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Artificial Immune Systems for Classification of Petroleum Well Drilling Operations

机译：用于石油钻井作业分类的人工免疫系统

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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.

机译：本文提出了两种用于模式识别的人工免疫系统（CLONALG和Parallel AIRS2）来自动分类钻井操作阶段的方法。通过分析一些测井参数进行分类。为了验证AIS技术的性能，将结果与其他分类方法（神经网络，支持向量机和惰性学习）进行了比较。

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来源
《International conference on Artificial immune systems(ICARIS 2007); 20070826-29; Santos(BR) 》|2007年|P.47-58|共12页
会议地点 Santos(BR)
作者
Adriane B.S. Serapiao; Jose R.P. Mendes; Kazuo Miura;
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作者单位

UNESP/IGCE/DEMAC - C.P. 178 - CEP 13506-900 - Rio Claro (SP), Brazil;

UNICAMP/FEM/DEP - C.P. 6122 - CEP 13081-970 - Campinas (SP), Brazil;

PETROBRAS, EP-SSE/UN-BC/ST/EP - Macae (RJ), Brazil;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类免疫遗传学 ;
关键词
petroleum engineering; mud-logging; artificial immune system; classification task;

机译：石油工程录井人工免疫系统分类任务;

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