A solução utiliza redes neurais informadas pela física (PINNs) para apoiar o hidrotratamento de diesel, combinando dados experimentais e conhecimento físico-químico do processo. A abordagem permite desenvolver modelos mais interpretáveis e capazes de se adaptar a diferentes condições operacionais. Os resultados preliminares indicam maior precisão na previsão de variáveis de qualidade do produto. Com isso, a tecnologia tem potencial para apoiar a otimização e o monitoramento de unidades de HDT.

Para tornar o registro de ocorrências de segurança mais ágil e acessível em ambientes industriais, foi adotada uma abordagem de transformação digital e design centrado no usuário. A partir do mapeamento do processo com especialistas de SMS (Segurança, Meio Ambiente e Saúde), foi prototipada uma aplicação móvel para dispositivos certificados para zona ATEX 0, facilitando registros no momento da ocorrência e contribuindo para uma gestão de riscos mais rápida e orientada por dados.

O uso de Large Language Models (LLMs) e agentes inteligentes aprimora a busca conversacional no setor de óleo e gás. A abordagem identifica entidades específicas do domínio, como poços, campos e plataformas, em dados estruturados e não estruturados. Com técnicas de engenharia de prompts, enriquecimento de metadados e regras de domínio, o sistema melhora a precisão das consultas e a recuperação das informações. Com isso, a busca se torna mais contextualizada e relevante, apoiando decisões e atividades de engenharia.

A solução SAVIA utiliza Inteligência Artificial para apoiar decisões na concepção de poços. Uma de suas frentes automatiza o Indicador de Complexidade, antes preenchido manualmente. Com agentes de IA, a solução interpreta dados dos projetos e responde às perguntas do indicador, reduzindo esforço manual e subjetividade. Com isso, o processo se torna mais ágil e consistente, apoiando a tomada de decisão e ampliando o uso de IA na engenharia da Petrobras.

Foram desenvolvidos 9 modelos de Inteligência Artificial para apoiar a otimização do hidrotratamento de diesel, processo essencial para garantir a qualidade do combustível. Treinados com dados experimentais de diferentes perfis de carga, os modelos permitem prever propriedades do produto, consumo de hidrogênio e o desempenho do processo em diferentes cenários. Com isso, apoiam a definição de condições operacionais e a seleção de cargas, contribuindo para maior eficiência e redução da produção de diesel fora de especificação.