MINERAÇÃO DE DADOS E PREVISÃO DA ECOTOXICIDADE DE FLUIDOS DE PERFURAÇÃO – UMA REVISÃO SISTEMÁTICA

DATA MINING AND ECOTOXICITY PREDICTION OF DRILLING FLUIDS – A SYSTEMATIC REVIEW

Autores

  • Leomir Samuel Tormen Reis IFF - Instituto Federal Fluminense
  • Victor Barbosa Saraiva IFF - Instituto Federal Fluminense
  • Simone Vasconcelos Silva IFF - Instituto Federal Fluminense

DOI:

https://doi.org/10.29183/2447-3073.MIX2023.v9.n2.135-156

Palavras-chave:

Mineração de dados, ecotoxicologia, ecotoxicidade, toxicologia, toxicidade, fluidos de perfuração

Resumo

O comportamento ecotoxicológico de fluidos de perfuração pode ser estudado pela relação entre a ecotoxicidade de um fluido com suas propriedades físico-químicas e a concentração de seus componentes. Por se tratar de uma mistura complexa, os componentes do fluido influenciam de formas diferentes na ecotoxicidade da mistura. De posse de uma base de dados contendo resultados de testes de ecotoxicidade de amostras de fluidos de perfuração conhecidas, pode-se aplicar técnicas de mineração objetivando a previsão e extração de conhecimento, que pode ser empregado em ferramentas de análises de risco e tomada de decisão. Este artigo tem como objetivo elaborar uma revisão sistemática da literatura para responder à questão de pesquisa: qual a previsão do comportamento toxicológico de fluidos de perfuração, conhecida a sua composição e suas propriedades físico-químicas, por meio de técnicas computacionais de análise de dados de testes de ecotoxicidade aguda? Para tanto, foram utilizadas três bases de dados e os resultados mostraram que a toxicologia computacional (in silico) tem sido amplamente utilizada na previsão de toxicidade, contudo não há estudos relacionados a fluidos de perfuração nas bases de dados utilizadas.

Biografia do Autor

Leomir Samuel Tormen Reis, IFF - Instituto Federal Fluminense

Graduado em Engenharia Química pela Universidade Federal de Viçosa (UFV) e mestrando em Engenharia Ambiental no Instituto Federal Fluminense (IFF). Pós-graduado em Petróleo e Energias pela UNESA e  especialista em fluidos de perfuração.

Victor Barbosa Saraiva, IFF - Instituto Federal Fluminense

Possui graduação em Ciências Biológicas pela Universidade do Grande Rio (2000), mestrado em Ciências Biológicas (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2004), doutorado em Ciências (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2008) e Pós-doutorado em Bioquímica de micro-organismos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2010). Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia Fluminense (IF Fluminense-campus Cabo Frio). Tem experiência nas áreas de, Protozoologia, Imunologia, Bioquímica de micro-organismos, Ecologia e Biorremediação.

Simone Vasconcelos Silva, IFF - Instituto Federal Fluminense

Doutora em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF). Diretora de Pós-Graduação do Instituto Federal Fluminense (IFFluminense). Coordenadora do Curso de Mestrado Profissional de Sistemas Aplicados à Engenharia de Gestão e docente nos cursos na área de Informática do IFFluminense desde 1997. Coordenadora dos núcleos de pesquisa NES - Núcleo de Engenharia de Software e do GProQS - Gestão de Processos e Qualidade de Serviços. Diretora de Gestão de Projetos no Pólo de Inovação Campos dos Goytacazes do IFFluminense. Profissional certificada na área de Gerência de Projetos e Processos, com mais de 15 anos de experiência e atuando em diversos projetos.

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Publicado

2023-04-02

Como Citar

Samuel Tormen Reis, L., Barbosa Saraiva, V., & Vasconcelos Silva, S. (2023). MINERAÇÃO DE DADOS E PREVISÃO DA ECOTOXICIDADE DE FLUIDOS DE PERFURAÇÃO – UMA REVISÃO SISTEMÁTICA: DATA MINING AND ECOTOXICITY PREDICTION OF DRILLING FLUIDS – A SYSTEMATIC REVIEW . IX Sustentável, 9(2), 135–156. https://doi.org/10.29183/2447-3073.MIX2023.v9.n2.135-156

Edição

v. 9 n. 2 (2023): Mix Sustentável (edição regular)

Seção

Científica

Licença

Copyright (c) 2023 Leomir Samuel Tormen Reis, Victor Barbosa Saraiva, Simone Vasconcelos Silva

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