Artificial immune systems for classification of petroleum well drilling operations
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Data
2007-01-01
Orientador
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Título da Revista
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Editor
Springer
Tipo
Trabalho apresentado em evento
Direito de acesso
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Resumo
This paper presents two approaches of Artificial Immune System for Pattern Recognition (CLONALG and Parallel AIRS2) to classify automatically the well drilling operation stages. The classification is carried out through the analysis of some mud-logging parameters. In order to validate the performance of AIS techniques, the results were compared with others classification methods: neural network, support vector machine and lazy learning.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Inglês
Como citar
Artificial Immune Systems, Proceedings. Berlin: Springer-verlag Berlin, v. 4628, p. 47-58, 2007.