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[en] EFFECTS OF ATMOSPHERIC MULTIPATH IN LINE-OF -SIGHT MICROWAVE SYSTEMS / [pt] EFEITOS DE MULTIPERCURSOS ATMOSFÉRICOS EM ENLACES DE MICROONDAS EM VISIBILIDADEROQUE ANDRE CIUFO POEYS 20 December 2004 (has links)
[pt] As variações que ocorrem na estrutura da troposfera ao
longo do tempo em
relação à sua condição mediana provocam diversos fenômenos
que fazem variar
aleatoriamente o nível de sinal recebido num enlace rádio.
Estas variações
aleatórias são denominadas desvanecimentos. Os
desvanecimentos são
normalmente classificados em rápidos e lentos. Os
desvanecimentos rápidos estão
geralmente associados ao efeito de multipercurso
atmosférico que é fortemente
dependente da freqüência, sendo por isto denominados
desvanecimentos seletivos,
e são a principal causa de degradação do desempenho de
enlaces rádio digitais de
alta capacidade. Os modelos existentes para a
caracterização estatística do
desvanecimento por multipercurso são semi-empíricos e
baseados em dados
experimentais obtidos em regiões de clima temperado,
acarretando uma má
estimativa quando aplicados a regiões de clima tropical e
equatorial. Neste
trabalho é apresentada uma avaliação dos métodos existentes
para previsão do
desempenho de enlaces rádio digitais de alta capacidade, a
partir da utilização de
dados reais de desempenho extraídos de medidas em um tronco
rádio de alta
capacidade numa região tropical. / [en] The variations which happen in the troposphere layers
throughout the time
in relation to the median condition of the signal cause
various phenomena that
change the received signal level at digital radio relay
systems randomly. The
random changes are named fading. Fading is normally
classified as fast or slow.
The former is normally associated with the atmospheric
multipath propagation
and is strongly dependent on frequency; therefore, this is
named selective fading
and it is normally the cause of performance degradation in
high capacity digital
radio relays. The existing models for statistics of
multipath fading are semi -
empirical and based on experimental data extracts from
regions the climate of
which is temperate; and this gives a rough estimate with
respect to the tropical and
equatorial zones. This work presents an evaluation of
existing methods of
performance prediction for high capacity digital radio
relay systems using real
performance data obtained from measures of a high capacity
digital radio link in
operation in the tropical region.
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[en] CORPORATE RATINGS GRADE PREDICTION / [pt] PREDIÇÃO DO GRAU DE RATINGS CORPORATIVOSANDRE SIH 15 February 2007 (has links)
[pt] O objetivo desta dissertação é analisar a relevância de um conjunto inicial
de 18 atributos tais como Despesas Financeiras, Receitas e Liquidez Corrente,
dentre outros, em relação à classificação de risco (grau) de uma empresa:
especulação ou investimento, conforme classificação realizada pela agência
Standard & Poor s. Avaliou-se comparativamente a eficácia de métodos lineares e
não-lineares de seleção de atributos tais como Análise de Componentes
Principais (PCA), Informação Mútua (IM) e Informação Mútua para Seleção de
Atributos com Distribuição Uniforme (MIFS-U) e métodos lineares e não-lineares
de predição tais como Regressão Múltipla Linear, Discriminante Linear de Fisher
e Redes Neurais. Identificou-se através destes métodos e de conhecimento a
priori, um conjunto de cinco fatores (atributos) capaz de estimar com alto índice
de eficácia se o grau de uma empresa é de investimento ou especulação, a saber:
Lucro Líquido, EBIT, Receitas, Valor de Mercado e Setor. / [en] The purpose of this thesis is to analyze and rank the
relevancy of 18
variables to S&P corporate ratings grades assignment.
