As projeções de produção de óleo e gás mais antigas indicavam um “pico de produção” determinado. Nesse ponto, seriam alcançadas as reservas máximas de petróleo e, como consequência, a escassez do produto provocaria o declínio de produção.
Mas, a descoberta de novas reservas e capacidade de adaptabilidade das companhias de óleo e gás, principalmente no desenvolvimento de novas tecnologias de extração, revitalizaram o debate sobre a capacidade de produção de óleo e gás. Sendo assim, a demanda por essa fonte de energia e o momento provável de desabastecimento mudou.
Por outro lado, novos cenários de insegurança de abastecimento surgiram e os compromissos firmados para redução de emissão de gases de efeito estufa mudaram o horizonte de análise e planejamento energético.
Pico de demanda de petróleo: o que isso significa para a indústria?
Dessa forma, as projeções de “pico de produção” vêm se transformando em estudos de “pico de demanda”. Nesses novos estudos, a diminuição de consumo de petróleo se dá por outros motivos, onde o mercado demandaria menos petróleo gradativamente antes mesmo do esgotamento das reservas, ou seja, o ponto em que é a demanda por petróleo – e não a oferta – que atinge seu pico e posterior decaimento.
Mesmo assim, nenhum destes momentos de pico foram alcançados ainda. Mesmo com a perspectiva de decréscimo significativo de demanda de petróleo para os próximos anos, a avaliação consensual é que demanda ainda será crescente.
Iniciativas para a transição energética
Percebendo este cenário, empresas de óleo e gás vêm se mobilizando para atender a demanda global remanescente e alcançar ao mesmo tempo uma dupla resiliência: econômica (baixo custo de produção) e ambiental (baixa intensidade de carbono no mercado internacional).
Surge, portanto, as iniciativas para a transição energética, cuja finalidade principal é a utilização de fontes alternativas de energia que sejam economicamente viáveis e promovam a redução da emissão de gases nocivos.
No mundo inteiro, são debatidos pilares para a implementação de energias alternativas. Os pilares mais consensuais são os “3Ds da transição energética”.
O que são os 3Ds da transição energética? Ou 5Ds da transição energética?
Descarbonização, Descentralização e Digitalização. Podendo ser adicionados também Desenho de Mercado e Democratização.
Confira as definições detalhadas e exemplos nas tabelas abaixo:
| Abordagem | Definição |
| Descarbonização | Redução de emissões de carbono de origem fóssil. Aplicado à geração de energia, significa produzir energia emitindo menos ou nenhum carbono para a atmosfera. |
| Descentralização | Geração de energia próxima ao ponto de consumo. Pode estar ligado à rede elétrica (on grid) ou não (off grid). |
| Digitalização | Integração de tecnologias digitais que permitem o acesso imediato a informação e maior automatização da gestão através de sistemas |
Outros “Ds” também são estudados. Porém, com menor grau de difusão no mercado:
| Abordagem | Definição |
| Desenho de Mercado | Organização em termos de negociação: arranjos comerciais, formação de preços, regulação e políticas públicas |
| Democratização | Acesso com qualidade e a preços competitivos para indústria, empreendedores e população de baixa renda para a redução de desigualdades |
Dentro dessa perspectiva, os sistemas de inteligência geográfica costumam estar, por óbvio, posicionados no pilar da Digitalização. Neste artigo existem, inclusive, métodos propostos para posicionamento da sua empresa em 6 níveis de maturidade nesse tema.
No entanto, uma vez que a definição do próprio pilar é a “integração de todas as tecnologias digitais”, os sistemas de informação geográfica acabam influenciando outros pilares e sendo influenciados ao mesmo tempo.
Falando especificamente sobre as soluções ArcGIS, o impulsionamento dos projetos de transição energética pode se dar de algumas formas:
Aquisição e gestão de informação
Seja em um projeto de implementação de um ativo novo ou para a reconstrução da cadeia produtiva em uma ativo existente, conhecer as condições correntes e potenciais desse ativo é primordial.
