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This paper describes an investigation of the hybrid PSO/ACO algorithm to classify automatically the well drilling operation stages. The method feasibility is demonstrated by its application to real mud-logging dataset. The results are compared with bio-inspired methods, and rule induction and decision tree algorithms for data mining. © 2009 Springer Berlin Heidelberg.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Odontologia Preventiva e Social - FOA

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)