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Dado oficial do INPI

ATUALIZAÇÃO BAYESIANA UTILIZANDO DADOS PROVENIENTES DE DISTRIBUIÇÃO WEIBULL PARA MODELAGEM DA CONFIABILIDADE DE EQUIPAMENTOS

PublicadaPatente de Invenção

Dados do pedido

Número

102024013072

Tipo

Patente de Invenção

Depósito

26/06/2024

Publicação

06/01/2026

Andamento no INPI

Exame ainda não requerido
  1. Depósito26/06/24
  2. Publicação06/01/26
  3. Exame
  4. Deferimento
  5. Concessão
  6. Em vigor

O exame técnico ainda não foi requerido. Sem esse requerimento até 26/06/2027, o pedido é arquivado em definitivo (art. 33 da LPI).

Prazo para requerer o exame:26/06/2027(faltam 251 dias)

Falar com um especialista

Última movimentação publicada pelo INPI: 06/01/2026. Atualizamos a cada nova RPI, publicada semanalmente.

Depositantes e inventores

Depositantes

PETRÓLEO BRASILEIRO S/A - PETROBRAS

RJ, BR

U. P. (pessoa física)

PE, BR

Ver toda a carteira desta empresa

Inventores

B. C. (pessoa física)

BR

C. M. (pessoa física)

BR

E. L. (pessoa física)

BR

I. L. (pessoa física)

BR

J. S. (pessoa física)

BR

M. M. (pessoa física)

BR

R. A. (pessoa física)

BR

R. M. (pessoa física)

BR

Dados técnicos

Resumo técnico

ATUALIZAÇÃO BAYESIANA UTILIZANDO DADOS PROVENIENTES DE DISTRIBUIÇÃO WEIBULL PARA MODELAGEM DA CONFIABILIDADE DE EQUIPAMENTOS. A presente invenção tem como objetivo utilizar modelagem Bayesiana para estimar confiabilidade de equipamentos a partir de dados genéricos agrupados e dados específicos, admitindo taxas de falhas não constantes no tempo. Os dados genéricos são dados de equipamentos similares, porém em condições diversas de operação, sendo esses dados representados pelos números totais de falhas e tempos totais de observação, sem indicação de tempos até as falhas efetivamente ocorridos. Por outro lado, os dados específicos são provenientes da operação de equipamentos na condição de interesse, sendo esses dados representados pelos tempos até as falhas observados em campo. É possível realizar a estimação de confiabilidade mesmo em situações em que há poucos dados específicos. Utilizando o método Empirical Bayes, é possível estimar uma distribuição a priori para a confiabilidade a partir dos dados genéricos. Em seguida, realiza-se uma atualização Bayesiana para estimar uma distribuição a posteriori para a confiabilidade, que é o principal resultado da metodologia. A partir dessa distribuição, é possível estimar métricas de interesse sobre a confiabilidade do equipamento, permitindo maior previsibilidade em sua operação.

Histórico de despachos

Publicações na Revista da Propriedade Industrial (RPI).

Publicação do pedido de patente

#3.1

06/01/2026

RPI 2870

Pedido de patente depositado

#2.1

31/12/2024

RPI 2817

Exigência - art. 21 da LPI

#2.5

Teor da exigência disponível no parecer(pdf) - acesse:Buscaweb no Portal do INPI.Prazo para cumprimento - 30(Trinta) dias corridos contados do 1º dia útil após essa publicação(não confunda o prazo de 30 dias,com 1 mês ou com 31 dias).Protocole a petição de cumprimento - Guia de Recolhimento da União(GRU) de código 206(Cumprimento de exigência formal preliminar) + documentos corrigidos, de acordo com o parecer.O pedido com exigência não cumprida ou cumprida fora do prazo terá sua documentação arquivada e o depósito será considerado não efetuado.

05/11/2024

RPI 2809

Exigência - art. 21 da LPI

#2.5

Teor da exigência disponível no parecer (pdf) - acesse: Buscaweb no Portal do INPI. Prazo para cumprimento - 30 (Trinta) dias corridos contados do 1º dia útil após essa publicação (não confunda o prazo de 30 dias, com 1 mês ou com 31 dias). Protocole a petição de cumprimento - Guia de Recolhimento da União (GRU) de código 206 (Cumprimento de exigência formal preliminar) + documentos corrigidos, de acordo com o parecer. O pedido com exigência não cumprida ou cumprida fora do prazo não será aceito e terá sua numeração anulada.

24/09/2024

RPI 2803

Requerimento de pedido de patente

#2.10

Número de Protocolo '870240053871' em 26/06/2024 09:55 (WB)

09/07/2024

RPI 2792

Monitoramento de patentes

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