Técnicas de aprendizado de máquina para previsão de perdas severas em rochas carbonáticas de reservatórios do pré-sal / Machine learning techniques for predicting severe losses in carbonate rocks from pre-salt reservoirs

• Autor(a) principal: Machado, Giovani Ferreira
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Almeida, Luciana Faletti, Lazo, Juan Guillermo Lazo
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/26650
• topic: Perda de circulação; Classificação; Aprendizado de máquina; Pré-sal; Perfuração.

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 (Pedregosa, F. et al. 2011) e os resultados são apresentados utilizando a Área Sob a Curva ROC (AUC) como métrica.