Sendo assim, é imperativo realizar um levantamento de dados preciso que, por sua vez, envolve muita informação. Para citar alguns exemplos:
- Condições fundiárias e regulatórias: regularização fundiária, área de preservação permanente, condições contratuais, impostos regionais, permissões de funcionamento, compliance e licenciamento ambiental dentre outros
- Condições socioambientais: perfil da população de entorno, clima, hidrografia, áreas de conservação
- Condições logísticas: capacidade estimada de geração e armazenamento de produtos, infraestrutura de escoamento de produtos, rotas de transporte adequadas para o transporte de maquinário industrial
Nesse sentido, as soluções ArcGIS estão prontas para apoiar o levantamento de informações é feito online ou offline, por meio de diversos aplicativos móveis prontos para serem utilizados. As informações são enviadas do campo diretamente para um banco de dados corporativo, dentro do padrão de qualidade exigido por cada necessidade de negócio.
Em paralelo, imagens de satélite, radar e/ou drone são coletadas na região de interesse com o nível de precisão ajustados para a demanda. As imagens são fornecidas rapidamente por dentro do portifólio de soluções ArcGIS e compõem a visão de status da localidade avaliada.
Essas imagens são previamente organizadas e combinadas com os dados coletados em campo, além das informações (geográficas ou não) provenientes dos sistemas de cadastro da companhia. Todas as informações são visualizadas na forma mapas de 2 ou 3 dimensões.
Por fim, dados de infraestrutura (transporte, elétrica, O&G etc.), hidrografia, demografia, consumo e tantos outros necessários para construir análises assertivas também são fornecidos através da plataforma. Essas informações podem ser enriquecidas com dados privados para análise visual ou utilizadas como insumo em ferramentas de análise da solução.
Este ciclo virtuoso se repete no momento de implementação e, mais à frente, da operação do ativo de forma que os dados coletados em campo passam a ser de inspeção e manutenção e as imagens ajudam no monitoramento remoto dos equipamentos.
Análise e Avaliação de Cenários
Uma vez de posse dos dados modelados e padronizados, é possível usufruir de ferramentas de análise dentro do ArcGIS Pro (solução desktop) capazes de processar grandes volumes de dados para gerar a informação mais relevante para a tomada de decisão.
Dentre as escolhas de análise possíveis, estão o uso de estatística espacial, análises multicritério ponderadas e algoritmos de inteligência artificial focados na variável diferenciada: a posição geográfica da informação.
Em fase de planejamento, é possível encontrar as regiões mais favoráveis para novos projetos de geração de energia limpa utilizando múltiplas fontes de dado e atribuindo peso a cada uma delas. Por exemplo, em projetos de fazendas solares ou eólicas on grid voltadas para o Mercado Livre de Energia ou para a Geração Distribuída, é importante:
(a) estar próximo a linhas de transmissão e subestações de energia elétrica;
(b) que haja infraestrutura de transporte para trazer os equipamentos para instalação e;
(c) que não seja em área urbana ou áreas preservadas.
Dessa forma, a análise é feita de forma a encontrar uma área mínima desejada seguindo priorizações do tipo:
| Prioridade | Descrição |
| 1 | Estar fora de áreas indesejadas (áreas urbanas ou protegidas) |
| 1 | Ter um mínimo de incidência solar ou de ventos admissível |
| 2 | Proximidade da rede elétrica de transmissão |
| 3 | Conexão da área selecionada com infraestrutura de transporte pavimentada e com largura compatível com o tipo de equipamento a ser transportado |
Na fase de implementação de um ativo novo, ainda no exemplo usinas eólicas e solares, é possível calcular a área útil de construção removendo de forma automática regiões de alta declividade, corpos hídricos, área construída ou quaisquer outras áreas previamente definidas para garantir um planejamento mais assertivo.
Soma-se a isso a capacidade de encontrar a melhor disposição dos equipamentos em função da área útil descoberta calculando, por fim, o potencial de geração de energia para o modelo escolhido.
Sendo assim, é possível criar múltiplos cenários e estar preparado para apresentar diversas realidades para patrocinadores internos e externos.
Em momento de operação, ferramentas voltadas para estatísticas espacial e algoritmos de inteligência artificial podem ser utilizadas para várias tarefas, incluindo previsão de demanda regionalizada e avaliação de riscos operacionais.
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