Beyond, we predict
(classify) the Corporate Grades into two groups -
Investment or Speculative. To achieve this goal, we
applied and compared linear
and non-linear Statistics models and Machine Learning
Techniques (Multiple
Linear Regression, Linear Fisher´s Discriminant, Neural
Networks MLP) and
feature selection methods such as Principal Component
Analysis (PCA),
Correlation, Mutual Information (MI) and Mutual
Information for Features
Selection under Uniform Distribution MIFS-U). The 17 of
the initial set of 18
variables are financial variables such as Net Income,
Interest Expense and Market
Capitalization but one was the corporation´s Sector.
Combining linear and nonlinear
models and a priori knowledge, we identified a subset of
five features (Net
Income, EBIT, Total Revenues, Market Capitalization and
Sector) that together
reached up to 94.32% of success rate for the S&P grade
prediction.
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MYOP/ToPS/SGEval: Um ambiente computacional para estudo sistemático de predição de genes / MYOP/ToPS/SGEval: A computational framework for gene predictionKashiwabara, André Yoshiaki 10 February 2012 (has links)
O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma plata- forma, com o objetivo de melhorar a forma com que preditores de genes sao implementados e avaliados. Tres novas ferramentas foram implementadas: ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequences) foi o primeiro arcabouco orientado a objetos que fornece ferramentas para implementacao, manipulacao, e combinacao de modelos probabilisticos para representar sequencias de simbolos; MYOP (Make Your Own Predictor) e um sistema que tem como objetivo facilitar a construcao de preditores de genes; e SGEval utiliza grafos de splicing para comparar diferente anotacoes com eventos de splicing alternativos. Utilizamos nossas ferramentas para o desenvolvimentos de preditores de genes em onze genomas distintos: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. melanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. Com esse desenvolvimento, estabelecemos um protocolo para implementacao de novos preditores. Alem disso, utilizando a nossa plata- forma, desenvolvemos um fluxo de trabalho para predicao de genes no projeto do genoma da cana de acucar, que ja foi utilizado em 109 sequencias de BAC geradas pelo BIOEN (FAPESP Bioenergy Program). / The challenge of correctly identify eukaryotic protein-coding genes in the genomic se- quences is an open problem. In this work, we implemented a plataform with the aim of improving the way that gene predictors are implemented and evaluated. ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequence) was the first object-oriented framework that provides tools for implementation, manipulation, and combination of probabilistic models that represent sequences of symbols. MYOP (Make Your Own Predictor) facilitates the construction of gene predictors. SGEval (Splicing Graph Evaluation) uses splicing graphs to compare dif- ferent annotations with alternative splicing events. We used our plataform to develop gene finders in eleven distinct genomes: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. me- lanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. With this development, we established a protocol for implementing new gene predictors. In addi- tion, using our platform, we developed a pipeline to find genes in the 109 sugarcane BAC sequences produced by BIOEN (FAPESP Bioenergy Program).
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MYOP/ToPS/SGEval: Um ambiente computacional para estudo sistemático de predição de genes / MYOP/ToPS/SGEval: A computational framework for gene predictionAndré Yoshiaki Kashiwabara 10 February 2012 (has links)
O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma plata- forma, com o objetivo de melhorar a forma com que preditores de genes sao implementados e avaliados. Tres novas ferramentas foram implementadas: ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequences) foi o primeiro arcabouco orientado a objetos que fornece ferramentas para implementacao, manipulacao, e combinacao de modelos probabilisticos para representar sequencias de simbolos; MYOP (Make Your Own Predictor) e um sistema que tem como objetivo facilitar a construcao de preditores de genes; e SGEval utiliza grafos de splicing para comparar diferente anotacoes com eventos de splicing alternativos. Utilizamos nossas ferramentas para o desenvolvimentos de preditores de genes em onze genomas distintos: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. melanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. Com esse desenvolvimento, estabelecemos um protocolo para implementacao de novos preditores. Alem disso, utilizando a nossa plata- forma, desenvolvemos um fluxo de trabalho para predicao de genes no projeto do genoma da cana de acucar, que ja foi utilizado em 109 sequencias de BAC geradas pelo BIOEN (FAPESP Bioenergy Program). / The challenge of correctly identify eukaryotic protein-coding genes in the genomic se- quences is an open problem. In this work, we implemented a plataform with the aim of improving the way that gene predictors are implemented and evaluated. ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequence) was the first object-oriented framework that provides tools for implementation, manipulation, and combination of probabilistic models that represent sequences of symbols. MYOP (Make Your Own Predictor) facilitates the construction of gene predictors. SGEval (Splicing Graph Evaluation) uses splicing graphs to compare dif- ferent annotations with alternative splicing events. We used our plataform to develop gene finders in eleven distinct genomes: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. me- lanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. With this development, we established a protocol for implementing new gene predictors. In addi- tion, using our platform, we developed a pipeline to find genes in the 109 sugarcane BAC sequences produced by BIOEN (FAPESP Bioenergy Program).
