A aquisição de perfis petrofísicos, dados de rocha e testes de produção e injetividade são ferramentas decisivas no entendimento e desenvolvimento de um campo de petróleo. A aquisição destes dados é bastante custosa, mas consiste em uma informação preciosa na indústria da exploração de hidrocarbonetos. É preciso estimar o valor e necessidade de toda informação a fim de reduzir os custos sem prejudicar os modelos de produção. Minimizar os custos reflete na maximização dos lucros. A programação matemática vem para apoiar engenheiros e geólogos nas tomadas de decisão para a aquisição de dados no desenvolvimento de um campo de petróleo. É o objetivo da dissertação desenvolver um modelo de programação linear inteira mista (MILP) que minimize os custos na aquisição de testemunhos do reservatório de um campo de petróleo localizada na bacia de Santos (Brasil). A formulação do modelo considera hipóteses para o planejamento da aquisição de testemunhos de rocha desde o início do ciclo de vida de um campo, antes da perfuração dos primeiros poços de produção. Com a perfuração dos poços, obtenção de novas informações e o acúmulo de conhecimento sobre a área, o modelo proposto deverá ser constantemente atualizado, até que os últimos testemunhos sejam coletados. O modelo foi implementado no Software GAMSTM (General Algebraic Modelling System) v25.1.2 com o solver CPLEX (v12.8.0.0) em um computador Intel Core i3, 2.3 GHz. O modelo foi aplicado inicialmente na solução de um caso hipotético e posteriormente validado com um caso real. Os resultados indicam a redução de custos, diminuindo muito o número de poços a serem amostrados e as consequentes mobilizações de equipamentos para realização de testemunhagem. A contribuição do trabalho consiste na aplicação de programação matemática como auxílio na tomada de decisão para a escolha dos melhores poços a serem testemunhados, garantindo uma melhor representatividade das fácies do reservatório, além de contemplar as necessidades de informação no ciclo de vida total do campo.

The acquisition of petrophysical profiles, rock data, and production and injectivity tests are decisive tools in understanding and developing an oilfield. The acquisition of these data is quite costly, but it is valuable information in the hydrocarbon exploration industry. The relationship between value and need for all information is necessary to reduce costs without harming production models. Minimizing costs reflects on maximizing profits. Mathematical programming can support engineers and geologists in decision-making for data acquisition in the development of an oilfield. Therefore, this research aimed to develop a mixed-integer linear programming (MILP) model that minimizes the costs in the acquisition of cores from the reservoir of an oilfield in Santos Basin (Brasil). The model formulation considers hypotheses for planning the acquisition of rock cores from the beginning of a fields life cycle, before drilling the first production wells. The proposed model must be constantly updated with the drilling of wells, acquisition of new information, and the accumulation of knowledge about the area until the last cores are collected. The software GAMS (General Algebraic Modeling System) v25.1.2 with solver CPLEX (v12.8.0.0) was used to solve the problem in an Intel Core i3 computer 2.3 GHz. The model was initially implemented in the solution of a hypothetical case and later validated with an actual case. The results indicate a reduction in costs, greatly reducing the number of wells to be sampled and hence the mobilization of equipment to carry out coring. The contribution of this study consists in the application of mathematical programming as an aid in decision-making for the choice of the best wells to be cored, ensuring a better representation of the reservoirs facies, in addition to contemplating the information needs in the total life cycle of the field.