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Agora estamos empregando a análise de sensibilidade [do @RISK] para identificar alternativas que nos ajudarão a reduzir os custos de energia. Essa análise iterativa tem sido extremamente útil no desenvolvimento
deste projeto.
Davion Hill, pesquisador sênior da DNV
Det Norske Veritas (DNV) usa o @RISK para identificar riscos em sistemas de energia

A Det Norske Veritas (DNV) é uma organização fornecedora de serviços de gestão de risco a diversos setores industriais, no mundo inteiro. Um dos objetivos da organização é examinar e comparar fatores de risco em relação ao retorno sobre o investimento (ROI) em sistemas de geração de energia convencionais e não-convencionais. A organização utilizou o @RISK para estabelecer uma linha de base das probabilidades de uma série de fatores de risco associadas a cada tipo de sistema.

Sobre a DNV
A DNV foi fundada em 1864 e sua principal área de atuação é a consultoria técnica a proprietários, construtores e operadores de navios, para fins de conformidade com os serviços de vistorias e com as certificações necessárias para atender as regulamentações técnicas do setor naval. A DNV também fornece serviços terceirizados de consultoria a empresas do setor de energia, relacionados à construção de estruturas marítimas, como turbinas eólicas.

Mudanças regulatórias e tecnológicas exigem atenção constante
Os clientes da DNV estão sujeitos a essas mudanças, que em geral ocorrem totalmente fora do seu controle. Uma das funções da DNV é identificar os fatores de risco potenciais resultantes dessas mudanças de status quo e prestar assistência, seja na adaptação às transições técnicas, dos setores marítimo e petrolífero, seja em relação aos ajustes regulatórios necessários para os setores de saúde, alimentos e bebidas. As mudanças nos fatores de risco podem ocorrer rapidamente, e isso exige que a DNV ajuste suas projeções conforme a situação.

Os clientes da DNV contam com a exatidão das previsões de risco da organização. Para atender a essa expectativa, a DNV utiliza simulação Monte Carlo executada com o software @RISK da Palisade.  O @RISK fornece uma gama de distribuições de probabilidade que levam em conta variáveis de incerteza e, em seguida, calcula centenas ou milhares de cenários distintos. Uma distribuição de probabilidade é simplesmente uma faixa de valores na qual a probabilidade de determinados valores é maior que a de outros. A distribuição normal – curva de Gauss ou do sino – é um exemplo comum. Os valores próximos ao centro (ou valores médios) das distribuições apresentam maior probabilidade de ocorrência do que os valores nas extremidades.

A DNV utiliza o @RISK para examinar o risco em sistemas de energia convencionais e não-convencionais
Qualquer sistema de energia contém riscos inerentes. Esses riscos podem resultar em emergências instantâneas e, a longo prazo, em aspectos negativos. A meta da DNV é quantificar o risco existente nos sistemas de energia não-convencionais (energia eólica e solar) e nos sistemas convencionais (armazenamento de lixo nuclear, petróleo e gás, energia nuclear e reciclagem de CO2). Nesse projeto, a organização usou a distribuição triangular do @RISK nos modelos de projeção. A pesquisa foi realizada em um processo de três etapas:

  1. Identificação dos inputs para o modelo. Os inputs representam fatores de incerteza e variam conforme o modelo. Nesse caso, foram incluídos inputs como: variáveis meteorológicas, custos de energia, índices de produção, deterioração dos equipamentos e localização da fonte para extração de energia.
  2. Criação de uma projeção econômica simples para determinar se o modelo é fundamentalmente, exato.
  3. Realização de uma análise de sensibilidade para identificar os fatores mais importantes em termos dos riscos apresentados no modelo.

Esse processo foi repetido continuamente para refinar cada modelo. Após ter estabelecido um modelo confiável, a DNV inseriu variáveis probabilísticas para produzir análises estatísticas mais detalhadas e determinar as probabilidades dos resultados correspondentes a cada fonte de energia.

Como o @RISK ajudou a DNV
O @RISK possibilitou à DNV obter informações úteis sobre vários fatores de risco apresentados pelas fontes de energia não-convencionais.

Energia solar e eólica
A região em que os equipamentos — painéis solares fotovoltaicos e turbinas eólicas — foram instalados afetou substancialmente o retorno líquido do investimento em carbono. Por exemplo, no caso de painéis solares fabricados com energia gerada pelo consumo intensivo de carvão – seria muito difícil que esse consumo de carvão fosse contrabalançado pela energia solar produzida, se os painéis não fossem instalados em área de muito sol. 

Armazenamento de lixo nuclear
A análise realizada foi bastante simples, mas pôde ser observado que os tanques de armazenamento de lixo nuclear apresentaram uma inversão nos fatores de sensibilidade, dependendo da fase em que foram analisados: líquida ou de vapor.

Petróleo e gás
Para fins do cálculo dos risers de plataformas de petróleo, a análise probabilística ajudou a DNV a determinar quais condições de fluxo são as mais severas, em termos do índice de corrosão.

Reciclagem de CO2
A análise probabilística fez com que a DNV mudasse o desenho das células. No início, o processo era baseado em intenso consumo de hidróxido de sódio (NaOH).  O modelo da cadeia de valor mostrou que o consumo de NaOH era um dos principais fatores de sensibilidade negativos na projeção do valor presente líquido do sistema. “Isso nos ajudou a efetuar a mudança e passar a usar um processo eletroquímico, com menos consumo de NaOH”, disse Davion Hill, pesquisador sênior da DNV. “Agora estamos empregando a análise de sensibilidade para identificar alternativas que ajudem a reduzir os custos de energia. Essa análise iterativa tem sido extremamente útil no desenvolvimento deste projeto.” 

@RISK simplifica a explicação do risco
A coleta de informações sobre risco só é útil na medida em que estas possam ser comunicadas e explicadas às pessoas que as necessitam. Segundo a DNV, um dos aspectos mais sólidos do @RISK é a clareza com que as análises são apresentadas.

“Riscos são inerentes a tudo que fazemos. Nós assumimos integralmente o compromisso de atuarmos objetivamente como organização independente e de promover a confiança nas relações entre nossos clientes. Assim, ao falarmos sobre risco com nossos clientes, preferimos fazê-lo de forma concreta e relevante ao contexto da situação em questão. O uso de ferramentas que possibilitam quantificar o risco é um elemento importante desse serviço”, disse Hill. “Grupos que normalmente executam modelos de processos ou projeções econômicas valorizam a capacidade proporcionada pela análise de sensibilidade do @RISK.”

Para a DNV, o @RISK ajudou a organização a identificar as variáveis que afetam os resultados dos sistemas de energia mencionados anteriormente. “Isso nos ajuda a entender melhor o processo e também a nos comunicar de modo mais inteligente com os clientes”, disse Hill. “Com o refinamento e aprimoramento contínuos, identificamos áreas que podem ser melhoradas e, ao mesmo tempo, aumentamos a qualidade do nosso próprio trabalho.”

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