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[en] PREDICTING TRENDS IN THE STOCK MARKET / [pt] PREDIZENDO TENDÊNCIAS NA BOLSA DE VALORESJOAO PAULO FORNY DE MELO 02 August 2018 (has links)
[pt] Investidores estão sempre à procura de uma vantagem. Porém, tradicionais teorias financeiras nos dizem que tentar predizer tendências na bolsa de valores é um esforço em vão, uma vez que seguem um passeio aleatório, i.e., um processo estocástico ou randômico. Além disso, afirma-se que o mercado é eficiente de maneira que sempre incorpora e reflete toda informação relevante, o que torna impossível bater o mercado. Recentemente, com o crescimento da web e aumento da disponibilidade de dados em conjunto
com a evolução dos algoritmos de Aprendizado de Máquina, diversos trabalhos tem aplicado técnicas de Processamento de Linguagem Natural em notícias financeiras e dados de redes sociais para prever variações do preço de ações. Consequentemente, estão surgindo fortes evidências que o mercado pode, em algum grau, ser previsto. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma aplicação baseada em Aprendizado de Máquina para realizar a predição de tendências no mercado de ações, i.e., variações negativas, positivas ou neutras de preços com granularidade de minuto. Avaliamos o sistema usando dados de cotação de ações da B3 (Brasil Bolsa Balcão), antiga BM&FBOVESPA, e um dataset de tópicos mais relevantes buscados no Google Search e seus artigos relacionados, que são disponibilizados pela
plataforma Google Trends e coletados, minuto a minuto, de 15/08/2016 até 10/07/2017. Os experimentos mostram que esses dados provêem informação relevante para a tarefa em questão, onde conseguimos uma acurácia de 69.24 porcento para a predição de tendências do ativo PETR4, criando alguma / [en] Investors are always looking for an edge. However, traditional economic theories tell us that trying to predict short-term stock price movements is wasted effort, since it approximate a random walk, i.e., a stochastic or random process. Besides, these theories state that the market is efficient enough to always incorporate and reflect all relevant information, making it impossible to beat the market. In recent years, with the growth of the web and data availability in conjunction with advances in Machine Learning, a number of works are using Natural Language Processing to predict share price variations based on financial news and social networks data. Therefore, strong evidences are surfacing that the market can, in some level, be predicted. This work describes the development of an application based on Machine Learning to predict trends in the stock market, i.e., positive, negative or neutral price variations with minute granularity. We evaluate our system using B3 (Brasil Bolsa Balcão), formerly BM&FBOVESPA, stock quotes data, and a dataset with the most relevant topics of Google Search and its related articles, provided by the Google Trends platform and collected, minute by minute, from 08/15/2016 to 07/10/2017. The
experiments show that this data provides useful information to the task at hand, in which we achieve 69.24 per cent accuracy predicting trends for the PETR4 stock, creating some leverage to make profits possible with intraday trading.
