde 2 navios
petroleiros são demandados para apenas um aliviador ou vice-versa, como ocorre com
um FSU, por exemplo.
42
5.3. Módulos Utilizados:
Primeiramente, para ambos os modelos desenvolvidos, os módulos Create,
Process e Dispose, que pertencem à categoria "Basic Process", foram utilizados. Estes
podem ser considerados os 3 principais módulos do software, isso porque, somente com
os três, é possível criar um modelo para simulação de um processo real. A função de cada
um desses 3 módulos é:
- CREATE: módulo utilizado para criação de uma entidade no sistema, nesse caso
a entidade criada será o navio aliviador;
- PROCESS: módulo destinado às estações de trabalho. Este módulo pode ser
configurado de algumas formas, porém sua formação completa é composta de três outros
módulos disponibilizados na base do programa que podem ser usados separadamente, são
eles o SEIZE, o DELAY e o RELEASE. O módulo SEIZE nada mais é do que a fila da
estação, onde as entidades aguardam pelo atendimento, enquanto que o módulo DELAY
é onde é possível inserir um critério temporal para execução do processo (atendimento da
entidade), seja este critério uma expressão, uma constante ou obedecendo a uma
distribuição de probabilidade, seja ela normal, exponencial, triangular, dentre outras. Já
o RELEASE é o módulo responsável pela liberação das entidades da estação de
atendimento, onde ocorre o processo determinado pelo critério criado para o DELAY.
- DISPOSE: módulo utilizado para liberação da entidade de dentro do sistema.
Apresentados os principais módulos utilizados no Arena, seguem os outros
módulos utilizados nos modelos:
- ASSIGN: módulo utilizado para atribuir um valor a uma variável ou configuração
de uma entidade.
43
- RECORD: módulo utilizado para determinação de informações estatísticas.
Os módulos ASSIGN e RECORD foram utilizados em ambos os modelos para
determinar o tempo de espera das entidades antes de entrar em operação.
Alguns módulos foram utilizados somente em um dos dois modelos, abaixo segue
a descrição e a ilustração do módulo utilizado somente na operação STS underway:
- DECIDE: módulo utilizado para decidir qual caminho seguido pelas entidades
do sistema, podendo ser criado um critério de probabilidade ou um critério condicional,
tanto para dois quanto para vários caminhos a serem seguidos.
Por fim, para o Modelo 2 foram utilizados além dos módulos já apresentados, os
seguintes módulos:
- PICKSTATION: módulo que possibilita a seleção do destino da entidade para
diferentes estações, representadas pelo módulo STATION.
- STATION: módulo que define uma estação para a qual a entidade poderá ser
encaminhada.
Todos os módulos utilizados podem ser melhor visualizados nas figuras 55 a 62
do capítulo 9.Anexos.
5.4. Modelos:
Os modelos de operação 1 e 2, que representam o STS underway e o STS via
terminal, respectivamente, foram desenvolvidos seguindo as diretrizes pré-estabelecidas
a partir do estudo dos parâmetros que influenciariam no sistema. Ambos foram
elaborados da forma mais simplificada possível, possibilitando a diferenciação clara entre
os dois tipos de operação e atendendo a todos os critérios adotados e explicados até aqui.
44
5.4.1. Modelo de Operação 1:
O modelo de operação 1 que representou a operação na região próxima à Bacia de
Santos ficou com a seguinte configuração:
46
Cada módulo do modelo desenvolvido foi configurado atendendo aos parâmetros
estabelecidos pelos estudos realizados, afim de gerar os resultados mais precisos e
relevantes para a análise comparativa que foi objetivada. A seguir encontram-se expostos
os módulos utilizados com os respectivos parâmetros já inseridos:
Figura 27 - Módulo Create do Modelo 1
Para estabelecer o tempo de espera das entidades que percorreram o sistema foi
necessária a atribuição da variável “tempo de espera” utilizando o contador pré-definido
pelo Arena denominado “TNOW”, inseridos no módulo ASSIGN representado abaixo.
