Artigo em revista científica Q4
Aplicação das redes neuronais artificiais para classificação das operações de perfuração: O caso de poços deepwater de exploração e produção
Valter Chaile (Chaile, V.); Sérgio Moro (Moro, S.); Arístides Carneiro (Carneiro, A.); Ricardo F. Ramos (Ramos, R. F.);
Título Revista
RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação/Iberian Journal of Information Systems and Technologies (RISTI)
Ano (publicação definitiva)
2021
Língua
Português
País
Portugal
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Títulos Alternativos

(Inglês) Application of Artificial Neural Networks for Classification of Drilling Operations: The deepwater wells case of exploration and production

Abstract/Resumo
A aplicação de métodos automáticos para classificação de texto não estruturadas são extremamente valiosas para a indústria de Oil&Gas. A perfuração é uma operação que acarreta custos elevados que são proporcionais à duração das atividades. A classificação das diversas operações durante a perfuração é muito importante para gerar premissas de duração para o projeto de novos poços. Para este artigo, dois procedimentos independentes foram realizados para identificar o melhor modelo de NPT (Non-Productive Time) e PT (Productive Time ). As conclusões apontam o modelo Multi-layer Perceptron (MLP) como o melhor modelo. O sistema de classificação pode ser utilizado para produzir um relatório preciso e detalhado sobre as atividades realizadas durante a perfuração de um poço. Através desse trabalho é possível concluir que os relatórios diários de perfuração atualmente disponíveis representam uma fonte rica de informação e podem ser utilizados para melhorar o processo de construção de poços de petróleo.
Agradecimentos/Acknowledgements
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Palavras-chave
Redes neuronais artificiais,Inteligência artificial,Classificação,Aprendizagem de máquina,Perfuração,Completação
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Ciências da Terra e do Ambiente - Ciências Naturais
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDB/04466/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

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