Publicação:
Classification of petroleum well drilling operations with a hybrid particle swarm/ant colony algorithm

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Data

2009-11-09

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Tipo

Trabalho apresentado em evento

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Resumo

This paper describes an investigation of the hybrid PSO/ACO algorithm to classify automatically the well drilling operation stages. The method feasibility is demonstrated by its application to real mud-logging dataset. The results are compared with bio-inspired methods, and rule induction and decision tree algorithms for data mining. © 2009 Springer Berlin Heidelberg.

Descrição

Palavras-chave

Bio-inspired, Colony algorithms, Data sets, Decision-tree algorithm, Hybrid particles, Rule induction, Data mining, Decision trees, Intelligent systems, Mud logging, Oil wells, Petroleum industry, Well drilling

Idioma

Inglês

Como citar

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), v. 5579 LNAI, p. 301-310.

URI

http://hdl.handle.net/11449/71234

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