Pattern Analysis in Drilling Reports using Optimum-Path Forest

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorPetroleo Brasileiro SA Petrobras-
Autor(es): dc.creatorSousa, G. J. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorPedronette, D. C. G. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorBaldassin, A. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorPrivatto, P. I. M. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorGaseta, M. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorGuilherme, I. R. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorColombo Cenpes, D.-
Autor(es): dc.creatorAfonso, L. C. S. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorPapa, J. P. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorIEEE-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:54:53Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:54:53Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2018-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/208923-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/208923-
Descrição: dc.descriptionWell drilling monitoring is an essential task to prevent faults, save resources, and take care of environmental and eco-planning businesses. During drilling, it is required that staff fill out a log to keep track of the activities that are currently occurring. With such data analyzed and processed, it is possible to learn how to prevent faults and take corrective actions in real-time. However, the most important information is usually stored in a free-text format, thus complicating the task of automated text mining. In this work, we introduce the Optimum-Path Forest (OPF) for sentence classification in drilling reports and compare its results against some state-of-art results. We show that OPF combined with text-based features are a compelling source to learn patterns in drilling reports.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionPetrobras-
Descrição: dc.descriptionFundação para o Desenvolvimento da UNESP (FUNDUNESP)-
Descrição: dc.descriptionUNESP Sao Paulo State Univ, Inst Geosc & Exact Sci, Rio Claro, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionPetroleo Brasileiro SA Petrobras, Cenpes, Rio De Janeiro, RJ, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUNESP Sao Paulo State Univ, Sch Sci, Bauru, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUNESP Sao Paulo State Univ, Inst Geosc & Exact Sci, Rio Claro, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUNESP Sao Paulo State Univ, Sch Sci, Bauru, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 307066/2017-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 308194/2017-9-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306166/2014-3-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2016/19403-6-
Descrição: dc.descriptionPetrobras: 2014/00545-0-
Descrição: dc.descriptionFUNDUNESP: 2597.2017-
Formato: dc.format8-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherIeee-
Relação: dc.relation2018 International Joint Conference On Neural Networks (ijcnn)-
???dc.source???: dc.sourceWeb of Science-
Palavras-chave: dc.subjectOptimum-Path Forest-
Palavras-chave: dc.subjectDrilling report-
Palavras-chave: dc.subjectPetroleum Engineering-
Título: dc.titlePattern Analysis in Drilling Reports using Optimum-Path Forest-
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