[pt] Uma preocupação significativa durante a produção de óleo e gás é a garantia de escoamento para evitar desperdício de tempo e dinheiro. Devido às mudanças nas condições durante a produção (como pressão e temperatura), principalmente na região do pré-sal brasileiro, a solubilidade dos componentes do petróleo bruto (óleo-gás-água) pode diminuir, resultando na formação de depósitos. A incrustação é geralmente causada por parafina, hidratos e sal inorgânico. Neste trabalho, foram desenvolvidos modelos utilizando estratégias de Aprendizado de Máquina para monitoramento da formação de incrustações inorgânicas e medição de parâmetros de processo associados com formas de remediação de obstruções de outras fontes. Primeiramente, foram criados modelos do processo de formação de incrustação de carbonato de cálcio na presença de monoetilenoglicol (inibidor de hidrato) usando a arquitetura de redes neurais feedfoward prever o pressão diferencial um e cinco instantes à frente, obtendo um R2 superior a 92,9 porcento para ambos os horizontes de predição. O segundo tópico explorado foi desenvolver modelos para determinação do pH em sistemas pressurizados (até 6,0 MPa) por meio de análise de imagens. Podendo ser aplicados no monitoramento de sistemas como Sistema Gerador de Nitrogênio, utilizado para remediar alguns problemas de incrustação, dado que sua cinética depende fortemente do pH do sistema. Foram criados modelos de classificação para o pH do sistema (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) usando Redes Neurais Convolucionais (CNN), Máquina de Vetor de Suporte e Árvores de Decisão. Além disso, modelos CNN foram construídos para predizer o pH na faixa de 2- 10. / [en] A significant concern during oil and gas production is flow assurance to avoid loss of time and money. Due to production conditions changes (such as pressure and temperature), especially in the Brazilian pre-salt region, the solubility of the components of the crude oil (oil-gas-water) can decrease, resulting in the formation of deposits. The fouling is usually caused by wax, gas hydrate, and inorganic salt (scale). In this work, models were developed using Machine Learning strategies for scale formation monitoring and measuring process parameters associated with remediation of obstruction from other sources. First, models for the calcium carbonate scaling formation process in the presence of monoethylene glycol (typical gas hydrate inhibitor) were created using feedforward neural network architecture to predict the differential pressure (deltaP) one and five steps ahead, obtaining an R2 higher than 92.9 percent for the training and test group for both the prediction horizon. The second approach explored was the development of models for determining the pH in atmospheric and pressurized systems (up to 6.0 MPa) using image analysis. These models could be applied to control and monitor the Nitrogen Generation System, which can be used for different flow assurance problems, and its kinetics strongly depend on the system s pH value. This step initially created classification models for the system pH (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) using the Convolution Neural Networks (CNN), Support Vector Machine, and decision tree architectures. Also, CNN models were built to predict the pH in the range of 2-10.

[pt] As Redes Neurais Artificiais (RNAs) começaram a ser desenvolvidas nos anos 1940. Porém, foi a partir dos anos 1980, com a popularização e o aumento de capacidade dos computadores, que as RNAs passaram a ter grande relevância. Também nos anos 1980, houve dois outros acontecimentos acadêmicos relacionados ao presente trabalho: (i) um grande crescimento do interesse de econometristas por modelos não lineares, que culminou nas abordagens econométricas para RNAs, no final desta década; e (ii) a introdução do Método Generalizado dos Momentos (MGM) para estimação de parâmetros, em 1982. Nas abordagens econométricas de RNAs, sempre predominou a estimação por Quasi Máxima Verossimilhança (QMV). Apesar de possuir boas propriedades assintóticas, a QMV é muito suscetível a um problema nas estimações em amostra finita, conhecido como sobreajuste. O presente trabalho estende o estado da arte em abordagens econométricas de RNAs, apresentando uma proposta alternativa à estimação por QMV que preserva as suas boas propriedades assintóticas e é menos suscetível ao sobreajuste. A proposta utiliza a estimação pelo MGM. Como subproduto, a estimação pelo MGM possibilita a utilização do chamado Teste J para verifificar a existência de não linearidade negligenciada. Os estudos de Monte Carlo realizados indicaram que as estimações pelo MGM são mais precisas que as geradas pela QMV em situações com alto ruído, especialmente em pequenas amostras. Este resultado é compatível com a hipótese de que o MGM é menos suscetível ao sobreajuste. Experimentos de previsão de taxas de câmbio reforçaram estes resultados. Um segundo estudo de Monte Carlo apontou boas propriedades em amostra finita para o Teste J aplicado à não linearidade negligenciada, comparado a um teste de referência amplamente conhecido e utilizado. No geral, os resultados apontaram que a estimação pelo MGM é uma alternativa recomendável, em especial no caso de dados com alto nível de ruído. / [en] Artificial Neural Networks (ANN) started being developed in the decade of 1940. However, it was during the 1980 s that the ANNs became relevant, pushed by the popularization and increasing power of computers. Also in the 1980 s, there were two other two other academic events closely related to the present work: (i) a large increase of interest in nonlinear models from econometricians, culminating in the econometric approaches for ANN by the end of that decade; and (ii) the introduction of the Generalized Method of Moments (GMM) for parameter estimation in 1982. In econometric approaches for ANNs, the estimation by Quasi Maximum Likelihood (QML) always prevailed. Despite its good asymptotic properties, QML is very prone to an issue in finite sample estimations, known as overfiting. This thesis expands the state of the art in econometric approaches for ANNs by presenting an alternative to QML estimation that keeps its good asymptotic properties and has reduced leaning to overfiting. The presented approach relies on GMM estimation. As a byproduct, GMM estimation allows the use of the so-called J Test to verify the existence of neglected nonlinearity. The performed Monte Carlo studies indicate that the estimates from GMM are more accurate than those generated by QML in situations with high noise, especially in small samples. This result supports the hypothesis that GMM is susceptible to overfiting. Exchange rate forecasting experiments reinforced these findings. A second Monte Carlo study revealed satisfactory finite sample properties of the J Test applied to the neglected nonlinearity, compared with a reference test widely known and used. Overall, the results indicated that the estimation by GMM is a better alternative, especially for data with high noise level.