Risk assessment e otimização do enxofre em combustíveis
Segundo artigo científico — na Fuel (Elsevier) — que combina reconciliação de dados com guard bands para alinhar produtor e terminal de estocagem sobre um limite de aceitação rigoroso.
Este é o segundo artigo científico que co-assinei com o Prof. Elcio Cruz de Oliveira — desta vez publicado na revista Fuel (Elsevier, fator de impacto relevante na área de energia). O trabalho estende o que começamos no artigo da Rio Oil & Gas 2020 e fundamenta a minha dissertação de mestrado.
O problema prático
Imagine uma refinaria produzindo diesel com teor de enxofre próximo ao limite da especificação. Ela vende o lote a um terminal de armazenamento, que também faz sua própria medição antes de liberar o combustível para distribuição. Os dois laboratórios, com os mesmos procedimentos, frequentemente reportam valores diferentes. Quando essa diferença cai perto do limite regulamentar, surge uma disputa: a refinaria diz que o lote está dentro, o terminal diz que está fora. Ambos usam equipamentos calibrados. Quem está certo?
Essa ambiguidade gera custos reais — combustível precisa ser reprocessado, lotes ficam parados, contratos são renegociados — e, pior, abre espaço para que produto fora de especificação chegue ao mercado quando a medição "da sorte" dá abaixo do limite.
A proposta
Combinamos duas técnicas que costumam viver em silos: reconciliação de dados (data reconciliation) e o conceito de guard bands (bandas de guarda), este último formalizado pelo guia Eurachem/CITAC 2021 para avaliação de conformidade.
Reconciliação de dados é uma técnica da engenharia de processos que pega múltiplas medições da mesma grandeza (produtor, terminal, amostras de meio de caminho) e encontra um valor único que minimiza as incertezas respeitando as restrições do modelo físico. Em vez de escolher "produtor ou terminal", você usa os dois — e o modelo devolve um resultado reconciliado mais confiável que qualquer leitura isolada.
Guard bands são margens de segurança aplicadas dentro da zona de aceitação. A ideia: em vez de aceitar qualquer valor abaixo do limite absoluto, você reserva uma banda de guarda — uma margem explícita que protege contra incerteza de medição. Se o resultado cai na banda de guarda, a decisão é explicitamente conservadora.
Juntando os dois: calcula-se o valor reconciliado, mede-se sua incerteza expandida reconciliada (menor que qualquer incerteza individual), e usa-se a banda de guarda derivada dessa incerteza para decidir se o lote passa. O resultado é um limite de aceitação otimizado para o produtor e um giveaway confortável para o consumidor — ambos defensáveis estatisticamente.
Validação
Rodamos os conjuntos de validação e todos os valores reconciliados atenderam às especificações. Risco de produtor (aprovar lote ruim) e risco de consumidor (rejeitar lote bom) foram quantificados como histogramas. Na prática: a metodologia é aplicável em campo, dá ao regulador uma base estatística auditável e reduz disputas operacionais.
Resumo original (abstract)
The authors address a common refinery challenge where sulfur content measurements vary between producers and storage terminals. They developed a methodology combining data reconciliation connected to the guard bands concept to set acceptance limits that protect both parties. The approach uses minimized uncertainties and process constraints to optimize producer limits while ensuring consumer specifications are met. Testing validated that all the reconciled values comply with the specifications.
Keywords: acceptance limits · compliance with specification · data reconciliation · guard bands · risk assessment · sulfur mass fraction in fuels.
Referência completa
Matos, A. C. H. de; Oliveira, E. C. de. Risk assessment and optimisation of sulfur in marketing fuels. Fuel, v. 313, 122705, abr. 2022. Elsevier. DOI: 10.1016/j.fuel.2021.122705 · ScienceDirect.