Este artifício combinado com a contabilização efetuada pelo módulo RECORD
possibilitou que fosse visualizado no relatório gerado pelo software, o tempo decorrido
desde a entrada dos aliviadores no sistema até o início do seu atendimento, ou seja, da
operação de transferência do petróleo. (Esta ferramenta foi utilizada em ambos modelos)
47
Figura 28 - Módulo Assign do Modelo 1
Para a avaliação do tempo foi utilizada a probabilidade de ocorrência do bom
tempo, no valor 60,5%, levando as entidades direto para a operação, sem nenhuma espera.
Enquanto que o restante, equivalente aos 39,5% de chances de ocorrência de mau tempo,
direcionou as entidades para o modulo responsável pela representação do tempo
decorrido até que o bom tempo fosse estabelecido.
Figura 29 - Módulo Decide do Modelo 1
48
Figura 30 - Módulo Process para espera pelo mau tempo do Modelo 1
Para que as estações de atendimento do modelo 1 fossem capazes de atender várias
embarcações ao mesmo tempo, isto é, para que o modelo representasse a não limitação
da quantidade de operações ocorrendo simultaneamente na região ou a quantidade de
embarcações aguardando pela melhora nas condições climáticas, foi necessária a
alteração da capacidade do Recurso, de uma para infinitas (“1” para “infinite”), conforme
a tabela abaixo.
Figura 31 - Tabela do Arena com dados sobre Recursos no Modelo 1
50
Figura 33 - Módulo Process para realização da operação no Modelo 1
Figura 34 - Módulo Dispose para o Modelo 1
5.4.2. Modelo de Operação 2:
Já o modelo de número 2 que representou a operação na região do Açu, foi
elaborado da seguinte forma:
52
A seguir encontram-se expostos os módulos utilizados com os respectivos
parâmetros já inseridos para o modelo de operação de número 2:
Figura 36 - Módulo Create do Modelo 2
Os módulos ASSIGN e RECORD utilizados para o modelo 2 seguem exatamente
a mesma lógica do modelo 1.
Para este modelo, como cada berço é capaz de receber somente uma das entidades
que entram no sistema por vez, foi necessária a indicação da capacidade de cada Recurso
como “1”, conforme a tabela abaixo, e também foi necessária a criação de um recurso
denominado ESPACO para que fosse possível controlar a quantidade de navios que
passariam pelo módulo PICKSTATION e entrariam na etapa do modelo onde as operações
aconteceriam. Para isto a capacidade deste recurso ESPACO foi determinada como “3”.
53
Figura 37 - Tabela do Arena com dados sobre Recursos no Modelo 2
A criação deste recurso se deu no módulo SEIZE exposto abaixo:
Figura 38 - Módulo Seize (variação do Módulo Process) no Modelo 2
55
Figura 41 - Um dos Módulos Process no Modelo 2
Para que houvesse o controle das entidades utilizando o Recurso ESPACO, foi
necessária a criação de um módulo RELEASE capaz de informar ao sistema que uma
entidade deixou o terminal e existe pelo menos um berço disponível.
56
Figura 42 - Módulo Release (componente do módulo Process) no Modelo 2
O módulo DISPOSE utilizado foi idêntico ao do modelo 1.
5.5. Otimização da chegada de embarcações:
Após a conclusão dos modelos com todos os parâmetros definidos, foi possível
observar os primeiros resultados da simulação e perceber, como mencionado
anteriormente, que o tempo de espera iria variar conforme a distribuição para a chegada
de aliviadores no modelo 2 enquanto que para o modelo 1 este tempo iria se manter na
mesma faixa, isto devido à independência dos parâmetros estipulados para a
probabilidade e duração de mau tempo em relação a quantidade de aliviadores chegando
na região para realização da transferência.
57
Esta disparidade possibilitou a busca por um valor para a quantidade de horas
média entre a chegada dos aliviadores capaz de determinar qual das duas operações
poderia ser escolhida em função do menor tempo de espera observado. A variação do
valor médio de horas para a chegada de um aliviador segundo as premissas adotadas está
diretamente ligada à quantidade de FPSOs atendidos pelo sistema. Para que fosse alterada
a distribuição relativa à chegada de aliviadores no sistema, primeiramente deveria ser
recalculada a quantidade de unidades de exploração que estariam contempladas. O
desenvolvimento destes cálculos encontra-se no capítulo a seguir.
