Summary: A detecção e classificação de falhas em equipamentos industriais utilizados na exploração de petróleo offshore são problemas pertinentes e de interesse da comunidade científica. Primeiramente porque há o requisito de segurança operacional de proteger as instalações e o meio ambiente; e também porque os sistemas submarinos precisam ser monitorados a distância - o acesso físico aos equipamentos é limitado. O 3W Dataset é uma coleção de séries temporais multivariadas adquiridas na operação de poços de petróleo offshore pela estatal brasileira Petrobras. Este dataset contém medições para o que se convencionou como operação normal dos poços e também para períodos em que se considera a operação anormal. Estas anormalidades estão classificadas em 7 tipos distintos: 1) aumento abrupto de BSW; 2) fechamento espúrio de DHSV; 3) intermitência severa; 4) instabilidade de fluxo; 5) perda rápida de produtividade; 6) restrição rápida no CKP; 7) incrustação em CKP e 8) formação de hidrato em linha de produção. Este projeto se propõe a investigar o comportamento dessas séries temporais, usar técnicas de aprendizado de máquina para buscar os melhores classificadores para classificação *online* dos
problemas abordados neste dataset.

Starting date: 2020-08-01
Deadline (months): 36

Participants:

Role	Name
Coordinator *	Thomas Walter Rauber