Mineração de regras de classificação com sistemas de banco de dados objeto-relacional. Estudo de caso: regras de classificação de litofácies de poços de petróleo.

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: VASCONCELOS, Benitz de Souza.
• Orientador(a): SAMPAIO, Marcus Costa.
• Banca de defesa: SCHIEL , Ulrich., ROBIN , Jacques Pierre Louis., SOUZA JUNIOR, Olinto Gomes de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Banco de Dados; Mineração de Dados; Regras de Classificação; Petróleo; Database; Data Mining; Classification Rules; Petroleum
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/8170

Em aplicações de mineração de dados, a qualidade do conhecimento inferido é proporcional ao volume de dados a minerar. Levando isso em conta, a integração de algoritmos de mineração de dados com SGBDs vem sendo intensivamente pesquisada, haja vista a capacidade dos SGBDs de gerenciar grandes volumes de dados. Infelizmente, os esforços de integração têm se concentrado principalmente em conhecimento sob a forma de regras de associação, em detrimento de outros modelos de conhecimento. Esta dissertação, descreve como integrar com SGBDs o algoritmo PRISM. PRISM é um algoritmo de inferência de regras de classificação, muitas vezes mais simples e confiáveis que as indiretamente inferidas por algoritmos de árvores de decisão. A integração do PRISM se dá sob dois enfoques: relacional (PrismR) e objeto-relacional (PrismOR). São mostrados resultados de testes comparativos de desempenho do PrismR, do PrismOR, e do PrismJ, versão “stand-alone” em Java do PRISM. Como em muitos outros domínios, a mineração de dados está se tornando crucial na exploração e produção de petróleo. Na indústria petrolífera, os custos típicos de perfuração de um novo poço para exploração de novos campos são da ordem de milhões de dólares. Porém, a chance de que se obtenha um sucesso econômico é, às vezes, de 1 em 10 poços perfurados. Avanços recentes na tecnologia de perfuração e nos métodos de coleta de dados têm levado as indústrias petrolíferas a coletarem grandes quantidades de dados geológicos/geofísicos de locais onde se encontram poços em produção e exploração. Essas informações encontram-se armazenadas nos grandes bancos de dados dessas companhias. Os dados históricos de campos explorados podem ser utilizados para derivar relações entre os parâmetros observados que diretamente contribuam para o aumento no sucesso na descoberta das reservas de óleo e gás natural.