58
6. Dados de saída e Resultados
O software Arena, de forma padronizada, é capaz de contabilizar diversos dados
em seu Relatório gerado para cada simulação rodada pelo programa. Existe a
possibilidade de seleção de diferentes dados e análises para composição dos Relatórios,
porém, para este estudo, o foco será a observação do tempo médio de espera dos navios
aliviadores, pois, como já mencionado anteriormente, é o ponto crítico em estudo, já que
acarreta no risco de paralisação da produção de uma plataforma ou FPSO.
O próprio relatório gerado automaticamente pelo programa possui dados relativos
a fila dos recursos criados no modelo, porém, como o tempo de espera não dependeu
exclusivamente de um módulo, eles foram calculados em função da variável “tempo de
espera” com o auxílio dos módulos ASSIGN e RECORD.
Inicialmente as simulações de ambos modelos foram executadas utilizando os
dados iniciais estabelecidos. O valor utilizado para a média na distribuição exponencial
que representou a chegada de aliviadores no sistema foi igual a 24 horas, o equivalente a
ao tempo médio demandado para demanda pelo STS em função de um conjunto de 10
FPSOs.
Os resultados (em horas) encontrados para o tempo de espera para estas
simulações foram:
59
• Modelo 1:
Figura 43 - Resultados do Modelo 1 para o tempo de espera com média de chegada de
24 horas
• Modelo 2:
Figura 44 - Resultados do Modelo 2 para o tempo de espera com média de chegada de
24 horas
Foi possível observar que para a distribuição estabelecida, o valor encontrado para
o tempo médio de espera no modelo 1 (6,47 horas, que equivale a 6 horas e 28 minutos)
foi superior ao do modelo 2 (5,68 horas, que equivale a 5 horas e 41 minutos), o que quer
dizer que, neste caso, a escolha pela operação de STS via terminal apresenta menos
chances de fomentar a paralisação da produção de um FPSO.
É importante ressaltar que o tempo de espera médio do modelo 1, que ocorre
devido ao mau tempo e consequentemente está diretamente ligado à distribuição
GAMMA estimada para a duração do mau tempo, contempla a média do tempo de espera
de todas as embarcações que passam pelo sistema, portanto, mesmo que a embarcação
60
saia do módulo DECIDE direto para a área de operação (não ocorrência de mau tempo),
o tempo que ela esperou (que é igual a zero) será contabilizado para o tempo médio de
espera do modelo. O mesmo ocorre para o modelo 2, mesmo as embarcações que chegam
e vão direto para o berço realizar a operação tem seu tempo de espera (igual a zero)
contabilizado para o tempo médio de espera do sistema.
Obtidos os primeiros resultados para o cenário inicial, através da análise proposta,
foi alterada a distribuição de chegada dos aliviadores em função da variação da
quantidade de FPSOs atendidos para que fosse observada a variação do tempo médio de
espera, especialmente no modelo 2.
Como a primeira simulação indicou um maior tempo médio de espera para o
modelo 1 e o intuito é encontrar uma distribuição de chegada de aliviadores que iguale
este tempo para os dois modelos, foi estabelecida uma nova distribuição a partir do
aumento da quantidade de FPSOs atendidos. Este número passou a ser de 11 unidades de
produção enquanto que a distribuição passou a ser de 11 navios chegando a cada 10 dias,
que equivale a dizer que 1 navio chega no sistema a cada 21,82 horas (ou 21 horas e 49
minutos)
Para a nova distribuição de chegada estabelecida, ambos os modelos foram
simulados novamente, obtendo-se os seguintes resultados (em horas):
• Modelo 1:
Figura 45 - Resultados do Modelo 1 para o tempo de espera com média de chegada de
21,82 horas
61
• Modelo 2:
Figura 46 - Resultados do Modelo 2 para o tempo de espera com média de chegada de
21,82 horas
Diante dos resultados da simulação deste novo cenário foi perceptível um aumento
considerável do tempo médio de espera do modelo 2, e, ao superar o valor obtido para o
modelo 1 (que como era de se esperar não obteve variação significativa), passou a
justificar, na visão do cliente e pelas premissas adotadas, a seleção do tipo de operação
STS underway como mais plausível para esta nova distribuição de chegada de aliviadores
em relação ao STS via terminal
O tempo médio de espera encontrado para o modelo 1 foi de 6,57 horas
(equivalente a 6 horas e 34 minutos) enquanto para o modelo 2 este foi de
aproximadamente 8 horas.
