Classificação de eventos indesejáveis na produção de petróleo offshore com aplicação de técnicas de inteligência artificial

• Autor(a) principal: Rosa, Renato Lopes
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/16466
• topic: Inteligência artificial; Algoritmos de classificação; Produção offshore; Inteligência artificial; Produção de petróleo offshore; Algoritmo computacional; Artificial Intelligence; Classification algorithms; Offshore production

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