SHAPE DIGITAL AVANÇA PARA NOVA GERAÇÃO DE AGENTES DE IA VOLTADOS À ENGENHARIA DE ÓLEO E GÁS

A Shape Digital está avançando para uma nova etapa no uso de inteligência artificial na indústria de óleo e gás, com o desenvolvimento de agentes capazes de reproduzir funções de engenharia de manutenção e de processo, acelerando diagnósticos e apoiando a tomada de decisão nas unidades de produção. A estratégia se soma ao lançamento do Shape Lumen, ferramenta que já apresentou redução de cerca de 12% no volume de gás queimado em flares e permitiu chegar à causa-raiz de queima de gás de não rotina muito mais rapidamente em comparação com métodos manuais. Em entrevista ao Petronotícias, o executivo Leonardo Machado, vice-presidente da área comercial da Shape Digital, explica que, sem a ferramenta, um engenheiro poderia levar de cinco a sete dias processando todas as informações para identificar a causa-raiz. Já a nova tecnologia traz essa resposta em questão de minutos.

Qual é a novidade mais recente da empresa para o mercado?

Como novidade, a Shape Digital está trazendo o lançamento do Shape Lumen, uma ferramenta de gestão inteligente e avançada de flare. Começamos com um projeto piloto no contexto da Modec, em uma de suas unidades de produção, e os resultados foram superinteressantes. Isso já se desdobrou em uma negociação com a Petrobras para estender essa solução, testando a tecnologia em uma unidade própria da estatal. Os resultados têm sido surpreendentes: estamos conseguindo reduzir em torno de 12% o volume de queima e, consequentemente, reduzindo as emissões para a atmosfera. Trata-se da nossa ferramenta mais recente; fizemos o lançamento há basicamente dois meses e a ideia agora é começar a escalar essa tecnologia em nível mundial.

Como funciona essa tecnologia na prática? Em que ela consiste e de que forma consegue reduzir as emissões na queima do flare?

Seguindo o mesmo conceito de todas as tecnologias da Shape Digital, nós somos muito ancorados na inteligência. Todas as nossas soluções são desenvolvidas com base em modelos preditivos apoiados por inteligência artificial, capazes de gerar recomendações para otimizar a eficiência operacional das unidades de produção de forma geral.

No caso do Shape Lumen, a ferramenta consome dados em tempo real de toda a planta — tanto de equipamentos quanto de processos — e monitora o volume de gás que está sendo queimado no flare. Existe uma queima de rotina, que é normal, pois o flare precisa estar aceso e qualquer purga de processo vai para ele. O grande diferencial do Shape Lumen surge quando ocorre uma queima de não rotina.

Através dos nossos modelos de IA, a ferramenta identifica no exato momento em que a plataforma começa a queimar gás de não rotina. Há um limite estabelecido pela ANP (Agência Nacional do Petróleo) que não pode ser excedido quanto ao volume máximo dessa queima não rotineira. Os modelos não apenas identificam que há uma queima em andamento, mas também analisam os dados dos sensores em tempo real para diagnosticar qual equipamento ou qual etapa do processo está sendo o real causador daquele evento.

Sem a ferramenta, um engenheiro poderia levar de cinco a sete dias processando todas as informações para identificar a causa-raiz. O nosso modelo entrega essa resposta em questão de minutos.

Portanto, esse é o grande diferencial: consumir dados de sensores em tempo real com modelos de IA rodando no backend, identificar condições anormais de queima não rotineira, determinar o equipamento ou processo causador e criar automaticamente um evento na tela para o engenheiro. Ele recebe um diagnóstico completo do caso: o motivo da queima não desejada, os parâmetros operacionais envolvidos e os equipamentos causadores.

Você mencionou o projeto piloto e a taxa de 12% de redução. Poderia detalhar mais os resultados e números relevantes alcançados durante esse piloto?

Embora a ferramenta ainda esteja em fase inicial e passe por constantes calibrações e aprimoramentos desde os primeiros dias de uso, os primeiros casos reais já apontaram essa redução de 12% no volume de queima. Além disso, em termos de eficiência operacional, constatamos que os engenheiros estão chegando à causa-raiz de um problema muito mais rapidamente por meio do Shape Lumen do que levariam através de um processo manual. 

Falando sobre as possíveis aplicações no Brasil, existem planos para expandir o uso dessa tecnologia pelo país?

Com certeza. A própria Petrobras está avaliando a tecnologia com o intuito de homologar a aplicação e estendê-la para a sua frota de unidades de produção. Também já apresentamos a ferramenta para diversas outras companhias, não apenas no Brasil, mas em toda a América Latina — como na Argentina — e também na Europa.

A solução se aplica a qualquer operador, seja ele um produtor independente, atuando no onshore ou no offshore. Qualquer planta de produção possui um sistema de flare — seja aberto ou fechado —, portanto o campo de aplicação é amplo.

