Predição em modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para avaliação de riscos de falha em poços petrolíferos

AUTOR(ES)

João Batista Carvalho

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

We considered prediction techniques based on models of accelerated failure time with random eects for correlated survival data. Besides the bayesian approach through empirical Bayes estimator, we also discussed about the use of a classical predictor, the Empirical Best Linear Unbiased Predictor (EBLUP). In order to illustrate the use of these predictors, we considered applications on a real data set coming from the oil industry. More speci- cally, the data set involves the mean time between failure of petroleum-well equipments of the Bacia Potiguar. The goal of this study is to predict the risk/probability of failure in order to help a preventive maintenance program. The results show that both methods are suitable to predict future failures, providing good decisions in relation to employment and economy of resources for preventive maintenance

ASSUNTO(S)

predição de efeitos aleatórios estimador de bayes empírico eblup modelos para dados de sobrevivência correlacionados falhas em poços petrolíferos matematica aplicada prediction of random e_ects empirical bayes estimator eblup models for correlated survival data failures in petroleum-well

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