Análise de Cascalhos para Detecção Automática Precoce de Problemas de Perfuração de Poços de Petróleo

• Processo: 07/07577-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2008
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Aparecido Nilceu Marana
• Beneficiário: Evandro de Castro Carmo
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Análise de textura Perfuração de poços Reconhecimento de padrões Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de textura | Cascalhos | perfuração de poços | Processamento de imagens | Reconhecimento de Padrões | Sistemas Inteligentes | Processamento de Imagens

Resumo

Os cascalhos gerados durante a perfuração de poços de petróleo são uma importante fonte de informação para o diagnóstico de ocorrências de anormalidades. Os cascalhos, em geral, apresentam formas e tamanhos semelhantes quando a perfuração está sendo executada em operação normal. Mudanças no formato ou no tamanho dos cascalhos podem indicar a ocorrência de anormalidades, como o desmoronamento do poço. Os processos atuais de análise de cascalhos são manuais e, por isso, podem demorar muito para detectar eventos inesperados. Há, portanto, a necessidade de se desenvolverem técnicas para detecção automática precoce de problemas durante a perfuração de poços de petróleo. O principal objetivo desse projeto de pesquisa é estudar e avaliar técnicas de processamento de imagens e de classificação para a análise dos cascalhos produzidos durante o processo de perfuração de poços de petróleo, visando a detecção automática e precoce de problemas.