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A perfura‡Æo de po‡os de petróleo em águas profundas tem como objetivo atingir o melhor ponto de extra‡Æo de óleo e gás natural presentes em reservatórios a alguns milhares de metros no fundo do mar. Um melhor entendimento da dinâmica de perfura‡Æo através da análise de parâmetros operacionais em tempo real é importante para otimizar os processos de perfura‡Æo e reduzir seus tempos de opera‡Æo.Nesta disserta‡Æo, com o objetivo de extrair características comuns que pudessem vir a ajudar na otimiza‡Æo da atividade de perfura‡Æo, foi utilizada uma técnica de redes neurais nÆo supervisionadas para análise de uma extensa base de dados levantados ao longo de campanhas de perfura‡Æo de po‡os em um mesmo campo de petróleo. Os dados de campo analisados foram obtidos ao longo de perfura‡äes de po‡os verticais, exclusivamente empregando brocas tipo PDC e exibindo elevados níveis de vibra‡Æo torcional. O estudo realizado a partir de registros de parâmetros de perfura‡Æo empregando o código de minera‡Æo de dados WEKA e a plataforma computacional de análise TIBCO Spotfire©, permitiu a determina‡Æo de uma curva de desgaste de broca.

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Mestre em Engenharia de Petróleo pela PUC-RJ (2014). Fez pós-gradua‡Æo em Engenharia de Petróleo na Federa‡Æo de Apoio ao CEFET - FUNCEFET-RJ (2009). Graduou-se em engenheira de produ‡Æo no CEFET-RJ (2006). Atuou na área de perfura‡Æo OffShore por 3 anos até 2011 quando entÆo come‡ou a suportar vendas técnicas, fun‡Æo que exerce até o momento.

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