Além disso, a ferramenta auxilia substancialmente no pilar de governança e conformidade regulatória. Ela consolida todo o histórico: a cada evento de queima não controlada, a IA faz a identificação automática e gera um diagnóstico. No final do mês, com o clique de um botão, o operador consegue emitir o relatório completo de eventos para prestar contas à ANP. Essa funcionalidade é especialmente valiosa no Brasil devido ao rigor regulatório da agência, que é uma referência mundial. Nossa estratégia é consolidar a ferramenta nesse cenário superrestrito que é o mercado brasileiro e, a partir daí, levá-la como modelo para qualquer mercado internacional.

Qual é a sua visão sobre as perspectivas para o futuro do setor de óleo e gás com o avanço da inteligência artificial e, em especial, dos agentes de IA? A Shape tem interesse em desenvolver novas tecnologias nesse segmento?

Sim, com certeza. Isso tem sido uma verdadeira disrupção no mercado, principalmente no setor de óleo e gás, que é uma indústria supertradicional. A inteligência artificial já está bastante avançada em vários outros setores industriais, mas a área de petróleo e gás, por seu caráter mais conservador, esteve um pouco atrás nesse movimento. No entanto, muitas empresas vêm avançando rápido, tanto internamente — desenvolvendo soluções in-house — quanto por meio de companhias de serviços de tecnologia.

A Shape nasceu com uma bagagem técnica de engenharia muito forte, utilizando princípios físicos e termodinâmicos de plantas e equipamentos. Agora, integrando esse conceito de inteligência artificial, conseguimos acelerar drasticamente a precisão dos nossos modelos preditivos.

Esse movimento de criação de agentes é muito forte. Já temos uma biblioteca gigantesca de modelos preditivos para diversos tipos de equipamentos e agora estamos ingressando em uma segunda era: a criação de agentes de IA focados em reproduzir funções de engenharia de manutenção e de processo. Em vez de o engenheiro perder tempo coletando dados e buscando informações dispersas, o agente traz o diagnóstico pronto. O engenheiro — que detém a experiência e o know-how — analisa as recomendações do agente e executa seu papel de forma muito mais célere.

O movimento da inteligência artificial se encontra alavancado pelos agentes, porém sempre mantendo o ser humano no centro do processo, pois é ele quem toma a decisão final. A ferramenta acelera o diagnóstico, faz a prescrição e apoia o engenheiro para conferir mais velocidade e eficiência na ponta.

Qual tem sido o ganho de precisão técnica com o uso desses agentes em comparação aos modelos tradicionais?

Já é uma realidade. Quando falamos de modelos preditivos, avaliamos estatísticas como precisão e recall. Ao sobrepor a camada de agentes de IA sobre os modelos preditivos tradicionais, atingimos um nível de precisão altíssimo. O próprio agente realiza testes de hipóteses para identificar qual modelo apresenta o melhor resultado e validar se o alarme detectado é real ou um falso positivo.

Com os agentes, alcançamos um índice de 90% de precisão — o que é um resultado estrondoso. Na IA convencional, é comum lidar com precisões na casa dos 40% a 60%. Essa evolução reduz drasticamente o número de falsos alarmes, o que gera um ganho significativo de eficiência: quando um alerta surge na tela, o operador sabe que se trata de um evento realmente relevante na planta.

Para finalizar, qual é a perspectiva da Shape Digital sobre a importância do mercado brasileiro de óleo e gás e a atuação da empresa no país?

No cenário geopolítico global, há uma série de incertezas envolvendo tensões no Oriente Médio, dinâmicas da China e variações no preço do barril de petróleo. É um momento favorável para as operadoras em termos de fortalecimento de caixa e busca por novas tecnologias, mas também é um mercado extremamente competitivo e exigente.

Quem estiver na vanguarda, com experiência operacional e domínio tecnológico para entregar soluções com geração real de valor, vai se destacar. É exatamente isso que o mercado cobra de nós, empresas de serviços: ferramentas que influenciem diretamente o retorno sobre o investimento (ROI). Orientamos nossas soluções para que cada produto entregue uma proposta de valor com retorno multiplicado em relação ao investimento feito pelo cliente.

As operadoras também buscam incessantemente a redução de custos operacionais (opex). O investimento (capex) necessário para implementar uma tecnologia como a nossa é muito baixo em comparação com o custo total da operação de um ativo. Nesse cenário de incertezas e falta de previsibilidade, o papel da tecnologia é conferir resiliência, flexibilidade e folga financeira ao operador. Caso o preço do barril venha a cair, a tecnologia garante que haja processos ativos reduzindo continuamente os custos operacionais. É um excelente momento para que empresas de tecnologia ofereçam esse tipo de suporte aos operadores.