A discrepância entre os valores encontrados nos dois cenários do modelo 2
motivou a busca por um valor intermediário que demonstrasse um cenário de equilíbrio
entre os modelos criados, dadas as premissas criadas e os parâmetros estabelecidos e
descritos ao longo deste trabalho.
Foram simulados cenários reduzindo-se de meia em meia hora a média da
distribuição de chegada dos aliviadores a partir do cenário inicial de 24 horas. Chegou-se
62
então ao valor de 22,5 horas, equivalente a 22 horas e 30 minutos. Este valor proporcionou
em ambas simulações (dos dois modelos) um valor de tempo médio de espera igual a 6,5
horas (6 horas e 30 minutos).
Em termos de quantidade de FPSOs atendidos por essa distribuição, não há um
meio termo entre 10 e 11 unidades onde a escolha entre os dois tipos de operação seria
indiferente de acordo com o critério de seleção criado a partir do modelo desenvolvido,
porém, a distribuição encontrada é um importante parâmetro a ser alcançado para o estudo
apresentado. Explicitando que há um cenário em que o tempo de espera médio a princípio
não é capaz de auxiliar na decisão entre qual das duas operações escolher. Abaixo seguem
os resultados obtidos (em horas) para o tempo de espera com a distribuição
• Modelo 1:
• Modelo 2:
Figura 48 - Resultados do Modelo 2 para o tempo de espera com média de chegada de
22,5 horas
Figura 47 - Resultados do Modelo 1 para o tempo de espera com média de chegada de
22,5 horas
63
Apesar da igualdade entre o tempo médio de espera dos dois modelos, é possível
observar que a máxima média encontrada para o modelo 2 (8,06 horas ou 8 horas e 3
minutos) foi superior à máxima média encontrada para o modelo 1 (7,65 horas ou 7 horas
e 39 minutos). Esta diferença pode ser utilizada como segundo critério para seleção do
modelo a ser adotado, já que o menor tempo máximo médio pode implicar numa menor
chance de ocorrência de paralisação da produção em função da ausência de aliviadores.
Outro dado operacional a ser observado no modelo é a taxa de ocupação,
principalmente quando existem berços que são infraestruturas do terminal que devem ter
sua construção fundamentadas pelo seu uso. Uma taxa de utilização esperada com valor
muito baixo pode inviabilizar um empreendimento desse tipo.
Para o modelo 1, além da taxa de ocupação, um importante resultado a ser
observado é a quantidade de operações simultâneas que chegam a ocorrer na região, já
que foi aplicada ao modelo a premissa de que poderiam ocorrer infinitas operações ao
mesmo tempo no local em estudo, pois não existe a limitação física de 3 berços que fazem
parte do terminal em estudo.
Abaixo encontram-se expostos os resultados da taxa de ocupação dos dois
modelos nos 3 cenários (distribuições de chegada iguais a 24 horas, 21,82 horas e 22,5
horas respectivamente):
• Modelo 1:
Figura 49 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 1 (24 horas)
64
Figura 50 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 1 (21,82 horas)
Figura 51 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 1 (22,5 horas)
• Modelo 2:
Figura 52 - Resultados para taxa de ocupação do Modelo 2 (24 horas)
Figura 53 - Resultados para a taxa de ocupação do Modelo 2 (21,82 horas)
65
Destes resultados obtidos é interessante observar que para o modelo 1 a média de
operações simultâneas que ocorreram na região destinada às operações foi sempre
próxima a 2 (1,98, 2,19 e 2,1), assim como a taxa de ocupação média dos berços do
modelo 2 (1,8, 1,98 e 1,92). Estes obtiveram individualmente taxas de 45% até 73% no
caso com a maior média para a distribuição de chegadas (ou seja, para o caso com o menor
número de operações realizadas no total) e de 52% até 75% no caso com o maior número
de operações realizadas.
