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Tipo de Documento: Trabalhos em Eventos
Título: Análise de redes neurais em variáveis de perfilagem
Autor(es): Silva, Mayara Laysa de Oliveira
Leitão, Suzana Russo
Barros, Nilson Santos
Data do documento: Out-2015
Resumo: Pode-se citar a rede neural artificial (RNA) como uma das técnicas mais promissoras quando se trata de problemas com modelagens de banco de dados, este método conquistou um espaço relevante pela aplicabilidade em diversas áreas. A quantidade de derivados do petróleo expõe a importância dessa energia não renovável para a população mundial. Sabe-se que suas reservas ainda abastecerão o planeta por várias décadas, assim, podem-se entender as buscas incessantes para obter métodos que maximizem a extração do bem em questão. O presente estudo visa obter o melhor modelo, isto é, verificar qual o tipo de rede neural retornará os melhores valores para a perfilagem. No entanto para realizar o estudo é necessário categorizar os dados, excluir as variáveis que não se adequam ao modelo e a partir daí, pretende-se treinar a rede para que os valores da predição sejam utilizados na criação do novo perfil sônico.
Palavras-chave: Petróleo
Poço
Perfilagem
Rede
ISSN: 2447-0635
Parte de : Anais do VII SIMPROD
Idioma: por
Instituição/Editora: Departamento de Engenharia de Produção - Universidade Federal de Sergipe
Sigla da Instituição: DEPRO/UFS
Citação: SILVA, M. L. de O.; LEITÃO, S. R.; BARROS, N. S. Análise de redes neurais em variáveis de perfilagem. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DE SERGIPE, 7., 2015, São Cristóvão. Anais eletrônicos... São Cristóvão: DEPRO/UFS, 2015, p. 348-363. Disponível em: <http://simprod.ufs.br/pagina/18182>. Acesso em: 17 abr. 2018.
Licença: Autorização para publicação no Repositório Institucional da Universidade Federal de Sergipe (RIUFS) concedida pelo editor
URI: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/7800
Aparece nas coleções:Anais do VII SIMPROD (2015)
DEPRO - Trabalhos apresentados em eventos

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