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[en] MULTI-RESOLUTION OF OUT-OF-CORE TERRAIN GEOMETRY / [pt] MULTI-RESOLUÇÃO DE GEOMETRIA DE TERRENOS ARMAZENADOS EM MEMÓRIA SECUNDÁRIALUIZ GUSTAVO BUSTAMANTE MAGALHAES 07 March 2006 (has links)
[pt] Visualização de grandes terrenos é um assunto desafiador
em computação gráfica. O número de polígonos necessário
para representar fielmente a geometria de um terreno pode
ser muito alto para ser processado em tempo real. Para
resolver tal problema, utiliza-se um algoritmo de multi-
resolução, que envia para o processador gráfico (GPU)
somente os polígonos mais importantes, sem que haja uma
perda na qualidade visual. A quantidade de dados é um
outro grande problema, pois facilmente excede a quantidade
de memória RAM do computador. Desta forma, um sistema de
gerenciamento de dados que não estão em memória principal
também é necessário. Este trabalho propõe uma solução
simples e escalável para visualizar a geometria de grandes
terrenos baseada em três pontos chaves: uma estrutura de
dados para representar o terreno em multi-resolução; um
sistema eficiente de visualização; e um sistema de
paginação e predição dos dados. A estrutura de dados
utilizada, assim como em outros trabalhos similares, é a
quadtree. Esta escolha justifica-se pela simplicidade,
além da eficiência e baixo consumo de memória de uma
implementação em vetor. Cada nó da quadtree representa um
ladrilho do terreno. A implementação é dividida em duas
linhas de execução (threads), uma para gerenciamento dos
ladrilhos e outra para visualização. A linha de execução
de gerenciamento de ladrilhos é responsável por
carregar/remover ladrilhos para/da memória. Esta linha de
execução utiliza um mecanismo de predição de movimento da
câmera para carregar ladrilhos que possam ser utilizados
em um futuro próximo, e remover ladrilhos que
provavelmente não serão necessários. A linha de execução
de visualização é responsável por visualizar o terreno,
fazendo cálculo do erro projetado, eliminando ladrilhos
não visíveis e balanceando a estrutura de quadtree para
eliminar buracos ou vértices T na superfície do terreno. A
visualização pode ser feita de duas formas distintas:
baseada no erro máximo tolerado ou na quantidade máxima de
polígonos a ser processado. / [en] The visualization of large terrains is a challenging
Computer Graphics issue.
The number of polygons required to faithfully represent a
terrain`s geometry
can be too high for real-time visualization. To solve this
problem, a multiresolution
algorithm is used to feed the graphics processor only with
the
most important polygons, without visual quality loss. The
amount of data
is another important problem, as it can easily exceed a
computer`s RAM.
Thus, a system to manage out-of-core data is also
required. The present
work proposes a simple and scalable solution to visualize
the geometry
of large terrains based on three key points: a data
structure to represent
the terrain in multi-resolution, an efficient
visualization system and a data
paging and prediction system. Similarly to other works,
the system uses a
quadtree data structure due to its simplicity, along with
the efficiency and
the low memory use of an array-based implementation. Each
node of the
quadtree represents a tile of the terrain. The
implementation is divided in
two threads, one to manage the tiles and the other for
visualization. The
tile-management thread is responsible for
loading/unloading tiles into/from
the memory. This thread uses a camera-movement prediction
mechanism
to load tiles that can be used in the near future and to
remove tiles that
probably will not be necessary. The visualization thread
is responsible for
viewing the terrain, computing the projected error,
eliminating tiles that
are not visible and balancing the quadtree structure in
order to eliminate
cracks or T-vertices on the terrain`s surface. The
visualization can be made
by means of a fidelity-based or a budget-based approach.
