[en] AUTOMATIC INTERPRETATION OF EQUIPMENT OPERATION REPORTS

[pt] INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE RELATÓRIOS DE OPERAÇÃO DE EQUIPAMENTOS

[pt] PEDRO HENRIQUE THOMPSON FURTADO

[pt] GAS NATURAL

[pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

[pt] APRENDIZADO AUTOMATICO

[pt] ONTOLOGIAS

[pt] PETROLEO

[en] NATURAL GAS

[en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING

[en] AUTOMATIC LEARNING

[en] ONTOLOGIES

[en] PETROLEUM

[pt] As unidades operacionais da área de Exploração e Produção (EeP) da PETROBRAS utilizam relatórios diários para o registro de situações e eventos em Unidades Estacionárias de Produção (UEPs), as conhecidas plataformas de produção de petróleo. Um destes relatórios, o SITOP (Situação Operacional das Unidades Marítimas), é um documento diário em texto livre que apresenta informações numéricas (índices de produção, algumas vazões, etc.) e, principalmente, informações textuais. A parte textual, apesar de não estruturada, encerra uma valiosíssima base de dados de histórico de eventos no ambiente de produção, tais como: quebras de válvulas, falhas em equipamentos de processo, início e término de manutenções, manobras executadas, responsabilidades etc. O valor destes dados é alto, mas o custo da busca de informações também o é, pois se demanda a atenção de técnicos da empresa na leitura de uma enorme quantidade de documentos. O objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de um modelo de processamento de linguagem natural para a identificação, nos textos dos SITOPs, de entidades nomeadas e extração de relações entre estas entidades, descritas formalmente em uma ontologia de domínio aplicada a eventos em unidades de processamento de petróleo e gás em ambiente offshore. Ter-se-á, portanto, um método de estruturação automática da informação presente nestes relatórios operacionais. Os resultados obtidos demonstram que a metodologia é útil para este caso, ainda que passível de melhorias em diferentes frentes. A extração de relações apresenta melhores resultados que a identificação de entidades, o que pode ser explicado pela diferença entre o número de classes das duas tarefas. Verifica-se também que o aumento na quantidade de dados é um dos fatores mais importantes para a melhoria do aprendizado e da eficiência da metodologia como um todo.

[en] The operational units at the Exploration and Production (E and P) area at PETROBRAS make use of daily reports to register situations and events from their Stationary Production Units (SPUs), the well-known petroleum production platforms. One of these reports, called SITOP (the Portuguese acronym for Offshore Unities Operational Situation), is a daily document in free text format that presents numerical information and, mainly, textual information about operational situation of offshore units. The textual section, although unstructured, stores a valuable database with historical events in the production environment, such as: valve breakages, failures in processing equipment, beginning and end of maintenance activities, actions executed, responsibilities, etc. The value of these data is high, as well as the costs of searching relevant information, consuming many hours of attention from technicians and engineers to read the large number of documents. The goal of this dissertation is to develop a model of natural language processing to recognize named entities and extract relations among them, described formally as a domain ontology applied to events in offshore oil and gas processing units. After all, there will be a method for automatic structuring of the information from these operational reports. Our results show that this methodology is useful in SITOP s case, also indicating some possible enhancements. Relation extraction showed better results than named entity recognition, what can be explained by the difference in the amount of classes in these tasks. We also verified that the increase in the amount of data was one of the most important factors for the improvement in learning and methodology efficiency as a whole.

HELIO CORTES VIEIRA LOPES

HELIO CORTES VIEIRA LOPES

SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA

MARCO ANTONIO CASANOVA

ISMAEL HUMBERTO FERREIRA DOS SANTOS

2017-07-28

2017-04-20

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30732