Uma abordagem nebulosa de raciocínio baseado em casos para recomendação de sistemas marítimos de produção de petróleo

Abstract

Um dos grandes desafios existentes na elaboração de um projeto de desenvolvimento de um campo marítimo de petróleo é a definição do sistema de produção. A dificuldade em escolher um bom sistema marítimo de produção de óleo está ligada a aspectos técnicos, econômicos, ambientais e políticos. A experiência adquirida ao longo dos anos pelos engenheiros é um fator essencial no sucesso da tomada dessas decisões em um projeto de produção. Diante deste cenário, existem algumas abordagens computacionais, na área de Inteligência Artificial, que podem ser utilizadas para a elaboração e desenvolvimento de sistemas inteligentes que auxiliam na solução de novos problemas por analogia a problemas antigos, baseado nas experiências adquiridas. O Raciocínio Baseado em Casos é uma dessas abordagens, e consiste basicamente na construção de sistemas baseado em conhecimento, tendo como princípio adaptar soluções antigas para resolver novos problemas, utilizando casos antigos para criar uma solução equiparável para um novo problema. O objetivo deste trabalho é realizar o estudo de diversos métodos e técnicas de Raciocínio Baseado em Casos, principalmente as utilizadas para realizar a indexação e recuperação de casos, considerando a abordagem da Teoria dos Conjuntos Nebulosos, para a posterior aplicação dos resultados na construção de um sistema nebuloso de raciocínio baseado em casos para recomendação de sistemas marítimos de produção de petróleo

A major challenge in the elaboration of a project for development of offshore oilfields is the definition of the production system. The difficulty in choosing a good offshore oil production system is related to technical, economic, environmental and political aspects. The experience acquired over the years by engineers is an essential factor in the success of these decisions in a production project. In this scenario, there are some computational approaches, in the area of Artificial Intelligence, that can be used for the elaboration and development of intelligent systems that assist in solving new problems by analogy to old problems, based on experiences. The Case-Based Reasoning is one of these approaches, and basically consists in building knowledge-based systems, based on the principle to adapt old solutions to solve new problems, using old cases to create a solution equivalent to a new problem. The objective of this work is to make the study of various methods and techniques of Case-Based Reasoning, especially those used to perform the indexing and retrieval of cases, considering the approach of Fuzzy Set theory, for the subsequent application of the results in the development of a fuzzy case-based reasoning system for recommendation of offshore oil production systems