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[en] THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENT FOR PREDICTING CONCRETE DRYING SHRINKAGE / [pt] USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PREDIÇÃO DA RETRAÇÃO POR SECAGEM DO CONCRETODIOGO FARIA DE SOUSA 24 January 2024 (has links)
[pt] Devido a variações volumétricas do concreto, a compreensão dos mecanismos da retração tornou-se ponto importante para redução de fissuras e, consequentemente, da penetração de agentes agressivos. Apesar do aumento do número de estudos experimentais de retração por secagem e autógena ainda é necessário o desenvolvimento de novos modelos analíticos e numéricos para a predição da retração apoiando assim o projeto de estruturas de concreto. Este estudo propôs um modelo de redes neurais artificiais para a predição da retração por secagem do concreto. Um banco de dados nacionais contendo 689 leituras de retração por secagem em mais de 90 dosagens diferentes de concreto convencional foi construído, de acordo com a NBR 16834. O modelo teve como dados de entrada para a predição da retração o consumo e tipo de cimento, aditivo retardador e plastificante, compensador de retração, relação água/cimento e idade do concreto. O modelo apresentou coeficientes de determinação (R²) para dados de treino e teste acima de 0,998 e 0,906, respectivamente, comprovando que o modelo é uma importante ferramenta para a predição da retração por secagem para tomadas de decisão durante os estudos iniciais na fase de projeto e dosagem do concreto. / [en] Due to volume change effects of concrete, understanding the mechanisms of shrinkage has become an important point for reducing cracks and, consequently, the penetration of deleterious agents into concrete structures. Despite the increase in experimental studies on concrete drying and autogenous shrinkage there is still a need to develop new analytical and numerical methods to predict shrinkage supporting the design of concrete structures. This study proposed an Artificial Neural Network (ANN) model to predict the concrete drying shrinkage. A national database containing 689 experimental shrinkage data records, in more than 90 different mixtures of conventional concrete was constructed, in accordance with NBR 16834. The model had as input data for predicting shrinkage the consumption and type of cement, retarding and plasticizer additive, shrinkage compensator, water/cement ratio and age of concrete. The model presented coefficients of determination(R²) for training and test data above 0,998 and 0,906, proving that the model is an important tool for predicting drying shrinkage for decision making during the initial study in the design phase and concrete mix design.
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[en] A FRAMEWORK FOR QOS PROVISIONING IN WIRELESS MOBILE NETWORKS / [pt] UM FRAMEWORK PARA PROVISÃO DE QOS EM REDES MÓVEIS SEM FIOLUCIANA DOS SANTOS LIMA 19 March 2003 (has links)
[pt] Nas últimas décadas, tem-se observado um crescente
interesse nas tecnologias relacionadas a ambientes de
comunicação móvel sem fio. Em grande parte, esse interesse
vem acompanhando o crescimento do mercado de
telecomunicações, mais especificamente dos sistemas de
telefonia móvel celular. Os usuários vêm absorvendo
rapidamente essas tecnologias, originando novas
necessidades, como a utilização de serviços de dados
multimídia, que exige garantias de qualidade. Nesse
contexto, um dos desafios encontrados é conseguir a
utilização eficiente do limitado espectro de freqüências
disponível, fornecendo serviços com qualidade para os
usuários. Esta dissertação propõe uma arquitetura para
provisão de qualidade de serviço -QoS- fim-a-fim em redes
móveis sem fio, levando em consideração características
inerentes a esses ambientes. Para alcançar esse objetivo,
são propostas modificações aos frameworks para provisão de
QoS em ambientes genéricos de processamento e comunicação,
visando atender às necessidades trazidas pelas redes
móveis, gerando uma arquitetura adaptável para fornecer QoS
em ambientes que ofereçam suporte à mobilidade. Uma
instanciação dos frameworks para provisão de QoS em redes
móveis sem fio é descrita através de um cenário de
mobilidade, no qual é simulada uma rede infraestruturada
de serviços integrados funcionando sobre o IP Móvel, de
modo a validar a peoposta. / [en] In the last decades, increasing interest has been observed
in technologies related to wireless mobile communication
environments. Great part of such interest follows the
growth in the telecommunications industry, more
specifically of cellular mobile telephony systems. Users
are quickly absorbing these technologies and generating new
necessities, such as the use of services of multimedia
data, which demand quality assurance. In this context, one
of the challenges is the efficient use of the limited
frequency spectrum available, providing users quality
services. This thesis proposes an architecture for the
provision of end-to-end QoS in wireless mobile networks,
taking into account inherent characteristics of these
environments. To reach this purpose, modifications were
proposed to the frameworks for QoS provisioning
in generic processing and communication environments,
aiming to fulfill the necessities brought by mobile
networks, generating an adaptable architecture to offer QoS
in environments that support mobile connections. In order
to validate the proposal, an instantiation of frameworks
for QoS provisioning in wireless mobile networks is
described by means of a mobility scenario in which an
infrastructure network of integrated services is simulated
working over Mobile IP.
