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Title: Classificação de eventos indesejáveis na produção de petróleo offshore com aplicação de técnicas de inteligência artificial
Authors: Rosa, Renato Lopes
metadata.dc.contributor.advisor: Lima, Gilson Brito Alves
metadata.dc.contributor.members: Bergiante, Nissia Carvalho Rosa
Duim, Fernanda Abizethe de Carvalho
Issue Date: 2020
Citation: ROSA, Renato Lopes. Classificação de eventos indesejáveis na produção de petróleo offshore com aplicação de técnicas de inteligência artificial. 2020. 48f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2020
Abstract: A indústria do petróleo é a principal matriz energética da sociedade atual, o aumento da população e de consumo de energia vêm gerando uma demanda constante de novas fontes de energia. Dentro deste cenário, a exploração de petróleo em alto mar veio como uma nova fonte de combustíveis fósseis. A utilização de inteligência artificial vem sendo adotada amplamente pela indústria em geral para diminuir custos e otimizar processos produtivos. Neste trabalho, dados de alguns sensores e válvulas dentre os inúmeros presentes em uma operação de extração de óleo e gás offshore são utilizados. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho é desenvolver uma modelagem, utilizando dados públicos obtidos a partir de Vargas et al. 2019, para classificar os eventos indesejados na produção de petróleo offshore por meio da aplicação de técnicas de inteligência artificial com o auxílio das ferramentas: Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF). Para tal foi utilizado como ferramenta a linguagem Python para aplicação dos algoritmos.
metadata.dc.description.abstractother: The oil industry is the main energy matrix of today's society, the increase in population and energy consumption has been generating a constant demand for new sources of energy, oil exploration on the high seas has come as a new source of fossil fuels. The use of artificial intelligence has been widely adopted by the industry in general to reduce costs and optimize production processes. This work uses data from some sensors and valves are used among the countless ones present in an oil and gas extraction operation. In this sense, the objective of the present work is to develop a modeling, using public data obtained from Vargas et al. 2019, to classify undesired events in the production of offshore oil through the application of artificial intelligence techniques with the aid of the tools Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). For this, Python was used as a tool to apply the algorithms.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/16466
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