Desenvolvimento de solução CRISP-DM para classificação do evento prisão de coluna no processo de perfuração de poços offshore - Pinto, Vladimir Steffen (2018)
A indústria de Exploração e Produção (E&P), com o intuito de melhorar a produtividade e reduzir custos, tem buscado, ao longo dos anos, o uso de tecnologias digitais para mitigar os efeitos das sazonalidades dos preços do petróleo, a escassez de profissionais, o aumento da concorrência e operações mais seguras. Atualmente, a iniciativa de transformação digital, referenciada como a nova revolução industrial, vem impulsionando o uso de tecnologias disruptivas e provocando mudanças culturais na sociedade e na indústria. No centro desta revolução está o crescimento exponencial e a disponibilidade de dados. Neste cenário é necessária uma mudança na forma como estes são coletados, armazenados, analisados e acessados para suportar inteligência e ciclos de tomada de decisão das organizações. Esta dissertação visa abordar o processo de descoberta de conhecimento em dados, através do desenvolvimento de uma solução computacional com suporte da metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) para análise de anomalias no processo de perfuração de poços em águas ultra profundas. A perfuração de poços é uma das fases mais demandantes de recursos financeiros. Assim, entender e antecipar problemas, avaliar suas causas e soluções de planejamento são necessários para o controle global de custos e para garantir a integridade e estabilidade do poço, evitando tempos não produtivos. Esta pesquisa foi delimitada ao evento de prisão de coluna de perfuração e ao uso do método de regressão logística no desenvolvimento da etapa de modelagem. Os dados utilizados foram disponibilizados pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), por meio de um projeto de pesquisa de desenvolvimento e inovação (PD&I), contendo um conjunto de dados reais de perfuração de poços de petróleo do polígono do Pré-sal, na costa brasileira. Ao final do processo de avaliação, foi possível analisar a aplicabilidade do modelo escolhido e dos resultados obtidos com o objetivo do negócio propriamente dito, ou seja, que os resultados fiquem adequados para apoiar a tomada de decisões da organização. Os resultados alcançados para exemplificar o modelo demonstram uma acurácia de 89% e uma taxa de precisão de 99%. Outro resultado importante do trabalho é a contribuição para profissionais e empresas que necessitem aplicar métodos de ciência de dados em casos semelhantes ou com outras características. Algumas limitações, como a baixa qualidade dos dados e o tamanho da amostra também são destacadas durante o processo de descoberta de conhecimento. Adicionalmente, foram incluídos os códigos de linguagem de programação, utilizados para o entendimento e tratamento de dados e geração dos resultados. Estes podem servir como uma versão inicial para outras análises.