AN ANALYSIS OF LITHOLOGY CLASSIFICATION USING SVM, MLP AND ENSEMBLE METHODS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: VANESSA RODRIGUES COELHO LEITE
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21205@1
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Resumo: A classificação de litologias e uma tarefa importante na caracterização de reservatorios de petróleo. Um de seus principais objetivos e dar suporte ao planejamento e as atividades de perfuracao de poços. Dessa forma, quanto mais rapidos e eficazes sejam os algoritmos de classificacao, mais confiavel ser a as decisoes tomadas pelos geologos e geofısicos. Esta dissertação analisa os metodos ensemble aplicados a classificacao automática de litologias. Para isso, foi realizada uma comparação entre classificadores individuais (Support Vector Machine e Multilayer Perceptron) e estes mesmos classificadores com métodos Ensemble (Bagging e Adaboost). Assim, concluımos com uma avaliação comparativa entre as técnicas, bem como apresentamos o trade-off em utilizar métodos Ensemble em substituição aos classificadores individuais.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAN ANALYSIS OF LITHOLOGY CLASSIFICATION USING SVM, MLP AND ENSEMBLE METHODS UMA ANÁLISE DA CLASSIFICAÇÃO DE LITOLOGIAS UTILIZANDO SVM, MLP E MÉTODOS ENSEMBLE 2012-07-13MARCELO GATTASS 26869799768lattes.cnpq.br/7454736736043931PEDRO MARIO CRUZ E SILVAWALDEMAR CELES FILHOAURA CONCIMARCELO GATTASS ARISTOFANES CORREA SILVA60031723605VANESSA RODRIGUES COELHO LEITEPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM INFORMÁTICAPUC-RioBRA classificação de litologias e uma tarefa importante na caracterização de reservatorios de petróleo. Um de seus principais objetivos e dar suporte ao planejamento e as atividades de perfuracao de poços. Dessa forma, quanto mais rapidos e eficazes sejam os algoritmos de classificacao, mais confiavel ser a as decisoes tomadas pelos geologos e geofısicos. Esta dissertação analisa os metodos ensemble aplicados a classificacao automática de litologias. Para isso, foi realizada uma comparação entre classificadores individuais (Support Vector Machine e Multilayer Perceptron) e estes mesmos classificadores com métodos Ensemble (Bagging e Adaboost). Assim, concluımos com uma avaliação comparativa entre as técnicas, bem como apresentamos o trade-off em utilizar métodos Ensemble em substituição aos classificadores individuais.Lithology classification is an important task in oil reservoir characterization, one of its major purposes is to support well planning and drilling activities. Therefore, faster and more effective classification algorithms will increase the speed and reliability of decisions made by geologists and geophysicists. This work analises ensemble methods applied to automatic lithology classification. For this, we performed a comparison between single classifiers (Support Vector Machine and Multilayer Perceptron) and these classifiers with ensemble methods (Bagging and Boost). Thus, we conclude with a comparative evaluation of techniques and present the trade-off in using Ensemble methods to replace single classifiers.PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORPROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICAhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21205@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21205@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T13:19:22Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:21205Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342019-08-29T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
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