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Detecção de anomalias em sensores de poços submarinos com uso de redes neurais artificiais (2022)

  • Authors:
  • USP affiliated author: MOMM, GUSTAVO GARCIA - ICMC
  • School: ICMC
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Language: Português
  • Abstract: No contexto geral da indústria, há uma demanda crescente pelo aumento da segurança operacional, produtividade, qualidade e eficiência energética. A indústria de óleo e gás se enquadra nesse contexto e tem aplicado diferentes técnicas computacionais com o intuito, principalmente, de aprimorar a segurança operacional. Essas diferentes técnicas utilizam dados obtidos a partir de sensores de pressão e temperatura instalados no poço e na plataforma de produção ao qual o poço está interligado. Os dados obtidos por sensores estão sujeitos a erros intrínsecos desses equipamentos ou dos sistemas aos quais estão interligados, podendo comprometer análises dependentes desses dados. Esse trabalho investiga dois modelos de aprendizado de máquina supervisionado utilizando redes neurais artificiais para detectar dados anômalos de sensores de poços submarinos: o modelo de classificação e o modelo de previsão. Em ambos modelos foram utilizadas redes neurais artificiais do tipo Multi-Layer Perceptron. Dados reais de um poço submarino da costa brasileira foram usados para as análises. O modelo de classificação utilizou dados rotulados para treinamento e validação da rede neural artificial e o modelo de previsão utilizou a técnica Sliding-Window para predizer dados a partir de trechos anteriores das séries temporais. O modelo de previsão apresentou melhores resultados quando comparado com o modelo de classificação e tem maior potencial de aplicação prática, pois permite a identificação de um dado anômalo medido com base na comparação com o dado predito e um critério de desvio previamente definido.
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    Versão Publicada Gustavo Garcia Momm_TCC G... Direct link
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    • ABNT

      MOMM, Gustavo Garcia. Detecção de anomalias em sensores de poços submarinos com uso de redes neurais artificiais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8ff5c042-9393-4e36-9748-1de3f339b0fa/Gustavo%20Garcia%20Momm_TCC%20Gustavo%20Momm%20Final_206491.pdf. Acesso em: 14 abr. 2024.
    • APA

      Momm, G. G. (2022). Detecção de anomalias em sensores de poços submarinos com uso de redes neurais artificiais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8ff5c042-9393-4e36-9748-1de3f339b0fa/Gustavo%20Garcia%20Momm_TCC%20Gustavo%20Momm%20Final_206491.pdf
    • NLM

      Momm GG. Detecção de anomalias em sensores de poços submarinos com uso de redes neurais artificiais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8ff5c042-9393-4e36-9748-1de3f339b0fa/Gustavo%20Garcia%20Momm_TCC%20Gustavo%20Momm%20Final_206491.pdf
    • Vancouver

      Momm GG. Detecção de anomalias em sensores de poços submarinos com uso de redes neurais artificiais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8ff5c042-9393-4e36-9748-1de3f339b0fa/Gustavo%20Garcia%20Momm_TCC%20Gustavo%20Momm%20Final_206491.pdf

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