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dc.contributor.advisorValença, Dione Mariapt_BR
dc.contributor.authorCarvalho, João Batistapt_BR
dc.date.accessioned2015-03-03T15:28:31Z-
dc.date.available2015-02-25pt_BR
dc.date.available2015-03-03T15:28:31Z-
dc.date.issued2010-05-28pt_BR
dc.identifier.citationCARVALHO, João Batista. Predição em modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para avaliação de riscos de falha em poços petrolíferos. 2010. 124 f. Dissertação (Mestrado em Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18635-
dc.description.abstractWe considered prediction techniques based on models of accelerated failure time with random e ects 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.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPredição de efeitos aleatóriospor
dc.subjectestimador de bayes empíricopor
dc.subjectebluppor
dc.subjectmodelos para dados de sobrevivência correlacionadospor
dc.subjectfalhas em poços petrolíferospor
dc.subjectPrediction of random e_ectseng
dc.subjectempirical bayes estimatoreng
dc.subjecteblupeng
dc.subjectmodels for correlated survival dataeng
dc.subjectfailures in petroleum-welleng
dc.titlePredição em modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para avaliação de riscos de falha em poços petrolíferospor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatísticapor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6284053462331771por
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7402574019454862por
dc.description.resumoConsideramos técnicas de predição baseadas em modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para dados de sobrevivência correlacionados. Além do enfoque bayesiano através do Estimador de Bayes Empírico, também discutimos sobre o uso de um método clássico, o Melhor Preditor Linear Não Viciado Empírico (EBLUP), nessa classe de modelos. Para ilustrar a utilidade desses métodos, fazemos aplicações a um conjunto de dados reais envolvendo tempos entre falhas de equipamentos de poços de petróleo da Bacia Potiguar. Neste contexto, o objetivo é predizer os riscos/probabilidades de falha com a finalidade de subsidiar programas de manutenção preventiva. Os resultados obtidos mostram que ambos os métodos são adequados para prever falhas futuras, proporcionando boas decisões em relação ao emprego e economia de recursos para manutenção preventivapor
dc.publisher.departmentProbabilidade e Estatística; Modelagem Matemáticapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADApor
Appears in Collections:PPGMAE - Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística

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