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Título: GERAÇÃO DE DADOS DE DESCOMISSIONAMENTO DE PLATAFORMAS OFFSHORE A PARTIR DE REDES ADVERSARIAIS GENERATIVAS
Autor: SHEILA NUNES COSTA SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  PAULA MEDINA MACAIRA LOURO - ORIENTADOR
FERNANDA ARAUJO BAIAO AMORIM - ORIENTADOR

Nº do Conteudo: 69049
Catalogação:  09/01/2025 Liberação: 09/01/2025 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69049&idi=1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69049

Resumo:
Mesmo em um contexto em que a sustentabilidade e o uso de energias renováveis estejam cada vez mais em evidência, ainda é crescente a exploração de petróleo em bacias brasileiras. Nesse contexto, este trabalho apresenta uma aplicação de Redes Adversariais Generativas (GANs) na geração de dados sintéticos relacionados a plataformas offshore em descomissionamento. Levando-se em conta que o processo de descomissionamento é uma etapa crítica na exploração de petróleo, envolvendo desafios ambientais, econômicos e de segurança, é notória a escassez de dados públicos relacionados às plataformas brasileiras, o que dificulta o desenvolvimento de modelos preditivos robustos. Nesse contexto, as GANs surgem como uma alternativa promissora para ampliar a disponibilidade de dados estatisticamente semelhantes aos reais. Este estudo busca explorar a construção de uma GAN utilizando a biblioteca PyTorch, avaliando sua eficácia principalmente através de duas métricas, a comparação da correlação dos dados e a comparação da distribuição. Os resultados obtidos revelam que a rede geradora foi capaz de replicar características-chave dos dados reais, embora com limitações no caso de atributos com baixa variabilidade nos dados originais.

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