O modelo utilizou o critério de atendimento seguindo a ordem dos berços,
portanto, na prática o que acontece é uma distribuição igualitária das operações entre os
berços, portanto em um fluxo de operações real a taxa de ocupação média entre os 3
berços seria a mais próxima da taxa de ocupação de cada um deles, nestes 3 cenários do
modelo 2 ela flutua entre 60% e 66%. A ocupação máxima do terminal como era de se
esperar se limitou a 3 embarcações enquanto que as operações no modelo 2 chegaram a
9 ocorrendo simultaneamente, nos três cenários abordados, conforme observado no
relatório gerado pelo Arena.
Devido à grande dificuldade para a validação dos modelos, devido à ausência de
exemplos de locais onde esses tipos de operações possuam o fluxo de demanda estimado
para os modelos, as distribuições encontradas foram utilizadas para cálculos simples a
fim de compreender previamente se o tempo de espera e a utilização do terminal seriam
mensuráveis de forma razoável e também se a variação do mau tempo representada pela
Figura 54 - Resultados para a taxa de ocupação do Modelo 2 (22,5 horas)
66
distribuição GAMMA encontrada seria condizente com a realidade. Tais cálculos foram
realizados e demonstraram viabilidade na criação do modelo, que ao final do estudo
tiveram sua pertinência justificada pelos resultados apresentados pelo software.
67
7. Comparação com Sistema de Tancagem
A instalação de um sistema de tancagem flutuante, conforme apresentada no
capítulo 3, através da atracação, de forma fixa, de um FSU, em um dos berços do terminal
de transbordo de petróleo, pode ser considerada uma significante otimização para o
empreendimento como um todo. Esta alternativa traz alguns benefícios pontuais que tem
como objetivo melhorar a eficiência logística da cadeia de exportação de petróleo.
Tendo em vista o modelo desenvolvido para o STS via terminal, é possível realizar
uma análise comparativa entre as operações com os três berços livres e com um deles
ocupado constantemente pela unidade de armazenamento, ressaltando os parâmetros
principais a serem observados e aprofundados durante a montagem dos modelos para
comparação
Primeiramente, a premissa adotada no modelo de operação 2 onde o navio
petroleiro está constantemente aguardando o aliviador para a realização da operação dá
ao terminal modelado características de um terminal com sistema de tancagem. Portanto,
para que houvesse uma comparação fidedigna às operações que ocorrem na prática, os 3
recursos que representam os berços no modelo 2 deveriam passar a operar (executar o
processo) somente quando houvessem 2 entidades acessando o módulo.
Estas duas entidades citadas são o próprio aliviador como já foi criado, e o navio
petroleiro, que deveria ser a nova entidade pertencente ao sistema. Para isso então seria
realizado um estudo a respeito do ciclo dos petroleiros e consequentemente da
disponibilidade dos mesmos, para que então fosse estimada uma distribuição de chegada
deste tipo de navio no sistema.
O modelo desenvolvido para a tancagem também possuiria as duas entidades
(aliviadores e petroleiros) circulando pelo sistema, porém a diferença primordial entre os
68
modelos estaria no berço que receberia a embarcação para tancagem flutuante (FSU). Os
outros 2 berços seguiriam os moldes de recurso dos 3 berços do modelo sem a tancagem,
porém o recurso que representaria o berço com este sistema deverá atender somente uma
entidade por vez, porém seguindo um critério de prioridade, onde os módulos DECIDE e
ASSIGN configurariam uma ferramenta do modelo que avaliaria qual tipo de embarcação
o berço da tancagem poderia receber em função das últimas embarcações que utilizaram
este recurso, ou seja, se ele estaria apto ou não a receber mais petróleo de um aliviador
ou a fornecer mais petróleo para um petroleiro.
