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Tese (Doutorado)
Desenvolvimento de metodologias baseadas em dados para predição de anomalias e garantia da integridade de poços na produção offshore de petróleo utilizando abordagens de aprendizado de máquina (2025)
Aranha, Pedro Esteves ; Pinto, Marcio Augusto Sampaio (Orientador) ; Policarpo, Nara Angélica (coorient)
Unidade: EP
Subjects: POÇOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PETRÓLEO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARANHA, Pedro Esteves. Desenvolvimento de metodologias baseadas em dados para predição de anomalias e garantia da integridade de poços na produção offshore de petróleo utilizando abordagens de aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-16012026-110355/pt-br.php. Acesso em: 17 fev. 2026.
APA
Aranha, P. E. (2025). Desenvolvimento de metodologias baseadas em dados para predição de anomalias e garantia da integridade de poços na produção offshore de petróleo utilizando abordagens de aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-16012026-110355/pt-br.php
NLM
Aranha PE. Desenvolvimento de metodologias baseadas em dados para predição de anomalias e garantia da integridade de poços na produção offshore de petróleo utilizando abordagens de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-16012026-110355/pt-br.php
Vancouver
Aranha PE. Desenvolvimento de metodologias baseadas em dados para predição de anomalias e garantia da integridade de poços na produção offshore de petróleo utilizando abordagens de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-16012026-110355/pt-br.php
Artigo de periodico
A system to detect oilwell anomalies using deep learning and decision diagram dual approach (2024)
Aranha, Pedro Esteves ; Lopes, Lucas Gouveia Omena Lopes ; Paranhos Sobrinho, Eduardo ; Oliveira, Igor de Melo Nery ; Araújo, João Paulo de ; Santos, Bruno Batista dos ; Lima Junior, Eduardo ; Silva, Thiago Barbosa da ; Vieira, Thales ; Lira, William Wagner Matos ; Policarpo, Nara Angélica ; Pinto, Marcio Augusto Sampaio
Source: SPE Journal. Unidade: EP
Subjects: INDÚSTRIA PETROQUÍMICA, RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO
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ABNT
ARANHA, Pedro Esteves et al. A system to detect oilwell anomalies using deep learning and decision diagram dual approach. SPE Journal, v. 29, n. 3, p. 1540-1553, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2118/218017-pa. Acesso em: 17 fev. 2026.
APA
Aranha, P. E., Lopes, L. G. O. L., Paranhos Sobrinho, E., Oliveira, I. de M. N., Araújo, J. P. de, Santos, B. B. dos, et al. (2024). A system to detect oilwell anomalies using deep learning and decision diagram dual approach. SPE Journal, 29( 3), 1540-1553. doi:10.2118/218017-pa
NLM
Aranha PE, Lopes LGOL, Paranhos Sobrinho E, Oliveira I de MN, Araújo JP de, Santos BB dos, Lima Junior E, Silva TB da, Vieira T, Lira WWM, Policarpo NA, Pinto MAS. A system to detect oilwell anomalies using deep learning and decision diagram dual approach [Internet]. SPE Journal. 2024 ; 29( 3): 1540-1553.[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://doi.org/10.2118/218017-pa
Vancouver
Aranha PE, Lopes LGOL, Paranhos Sobrinho E, Oliveira I de MN, Araújo JP de, Santos BB dos, Lima Junior E, Silva TB da, Vieira T, Lira WWM, Policarpo NA, Pinto MAS. A system to detect oilwell anomalies using deep learning and decision diagram dual approach [Internet]. SPE Journal. 2024 ; 29( 3): 1540-1553.[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://doi.org/10.2118/218017-pa
Artigo de periodico
Unsupervised machine learning model for predicting anomalies in subsurface safety valves and application in offshore wells during oil production (2024)
Aranha, Pedro Esteves ; Policarpo, Nara Angélica ; Sampaio, Márcio Santos
Source: Journal Of Petroleum Exploration And Production Technology. Unidade: EP
Subjects: RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO, POÇOS
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ABNT
ARANHA, Pedro Esteves e POLICARPO, Nara Angélica e SAMPAIO, Márcio Santos. Unsupervised machine learning model for predicting anomalies in subsurface safety valves and application in offshore wells during oil production. Journal Of Petroleum Exploration And Production Technology, v. 14, p. 567-581, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13202-023-01720-4. Acesso em: 17 fev. 2026.
APA
Aranha, P. E., Policarpo, N. A., & Sampaio, M. S. (2024). Unsupervised machine learning model for predicting anomalies in subsurface safety valves and application in offshore wells during oil production. Journal Of Petroleum Exploration And Production Technology, 14, 567-581. doi:10.1007/s13202-023-01720-4
NLM
Aranha PE, Policarpo NA, Sampaio MS. Unsupervised machine learning model for predicting anomalies in subsurface safety valves and application in offshore wells during oil production [Internet]. Journal Of Petroleum Exploration And Production Technology. 2024 ; 14 567-581.[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13202-023-01720-4
Vancouver
Aranha PE, Policarpo NA, Sampaio MS. Unsupervised machine learning model for predicting anomalies in subsurface safety valves and application in offshore wells during oil production [Internet]. Journal Of Petroleum Exploration And Production Technology. 2024 ; 14 567-581.[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13202-023-01720-4

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