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[en] A SYSTEM FOR STOCK MARKET FORECASTING AND SIMULATION / [pt] UM SISTEMA PARA PREDIÇÃO E SIMULAÇÃO DO MERCADO DE CAPITAISPAULO DE TARSO GOMIDE CASTRO SILVA 02 February 2017 (has links)
[pt] Nos últimos anos, vem crescendo o interesse acerca da predição do comportamento do mercado de capitais, tanto por parte dos investidores quanto dos pesquisadores. Apesar do grande número de publicações tratando esse problema, predizer com eficiência futuras tendências e desenvolver estratégias de negociação capazes de traduzir boas predições em lucros são ainda grandes desafios. A dificuldade em realizar tais tarefas se deve tanto à não linearidade e grande volume de ruídos presentes nos dados do mercado, quanto à falta de sistemas que possam avaliar com propriedade a qualidade das predições realizadas. Nesse trabalho, são realizadas predições de séries temporais visando auxiliar o investidor tanto em operações de compra e venda, como em Pairs Trading. Além disso, as predições são feitas considerando duas diferentes periodicidades. Uma predição interday, que considera apenas dados diários e tem como objetivo a predição de valores referentes ao presente dia. E uma predição intraday, que visa predizer valores referentes a cada hora de negociação do dia atual e para isso considera também os dados intraday conhecidos até o momento que se deseja prever. Para ambas as tarefas propostas, foram testadas três ferramentas de predição, quais sejam, Regressão por Mínimos Quadrados Parciais, Regressão por Vetores de Suporte e Redes Neurais Artificiais. Com o intuito de melhor avaliar a qualidade das predições realizadas, é proposto ainda um trading system. Os testes foram realizados considerando ativos das companhias mais negociadas da BM e FBOVESPA, a bolsa de valores oficial do Brasil e terceira maior do mundo. Os resultados dos três preditores são apresentados e comparados a quatro benchmarks, bem como com a solução ótima. A diferença na qualidade de predição, considerando o erro de predição ou as métricas do trading system, são notáveis. Se quando analisado apenas o Erro Percentual Absoluto Médio os preditores propostos não mostram uma melhora significativa, quando as métricas do trading system são consideradas eles apresentam um resultado bem superior. O retorno anual do investimento em alguns casos atinge valor superior a 300 por cento. / [en] The interest of both investors and researchers in stock market behavior forecasting has increased throughout the recent years. Despite the wide number of publications examining this problem, accurately predicting future stock trends and developing business strategies capable of turning good predictions into profits are
still great challenges. This is partly due to the nonlinearity and noise inherent to the stock market data source, and partly because benchmarking systems to assess the forecasting quality are not publicly available. Here, we perform time series forecasting aiming to guide the investor both into Pairs Trading and buy and sell
operations. Furthermore, we explore two different forecasting periodicities. First, an interday forecast, which considers only daily data and whose goal is predict values referring to the current day. And second, the intraday approach, which aims to predict values referring to each trading hour of the current day and also
takes advantage of the intraday data already known at prediction time. In both forecasting schemes, we use three regression tools as predictor algorithms, which are: Partial Least Squares Regression, Support Vector Regression and Artificial Neural Networks. We also propose a trading system as a better way to assess
the forecasting quality. In the experiments, we examine assets of the most traded companies in the BM and FBOVESPA Stock Exchange, the world s third largest and official Brazilian Stock Exchange. The results for the three predictors are presented and compared to four benchmarks, as well as to the optimal solution.
