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dc.contributor.advisorNetto, Joao Cesarpt_BR
dc.contributor.authorAzevedo, Giovane Boosept_BR
dc.date.accessioned2024-03-09T05:04:04Zpt_BR
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/273222pt_BR
dc.description.abstractA indústria de petróleo e gás nos últimos anos vem buscando implementações de novas tecnologias, visando aumento de produtividade, eficiência e segurança. Digital Twin (DT) é tido como uma das principais tendência tecnológica estratégica recentes, essencial para otimizar operações, aumentar a eficiência e a segurança, reduzir custos e mitigar riscos nesse setor complexo. Porém, para aprimorar sua aplicabilidade prática, a necessidade de um método unificado de modelagem de Gêmeo Digital é extremamente necessária. Nesse contexto a adoção de DT vem sendo feita pelas empresas, entretanto a gestão de dados apresenta múltiplos desafios. Para isso as ontologias foram identificadas como uma possível solução para representar o vocabulário e descrever os conceitos chaves da indústria. Assim, neste artigo é proposto uma solução para tradução semiautomatizada para implementação de uma ontologia contendo elementos de um poço satélite na plataforma Azure Digital Twins. Sendo utilizada a ontologia O3PO para este estudo de caso, que possui o propósito de fornecer vocabulário formal e uniforme descrevendo as entidades associadas a uma planta de produção de petróleo offshore. Identificamos limitações de compatibilidade entra a descrição ontológica e a linguagem DTDL, modificando o código OWL2DTDL utilizado para tradução quando necessário. Geramos modelos DTDL de todos os elementos, foram extraídos todos os indivíduos e seus relacionamentos descritos na ontologia. Então foi gerado o ambiente completo dentro utilizando o Azure Digital Twins, provando a funcionalidade da metodologia. Por fim, essa solução é extensível para outras áreas e abre mais oportunidades de desenvolvimento.pt_BR
dc.description.abstractThe oil and gas industry in recent years has been seeking the implementation of new technologies, aiming to increase productivity, efficiency, and safety. Digital Twin (DT) is considered one of the main recent strategic technological trends, essential for optimizing operations, increasing efficiency and safety, reducing costs, and mitigating risks in this complex sector. However, to enhance its practical applicability, the need for a unified method of Digital Twin modeling is extremely necessary. In this context, the adoption of DT has been made by companies, however, data management presents multiple challenges. Therefore, ontologies have been identified as a possible solution to represent the vocabulary and describe the key concepts of the industry. Thus, this article proposes a solution for semi-automated translation for the implementation of an ontology containing elements of on oil well on the Azure Digital Twins platform. The O3PO ontology is used for this case study, which aims to provide a formal and uniform vocabulary describing the entities associated with an offshore oil production plant. We identify compatibility limitations between the ontological description and the DTDL language, modifying the OWL2DTDL code used for translation when necessary. DTDL models of all elements were generated, all individuals and their relationships described in the ontology were extracted. Then the complete environment was generated using Azure Digital Twins, proving the functionality of the methodology. Finally, this solution is extensible to other areas and opens up more development opportunities.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectGêmeo Digitalpt_BR
dc.subjectAzure Digital Twinsen
dc.subjectOntologiapt_BR
dc.subjectPetróleopt_BR
dc.subjectModelagem de dadospt_BR
dc.titleEstudo de caso para utilização da Azure Digital Twins para a indústria de petróleo e gáspt_BR
dc.title.alternativeCase study for using Azure Digital Twins for the oil and gas industry en
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001198114pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2024pt_BR
dc.degree.graduationCiência da Computação: Ênfase em Engenharia da Computação: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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