Técnicas de aprendizado de máquina para previsão de perdas severas em rochas carbonáticas de reservatórios do pré-sal

Giovani F. Machado, Luciana F. Almeida, Juan G. Lazo Lazo

Research output: Contribution to journalArticle in a journalpeer-review

Abstract

Este trabalho visa apresentar modelos de classificadores binários para auxiliar na determinação da ocorrência do fenômeno de perda de circulação na construção de poços submarinos do pré-sal da Bacia de Santos. O conhecimento prévio sobre a possibilidade de ocorrência do fenômeno, possibilita alocar sondas com a tecnologia adequada para a construção dos poços. Neste contexto, os sistemas de classificação baseados em aprendizado de máquina podem apoiar a tomada de decisão. Neste trabalho, são propostos classificadores baseados em algoritmos clássicos de aprendizado de máquina e os resultados são apresentados utilizando a Área Sob a Curva ROC (AUC) como métrica.
Original languagePortuguese
JournalAnais da Sociedade Brasileira de Automática
Volume2
Issue number1
DOIs
StatePublished - 1 Dec 2020
EventCongresso Brasileiro de Automática - Brasil
Duration: 11 Jan 202011 Jan 2020

Bibliographical note

Number: 1

Keywords

  • Circulation Loss
  • Classification
  • Machine learning
  • Pre-salt
  • Drilling

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