The difference in the forecasting quality, when considering either the forecasting error metrics or the trading system metrics, is remarkable. If we consider just the mean absolute percentage error, the proposed predictors do not show a significant superiority. Nevertheless, when considering the trading system evaluation, it shows really outstanding results. The yield in some cases amounts to an annual return on investment of more than 300 per cent.
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[pt] MODELOS DE SIMULAÇÃO PARA ANÁLISE DE INCERTEZA NA PREVISÃO DE PRODUÇÃO DE ÓLEO EM PLATAFORMAS DA BACIA DE CAMPOS / [en] SIMULATION MODELS FOR UNCERTAINTY ANALYSIS IN OIL PRODUCTION FORECASTING ON PLATFORMS IN THE CAMPOS BASINVITOR HUGO PINHEIRO MARQUES 06 November 2023 (has links)
[pt] A produção de petróleo possui alta relevância em âmbito brasileiro e
mundial. Por outro lado, a incerteza do setor presume alta variabilidade nas
previsões de produção de óleo, e exerce um impacto significativo nas decisões. O
estudo contempla analisar o cenário da bacia geográfica de Campos, em estudo de
caso aplicado em empresa nacional de óleo e gás, com objetivo de aprimorar a
previsão de produção de óleo. Para isso, são empregados métodos de simulação,
clusterização e previsão, sendo integrados com julgamento humano. Busca-se
inferir as incertezas inerentes às atividades, analisar os principais riscos envolvidos
e subsidiar a definição das metas de produção. Com esse intuito, foi desenvolvida
uma modelagem orientada a dados, por meio da criação de um simulador com
linguagem de programação em R. Os dados compreendem os anos de 2017 a 2021,
e a projeção é realizada para o ano de 2022. O modelo incorpora julgamento
humano durante o processo, permitindo que os especialistas realizem
modificações no resultado das previsões, agregando sua experiência e informações
exclusivas. A análise de série temporal avalia oito métodos de previsão, seu
resultado mostra que a entidade do potencial produtivo apresenta menor erro do
que na eficiência, e o método TBATs obteve o menor erro na predição. A análise
do planejamento das paradas e entrada dos novos poços é realizada por meio de
análise gráfica, observando os principais riscos relacionados. Por fim, o simulador
apresenta proposta para auxiliar na definição das metas de produção, ele verifica
a probabilidade para alcançar a meta com base nos resultados das simulações. / [en] Oil production has Brazilian and World importance. However, the
randomness of the sector results a high variability in oil production forecasts. This
variability has a significant impact on decisions. The study analyzes the
challenging scenario at geographic Campos basin, in a case applied in a national
energy company. The objective is to improve the risk analysis associated with the
achievement of oil production targets. Simulation, clustering, and time series
forecasting methods are employed, integrating into human judgment. It tries to
infer the uncertainties inherent of the activities to increase the accuracy of oil
production forecasts, analyze the main risks involved, and subsidize the definition
of production targets. A data-driven model is developed, creating a simulator with
R language. The data used the years 2017 to 2021, and the projection is made for
the year 2022. Human judgment is incorporated into the model during the process,
specifying the input parameters to enable experts to make modifications based on
the predictions, adding their unique experience and information. The time series
analysis eight prediction methods, the results show that the oil potential presents
less error than in the production efficiency, and TBATS was the prediction method
that obtained the lowest prediction error. The main risks related to the maintenance
planning and the entry of new wells are identified through graphical analysis.
Finally, the simulator presents a possible solution to help define production goals,
it verifies the probability of reaching the goal based on the simulation results.
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