APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DETECÇÃO DE FALHAS EM SISTEMAS DE ELEVAÇÃO DE PETRÓLEO

Resumo

Este trabalho apresenta o desenvolvimento inicial de um modelo de rede neural para detecção de anomalias do tipo
restrição no CKP em poços de petróleo, utilizando dados reais do 3WDataset. Foram aplicadas etapas de tratamento dos
dados, seleção de variáveis por PCA e normalização. O modelo foi treinado com três variáveis principais e obteve acurácia
superior a 99 %, com ótimo desempenho validado por matriz de confusão. O projeto encontra-se em andamento.