Entre os dias 08 e 11 de novembro de 2022 ocorreu o 54° Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2022). O evento aconteceu de forma presencial na cidade de Juiz de Fora – MG e foi organizado pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) e pela Universidade Federal de São João del Rei (UFSJ). O evento contou com sessões técnicas com apresentações orais, pôsteres, palestras e minicursos. A bolsista de mestrado em Engenharia de Produção, Lavínia Maria Mendes Araújo, participou da ocasião financiada com recursos do PRH 38.1.

O tema oficial desta edição do SBPO foi: O papel da PO na Transição Energética. A Pesquisa Operacional (PO) é a área de conhecimento que estuda, desenvolve e aplica métodos analíticos avançados para auxiliar na tomada de melhores decisões nas mais diversas áreas de atuação humana. Diante disso, o simpósio possui um eixo temático específico de PO na área de Energia, Petróleo e Gás e foi uma ótima oportunidade para a apresentação do artigo da bolsista, que se intitula Hyperparameter Optimization Of Bayesian Prior Distribution Through Equipment Development In O&G Industry: a Literature Review e tem como co-autores, os professores Isis Didier Lins, orientadora da bolsista e membro da comissão gestora do PRH 38.1, Caio Bezerra Souto Maior, e Márcio José das Chagas Moura, coordenador do PRH 38.1.

O trabalho foi apresentado no terceiro dia do evento. A problemática do estudo aborda a criação de novas tecnologias e os muitos obstáculos técnicos no setor de Petróleo e Gás (O&G). O processo de estimativa da confiabilidade no processo de projeto não é trivial e inclui vários fatores de incerteza, especialmente em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D). A metodologia Bayesiana tem sido amplamente utilizada nestes casos em que há escassez de dados disponíveis. Na abordagem Bayesiana, o método da Máxima Entropia (ME) é uma técnica usada para estimar os parâmetros de distribuições de probabilidade a priori associadas a eventos de falha. O artigo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura para identificar os principais métodos de otimização utilizados para resolver a ME no contexto Bayesiano e na indústria de O&G. Entre as lacunas identificadas, pode-se destacar que o contexto de O&G é uma vasta área de aplicação a ser explorada. Assim, abre-se uma ampla possibilidade de estudos de métodos de otimização a serem testados nesta problemática.

Vale ressaltar que o evento contou com a participação de estudantes e profissionais tanto da área de PO quanto da área de Energia, Petróleo e Gás. Os trabalhos, contendo as inovações mais recentes nestas áreas servem como auxílio no desenvolvimento do projeto de mestrado da discente. Logo, a bolsista poderá contribuir com pesquisa de alto nível no PRH 38.1.