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

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.