An intelligent system to detect drilling problems through drilled cuttings return analysis

Cuttings return analysis is an important tool to detect and prevent problems during the petroleum well drilling process. Several measurements and tools have been developed for drilling problems detection, including mud logging, PWD and downhole torque information. Cuttings flow meters were developed in the past to provide information regarding cuttings return at the shale shakers. Their use, however, significantly impact the operation including rig space issues, interferences in geological analysis besides, additional personel required. This article proposes a non intrusive system to analyze the cuttings concentration at the shale shakers, which can indicate problems during drilling process, such as landslide, the collapse of the well borehole walls. Cuttings images are acquired by a high definition camera installed above the shakers and sent to a computer coupled with a data analysis system which aims the quantification and closure of a cuttings material balance in the well surface system domain. No additional people at the rigsite are required to operate the system. Modern Artificial intelligence techniques are used for pattern recognition and data analysis. Techniques include the Optimum-Path Forest (OPF), Artificial Neural Network using Multilayer Perceptrons (ANN-MLP), Support Vector Machines (SVM) and a Bayesian Classifier (BC). Field test results conducted on offshore floating vessels are presented. Results show the robustness of the proposed system, which can be also integrated with other data to improve the efficiency of drilling problems detection. Copyright 2010, IADC/SPE Drilling Conference and Exhibition.

The Brazilian Seismographic Integrated Systems (BRASIS): Infrastructure and data management

In geophysics and seismology, raw data need to be processed to generate useful information that can be turned into knowledge by researchers. The number of sensors that are acquiring raw data is increasing rapidly. Without good data management systems, more time can be spent in querying and preparing datasets for analyses than in acquiring raw data. Also, a lot of good quality data acquired at great effort can be lost forever if they are not correctly stored. Local and international cooperation will probably be reduced, and a lot of data will never become scientific knowledge. For this reason, the Seismological Laboratory of the Institute of Astronomy, Geophysics and Atmospheric Sciences at the University of São Paulo (IAG-USP) has concentrated fully on its data management system. This report describes the efforts of the IAG-USP to set up a seismology data management system to facilitate local and international cooperation. © 2011 by the Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia. All rights reserved.

Detecção de faltas em sistemas de distribuição de energia elétrica usando dispositivos programáveis

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema de medição de baixo custo para a monitoração de alimentadores aéreos de distribuição de energia elétrica da classe 15 KV

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de sistema de aquisição e processamento para aplicações em qualidade de energia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Monitoramento de dados via internet baseado em telefonia celular

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O uso de um sistema LC-ESI-IT-TOF/MS e MSn na prospecção de novos componentes peptídicos do veneno da vespa social Polybia paulista

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

Desenvolvimento de uma Plataforma de Software para a Modelagem Digital de Terrenos baseada em TIN

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise discriminatória de alvos da paisagem urbana em imagens aéreas multiespectrais

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Avaliação de LEDs de alta intensidade quanto à eficiência de polimerização de resina composta e variação de temperatura na dentina bovina

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto, desenvolvimento e avaliação de um penetrômetro elétrico-eletrônico para uso em tanques de solo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema computacional para tratamento de dados meteorológicos no setor de agroenergia

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Sistema de detecção automática on-line de danos térmicos no processo de retificação com monitoramento via internet

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

Desenvolvimento de um sistema computacional para monitoramento de parâmetros físicos na área de irrigação, com base na plataforma labVIEW

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Identificação experimental e controle ativo de vibrações aplicadas em estruturas inteligentes

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)