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Análise de Cascalhos para detecção automática precoce de problemas de perfuração de poços de petróleo

Processo: 07/07577-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de março de 2008
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2009
Área do 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   Perfuração de poços   Reconhecimento de padrões   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.