Análise de DFA e de agrupamento do perfil de densidade de poços de petróleo

In recent years, the DFA introduced by Peng, was established as an important tool capable of detecting long-range autocorrelation in time series with non-stationary. This technique has been successfully applied to various areas such as: Econophysics, Biophysics, Medicine, Physics and Climatology. In this study, we used the DFA technique to obtain the Hurst exponent (H) of the profile of electric density profile (RHOB) of 53 wells resulting from the Field School of Namorados. In this work we want to know if we can or not use H to spatially characterize the spatial data field. Two cases arise: In the first a set of H reflects the local geology, with wells that are geographically closer showing similar H, and then one can use H in geostatistical procedures. In the second case each well has its proper H and the information of the well are uncorrelated, the profiles show only random fluctuations in H that do not show any spatial structure. Cluster analysis is a method widely used in carrying out statistical analysis. In this work we use the non-hierarchy method of k-means. In order to verify whether a set of data generated by the k-means method shows spatial patterns, we create the parameter Ω (index of neighborhood). High Ω shows more aggregated data, low Ω indicates dispersed or data without spatial correlation. With help of this index and the method of Monte Carlo. Using Ω index we verify that random cluster data shows a distribution of Ω that is lower than actual cluster Ω. Thus we conclude that the data of H obtained in 53 wells are grouped and can be used to characterize space patterns. The analysis of curves level confirmed the results of the k-means

Aplicação de cartas de controlo na monitorização de resultados de ensaios de comparação interlaboratorial

A norma NP EN ISO/IEC 17025 descreve os requisitos gerais para o reconhecimento da competência de um laboratório em realizar ensaios e/ou calibrações, incluindo amostragem, que é utilizada pelos laboratórios para desenvolver os seus sistemas de gestão da qualidade e para as atividades administrativas e técnicas. Além da referência aos procedimentos de controlo da qualidade para monitorizar a validade dos ensaios e calibrações realizadas, é referida a necessidade dos laboratórios participarem em Ensaios de Comparação Interlaboratorial (ECI) como garantia da fiabilidade dos resultados. Neste trabalho, apresentam-se resultados da aplicação de cartas de controlo de qualidade para monitorização da estatística z-score (diferença entre o resultado obtido pelo laboratório participante e o valor de referência dividida pelo erro). Quando os dados analisados apresentam autocorrelação, é testado um modelo apropriado de série temporal, ou seja, um modelo que remova a autocorrelação dos dados aplicando cartas de controlo aos resíduos