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Title: Desenvolvimento de solução CRISP-DM para classificação do evento prisão de coluna no processo de perfuração de poços offshore
Other Titles: Development CRISP-DM solution for stuck pipe event classification in offshore well drilling process
Authors: Pinto, Vladimir Steffen
metadata.dc.contributor.advisor: Lima, Gilson Brito Alves
metadata.dc.contributor.members: Leta, Fabiana Rodrigues
Ferreira, Geraldo de Souza
Gavião, Luiz Octávio
Campos, Sthener Rodrigues Vieira
Issue Date: 2018
Abstract: A indústria de Exploração e Produção (E&P), com o intuito de melhorar a produtividade e reduzir custos, tem buscado, ao longo dos anos, o uso de tecnologias digitais para mitigar os efeitos das sazonalidades dos preços do petróleo, a escassez de profissionais, o aumento da concorrência e operações mais seguras. Atualmente, a iniciativa de transformação digital, referenciada como a nova revolução industrial, vem impulsionando o uso de tecnologias disruptivas e provocando mudanças culturais na sociedade e na indústria. No centro desta revolução está o crescimento exponencial e a disponibilidade de dados. Neste cenário é necessária uma mudança na forma como estes são coletados, armazenados, analisados e acessados para suportar inteligência e ciclos de tomada de decisão das organizações. Esta dissertação visa abordar o processo de descoberta de conhecimento em dados, através do desenvolvimento de uma solução computacional com suporte da metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) para análise de anomalias no processo de perfuração de poços em águas ultra profundas. A perfuração de poços é uma das fases mais demandantes de recursos financeiros. Assim, entender e antecipar problemas, avaliar suas causas e soluções de planejamento são necessários para o controle global de custos e para garantir a integridade e estabilidade do poço, evitando tempos não produtivos. Esta pesquisa foi delimitada ao evento de prisão de coluna de perfuração e ao uso do método de regressão logística no desenvolvimento da etapa de modelagem. Os dados utilizados foram disponibilizados pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), por meio de um projeto de pesquisa de desenvolvimento e inovação (PD&I), contendo um conjunto de dados reais de perfuração de poços de petróleo do polígono do Pré-sal, na costa brasileira. Ao final do processo de avaliação, foi possível analisar a aplicabilidade do modelo escolhido e dos resultados obtidos com o objetivo do negócio propriamente dito, ou seja, que os resultados fiquem adequados para apoiar a tomada de decisões da organização. Os resultados alcançados para exemplificar o modelo demonstram uma acurácia de 89% e uma taxa de precisão de 99%. Outro resultado importante do trabalho é a contribuição para profissionais e empresas que necessitem aplicar métodos de ciência de dados em casos semelhantes ou com outras características. Algumas limitações, como a baixa qualidade dos dados e o tamanho da amostra também são destacadas durante o processo de descoberta de conhecimento. Adicionalmente, foram incluídos os códigos de linguagem de programação, utilizados para o entendimento e tratamento de dados e geração dos resultados. Estes podem servir como uma versão inicial para outras análises.
metadata.dc.description.abstractother: Over the years, the Exploration and Production (E&P) industry, in order to improve productivity and reduce costs, has sought the use of digital technologies to mitigate the effects of seasonal oil prices, the shortage of professionals, increased competition and to promote safer operations. Today the digital transformation initiative — referred to as the new industrial revolution — has been driving the use of disruptive technologies and provoking cultural changes, both in society and industry. At the heart of this revolution is the exponential growth and data availability. In this scenario, a change is needed in the way these data are collected, stored, analyzed and accessed to support organizations intelligence and decision-making cycles. This dissertation addresses the process of knowledge discovery in data, through the development of a computational solution with support of the methodology CRISP-DM (Cross Industry Standard process for data Mining) for analysis of anomalies in the process of Drilling of wells in ultra-deep waters. Well drilling is one of the stages that most demand financial resources. Thus, understanding and anticipating problems, evaluating their causes and planning solutions are necessary for global cost control, in order to ensure the well integrity and stability, avoiding non-productive times. This research was delimited to the stuck pipe event and the use of the logistic regression method in the development of the modeling step. The data used were made available by the Brazilian National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP), through a development and innovation research Project (PD&I), containing a set of real data for drilling oil wells of the Pre-salt polygon on the Brazilian coast. At the end of the evaluation process, it was possible to analyze the applicability of the chosen model and the results obtained with the business perspective, that is, that the results are adequate to support the decision-making of the organization. The results obtained to exemplify the model demonstrate an accuracy of 89% with a rate of 99%. Another important result of the work is the contribution to professionals and companies that need to apply methods of data science in similar cases or with other characteristics. Some limitations with low data quality and sample size are also highlighted during the knowledge discovery process. Additionally, programming language codes were included, used for understanding and processing data and generating results. These can serve as an initial version for other analyses.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/9730
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