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Projetos



ConfPetro  
Este projeto tem por objetivo a criação de um sistema baseado na metodologia fuzzy, visando reduzir as possibilidades de erros humanos. O sistema foca na análise de confiabilidade humana nas atividades de operação, manutenção e inspeção em Transferência e Estocagem, em uma unidade de processo e em uma unidade de produção de petróleo em terra. O sistema fornecerá informações sobre o grau esperado de atendimento de cada trabalhador ao padrão de qualidade, o grau de inclusão do trabalhador no padrão de qualidade e curvas de possibilidade de erro humano para cada trabalhador. Além disso, permitirá a criação de novos procedimentos mediante a substituição dos itens mais susceptíveis a erros humanos, assim como eventuais mudanças nas normas vigentes nos ambientes de trabalho e nos treinamentos de operadores.

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SMART E e P  

Rede Temática de Monitoração, Controle e Automação de Poços.

O objetivo deste projeto é consolidar a especialização do Laboratório ICA na aplicação de técnicas inteligentes para resolução de problemas complexos da área de E&P do setor de petróleo. O projeto é composto de 7 módulos, a saber:

Módulo 1 – Otimização de Alternativas com Poços Multilaterais;

Módulo 2 – Controle Pró-Ativo: Otimização de Posicionamento e Controle de Válvulas;

Módulo 3 – Controle Reativo;

Módulo 4 – Construção de uma Proxy de Reservatório Usando Caos Polinomial;

Módulo 5 – Estimação dinâmica do modelo de reservatório;

Módulo 6 – Ajuste Histórico Inteligente;

Módulo 7 – Sistema Integrado Aplicado a Reservatórios com Tecnologia de Malha Fechada para a Exploração e Produção de Petróleo e Gás.



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ANEPI-CI  
A pesquisa tem como ponto de partida o Sistema ANEPI de Otimização de Alternativas de Desenvolvimento, modelado e implementado pelo ICA da PUC-Rio no âmbito projeto ANEPI-F3, o qual será aperfeiçoado, personalizado e estendido para vir a incorporar dispositivos e características de Campos Inteligentes.

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Identificação e Prevenção de Inadimplência  
O objetivo deste projeto é empregar técnicas da Inteligência Computacional para classificar a carteira de clientes de média e alta tensão em grupos de risco de inadimplência, a partir do cadastro de faturamento e consumo da Light. O sistema permitirá direcionar as ações de pré-cobrança, minimizando os custos associados através do direcionamento dos recursos para os grupos com maior risco.

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Identificação e Prevenção de Perdas Comerciais no Faturamento  
A proposta deste projeto é desenvolver um sistema inteligente para a identificação do perfil do cliente fraudador (perdas comerciais realizadas pelo cliente e/ou administrativas), oferecendo um sistema de suporte à decisão que auxilia na seleção dos clientes a inspecionar (investimentos de recuperação ou incorporação). Este sistema tem por objetivo aumentar a produtividade das ações de recuperação de energia. Dessa forma, reduz-se o custo (inspeções desnecessárias) e o tempo gasto com diagósticos. Com isso, a empresa tem sua imagem fortalecida junto à sociedade, no que diz respeito à coibição rápida e efetiva da fraude. A aquisição deste conhecimento, ainda inexistente no setor, proporcionará um diferencial competitivo frente às outras distribuidoras de energia elétrica.

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Modelo de Previsão de Vazões  
Modelo de Previsão de Vazões com Incorporação de Informações de Precipitação, para três bacias: Bacia Hidrográfica do Rio Paraná – Trecho Itaipu; Bacia Hidrográfica do Rio Paranaíba; e Bacia Hidrográfica do Rio Iguaçú, compreendendo os dois seguintes produtos:

1) Previsão de vazão natural média semanal

2) Previsões de vazões naturais médias diárias do 1º ao 12º dia.

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Otimização de Contratos de Energia Elétrica  
Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de apoio à decisão para otimização de contratos de Demanda de Energia Elétrica, celebrados entre o cliente e a comercializadora, visando garantir a disponibilidade da energia contratada, minimizando os custos no faturamento para o cliente e otimizando o planejamento do Sistema Elétrico de Distribuição da concessionária. O sistema incluirá três módulos principais: Módulo de Previsão do Preço e Disponibilidade de Energia sob Incerteza; Módulo de Otimização de Contratação; e Interface com o Usuário.

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EvoComp: Componentes Inteligentes para Apoio à Decisão Utilizando Design Evolutivo  

O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de Componentes de Software para Sistemas de Apoio à Decisão, a partir de um Sistema de Design Estrutural Automático que, utilizando as mais recentes técnicas de inteligência computacional, identifica o design que otimiza as medidas de qualidade dos componentes resultantes.



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Todos os projetos:

Nome Cliente Parceiros
Alocação de Salas de Aula PUC-Rio -
Análise de Alternativas de Investimento Petrobras -
ANEPI-1, 2 e 3 Petrobras -
ANEPI-CI Petrobras -
Avaliação da Produção Científica PUC-Rio -
Classificação de Clientes Embratel -
ConfPetro Petrobras -
CTPETRO - Desenvolvimento de um produto de geração de inferências - FINEP
CTPETRO - Projeto e solução de problemas em sistemas e instrumentação - FINEP
Estudos Prospectivos ONS -
EvoComp: Componentes Inteligentes para Apoio à Decisão Utilizando Design Evolutivo - CNPq
EvoComp-Fase 2: Plug-ins de apoio à decisão para sistemas Microsoft - CNPq
EVOLCONTROL - CNPq
Fluxo de Caixa Inteligente Souza Cruz -
GENESIS - CNPq
ONS
Gestão do Conhecimento em Instrumentação e Automação Petrobras -
Identificação e Prevenção de Inadimplência Light -
Identificação e Prevenção de Perdas Comerciais no Faturamento Light -
Inferência de Propriedades de Derivados do Petróleo Petrobras -
Inteligência Computacional: Princípios e Aplicações (ICOM) - CNPq
Modelo de Previsão de Vazões ONS -
Modelos Neuro-Fuzzy Hierárquicos para sistemas Multi-agentes Inteligentes - CNPq
Monitoramento de Consumo de Energia Reativa Light -
O uso da Inteligência Artificial na Melhoria da Acertividade (Distribuição e Combate a Perdas) Light -
OPERHA - CNPq
Otimização da Quantidade e Localização de Poços Petrolíferos Petrobras -
Otimização de Contratos de Energia Elétrica Light -
Previsão do Consumo Mensal de Energia Elétrica Eletrobrás -
Projeto Monitor: Fase de Especificação Cia. Vale do Rio Doce -
Projeto S4 Cia. Vale do Rio Doce -
Projeto S4-V2 Cia. Vale do Rio Doce -
ScoreTec - Consultoria e Tecnologia da Voz - FINEP
SIGRICE Light -
SisConf – Confiabilidade na Operação de Processos Industriais - CNPq
Sistema Híbrido Inteligente para Extração de Conhecimento em Bancos de Dados - FAPERJ
SMARt Petrobras -
SMARt - F2 Petrobras -
SMART E e P Petrobras -