A análise comparativa dos modelos desenvolvidos seria capaz de demonstrar que
a taxa de ocupação do berço com a tancagem seria consideravelmente superior às outras,
ainda mais considerando-se um fluxo baixo de embarcações entrando no sistema, isto
porque a não dependência dos dois navios implicaria numa priorização deste berço em
detrimento dos outros dois que dependeriam da disponibilidade das duas embarcações.
Além disso, a taxa de ocupação total do sistema seria maior com a presença do
sistema de tancagem, pois o tempo de espera das embarcações seria reduzido já que
haveriam maiores chances de a operação ocorrer assim que a embarcação chegasse no
terminal.
O investimento em um sistema de tancagem flutuante pode não ser viável para um
terminal com baixa frequência de operações já que não haveria um retorno muito grande
para cobrir as despesas, porém o mesmo pode servir como um atrativo para novos clientes
que irão aumentar o fluxo de embarcações nos berços e poderão dar retornos financeiros
que justifiquem os custos com o FSU. A melhor alternativa para a tomada de decisão em
relação a realização do investimento neste sistema pode ser a combinação de uma análise
financeira da sua instalação com a análise computacional comparativa feita em um
software de simulação como o Arena, conforme sugerido ao longo deste capítulo.
69
8. Conclusão e Considerações Finais
A partir do que foi exposto ao longo deste trabalho, especialmente nos dois
capítulos anteriores a este, foi possível tirar algumas conclusões a respeito do estudo
desenvolvido. Os modelos elaborados mostraram-se eficientes diante da proposta criada,
atendendo às expectativas em relação ao desafio de retratar as operações selecionadas
para o estudo. A partir deles foi possível uma melhor visualização das operações e
diferenciação entre elas, em função da disposição dos módulos utilizados, e também dos
parâmetros selecionados.
Os resultados obtidos encontraram-se dentro do esperado tendo em vista o
objetivo da análise comparativa proposta, e acabaram por permitir uma melhor
compreensão das primeiras fases da cadeia do petróleo no mercado nacional até a sua
exportação, sobretudo no que tange às operações de transferência de petróleo entre
navios.
Os dados analisados para os modelos simulados, e expostos em 3 cenários
diferentes, foram o tempo de espera dos navios aliviadores, tratado como parâmetro
crítico devido a relação direta com a paralisação da operação de uma unidade de
produção, e a taxa de ocupação das estações de atendimento. Estes são importantes
indicadores operacionais que possibilitaram a avaliação dos sistemas modelados e
viabilizaram a comparação almejada.
Vale ressaltar que apesar de os cenários simulados contemplarem um número
considerável de FPSOs e consequentemente um número bem alto de operações realizadas,
este não é o retrato atual do mercado abordado. Os modelos foram simulados
apresentando resultados a partir de 365 até cerca de 400 operações por ano, e este número
é bastante superior aos atualmente praticados pelas companhias que operam na costa
70
brasileira. Porém, devido às ótimas perspectivas de crescimento e evolução do mercado
de exploração de petróleo no país, estas análises se justificam pois demonstram que ao
ser alcançado um alto nível de produção, novos empreendimentos devem ser construídos
e novas alternativas devem ser consideradas para não haver uma dependência muito
grande das possibilidades disponíveis atualmente.
É importante observar que tanto a quantidade de embarcações que passam pelo
modelo durante o período de um ano quanto o número de FPSOs atendidos pelo modelo
com a premissa de produção constante possibilitam a estimativa da produção total de
petróleo atendida pelo sistema. Esta conversão permite que autores de novos projetos
possam usufruir dos dados apresentados para criar parâmetros voltados para a quantidade
de barris de petróleo ao invés de unidades atendidas.
O presente projeto foi desenvolvido com enfoque no desenvolvimento de modelos
e contextualização do cenário atual do setor midstream do mercado do petróleo no país.
