THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PIPED GAS REGULATION: OPPORTUNITIES AND INTERNATIONAL MODELS
Abstract
This article addresses the application of Artificial Intelligence (AI) in the regulation of the piped gas sector, highlighting its advantages, challenges, and international experiences. The methodology is based on a literature review and a comparative analysis of models used globally. The results indicate that AI can increase regulatory efficiency, optimize oversight, and improve operational safety. The conclusion points to the need for investments in digital infrastructure and technical training in Brazil.
Author Biography
Universidade Estácio de Sá.
References
AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA – ANEEL. Inovação regulatória. São Paulo: Aneel, s. d. Disponível em: https://www.gov.br/aneel Acesso em: maio 2025.
AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS – ANP. Disponível em: https://www.gov.br/anp Acesso em: maio 2025.
ARRIGO, A. et al. Machine Learning for Improved Gas Network Models in Coordinated Energy Systems. arXiv:2209.12731, 2022. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2209.12731
BRAITHWAITE, J. Restorative Justice and Responsive Regulation. [S. l.]: Oxford University Press, 2002. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780195136395.001.0001
BUNDESNETZAGENTUR. Jahresbericht 2023. Bonn: BNetzA, 2023. Disponível em: https://www.bundesnetzagentur.de
CURIN, N. et al. A Deep Learning Model for Gas Storage Optimization. arXiv:2102.01980, 2021. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2102.01980
FERC – FEDERAL ENERGY REGULATORY COMMISSION. Artificial Intelligence and Machine Learning in the Energy Sector. [S. l.]: Relatório Técnico, 2023. Disponível em: https://www.ferc.gov
GASMIG. Gás Natural e a Inteligência Artificial: tecnologia demanda combustível sustentável. [S. l.]: Gasmic, 2024. Disponível em: https://gasmig.com.br
MATALKAH, G.; COYLE, E. J. From Smart to Intelligent Utility Meters in Natural Gas Distribution Networks. arXiv:2304.00251, 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2304.00251
OBSERVATÓRIO INTERNACIONAL REGULATÓRIO – OIR. Boas práticas em sandbox regulatório. [S. l.]: OIR, 2023. Disponível em: https://oir.org.br
OECD. Regulatory Policy Outlook 2021. Paris: OECD Publishing, 2021. Disponível em: https://www.oecd.org/gov/regulatory-policy
OFGEM – OFFICE OF GAS AND ELECTRICITY MARKETS. Data and Digitalisation Strategy. UK: Government, 2022. Disponível em: https://www.ofgem.gov.uk
PETROBRAS. Desvende o que é inteligência artificial e seu uso na Petrobras. [S. l.]: Petrobras, 2024. Disponível em: https://nossaenergia.petrobras.com.br
SIDI. O Papel da Inteligência Artificial no Setor de Petróleo e Gás no Brasil. [S. l.]: Side, 2025. Disponível em: https://www.sidi.org.br/pt-br/blog
VIDYATEC. Inteligência Artificial como alternativa para o setor de Óleo e Gás. [S. l.]: Vidyatec, 2019. Disponível em: https://vidyatec.com/blog/inteligencia-artificial-como-alternativa-para-o-setor-de-oleo-e-gas
WORLD ECONOMIC FORUM. Governing AI: Principles and Recommendations. [S. l.]: World Economic Forum, 2022. Disponível em: https://www.weforum.org/reports/governing-ai
ZUBOFF, S. The Age of Surveillance Capitalism. New York: PublicAffairs, 2019
License
Copyright (c) 2025 RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Os direitos autorais dos artigos/resenhas/TCCs publicados pertecem à revista RECIMA21, e seguem o padrão Creative Commons (CC BY 4.0), permitindo a cópia ou reprodução, desde que cite a fonte e respeite os direitos dos autores e contenham menção aos mesmos nos créditos. Toda e qualquer obra publicada na revista, seu conteúdo é de responsabilidade dos autores, cabendo a RECIMA21 apenas ser o veículo de divulgação, seguindo os padrões nacionais e internacionais de publicação.