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

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo de revista revisión exhaustiva

Resumen

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.
Idioma originalPortugués
PublicaciónAnais da Sociedade Brasileira de Automática
Volumen2
N.º1
DOI
EstadoPublicada - 1 dic. 2020
EventoCongresso Brasileiro de Automática - Brasil
Duración: 11 ene. 202011 ene. 2020

Nota bibliográfica

Number: 1

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