Para continuidade deste trabalho, outras áreas abordadas podem ser aprofundadas como
o estudo da convergência dos resultados. A simulação foi configurada de forma a replicar
os modelos 10 vezes pelo período de 1 ano, portanto, outros projetos podem ser
desenvolvidos utilizando-se de mais replicações e períodos diferentes para buscar um
resultado mais criterioso, com dados de saída apresentados para cada uma das
configurações pré-definidas.
Outra área que não obteve um enfoque relevante no relatório foi a análise de custos
relacionados às operações. Isto se deve a grande disparidade existente entre os modelos
apresentados, onde um deles promove a segurança e a previsibilidade (modelo 2) em
detrimento da agilidade e praticidade que são ofertadas pelo modelo 1. Esta diferença é
justificada pelo maior custo atrelado à utilização da estrutura física do terminal e estrutura
portuária que demanda taxas e custos de praticagem não existentes na operação offshore,
71
portanto uma análise comparativa para estes custos não possui relevância considerável
diante da proposta apresentada.
Porém, para uma continuidade buscando a completude do estudo, certas análises
de custos como afretamento de embarcações e utilização de tecnologias e infraestruturas
que auxiliam na operação podem ser desenvolvidas e relacionadas as análises
comparativas não financeiras apresentadas ao longo deste projeto.
O intuito do trabalho não foi só a busca por resultados plausíveis e conhecimento
do fluxo do petróleo e do seu mercado, este projeto também teve como meta poder servir
de ferramenta para próximos estudos, assim como outros estudos serviram de ferramenta
para a composição deste. Os modelos criados são um primeiro passo para a elaboração de
análises que podem considerar diversas características das operações abordadas.
Os esclarecimentos a respeito dos parâmetros fixados e dos parâmetros variáveis
aplicados aos modelos certamente possibilitarão o desenvolvimento de novos estudos
mais aprofundados que contemplem um maior número de parâmetros afim de gerar novos
modelos de forma a aperfeiçoar aqueles desenvolvidos ao longo deste trabalho.
Ainda em função dos modelos elaborados, mais precisamente pelo passo a passo
desenvolvido para a montagem dos modelos, este trabalho acaba por servir também como
suporte para a criação de novos modelos destinados a outros fins, sejam sistemas que
funcionem de forma similar às operações de transferência de petróleo ou simplesmente
sistemas que utilizem os módulos do Arena que foram apresentados e tiveram sua
aplicação explicada de forma clara e objetiva.
76
10. Referências
[1] ANP. 2017. Anuário Estatístico Brasileiro do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis
2017. Disponível em <http://www.anp.gov.br>. Acessado em 14/11/2018.
[2] PIQUET, Rosélia. Petróleo, royalties e região, Garamond. 2013.
[3] SILVA, Débora. A Camada pré-sal, 2014. Disponível em
<https://www.estudopratico.com.br/a-camada-pre-sal/>. Acessado em 05/02/2019.
[4] KOO, Kevin. Upstream, Midstream, Downstream. 2016. Disponível em
<http://www.petrolmalaysia.com/2016/09/upstream-midstream-downstream.html>.
Acessado em 07/02/2019.
[5] BISNETO, A. B. Operações de Transferência de Petróleo Ship to Ship no Brasil. Rio
de Janeiro. 2017.
[6] GOMES, L. G. U. Floating Process Units. Disponível em
<https://image.slidesharecdn.com/floatingproceesunitsparatylogfinal-131126142709-
phpapp01/95/>. Acessado em 25/01/2019.
[7] DE LIMA, R. Z. Manual do Arena 9.0. 2003. Disponível em
<http://mz.pro.br/simulacao/32-APOSTILA_ARENA_9.pdf>. Acessado em 08/02/2019.
[8] ANP nº 170/2002 Ship-to-Ship (STS)
[9] <http://www.goosbrasil.org/pnboia/>. Acessado em 14/02/2019
[10] SIMÕES, R. S. F. Influência da Altura de Onda no Processo de Escoamento de
Petróleo Offshore. Rio de Janeiro. 2017
[11] <http://sistemas.inea.rj.gov.br/meioambiente/arquivos >. Acessado em 19/02/2019