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

Abstract

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 computacionais, como a Mineração de Dados, objetivando a previsão e extração de conhecimento, que podem ser empregadas 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: Quais são as técnicas computacionais mais utilizadas para a previsão e/ou conhecimento do comportamento toxicológico de fluidos de perfuração, conhecida a sua composição e suas propriedades físico-químicas? Para tanto, foram utilizadas três bases de dados e os resultados mostraram que a toxicologia computacional tem sido amplamente utilizada na previsão de toxicidade, contudo não há estudos relacionados a fluidos de perfuração nas bases de dados utilizadas. Foi possível concluir que para a previsão e/ou conhecimento do comportamento toxicológico dos fluidos são aplicadas técnicas computacionais de Mineração de Dados, utilizando a tarefa de Classificação por meio dos algoritmos Support Vector Machines e Random Forest.

The ecotoxicological behavior of drilling fluids can be studied by the relationship between the fluido ecotoxicity with its physical-chemical properties and the components’s concentrations. Because it is a complex mixture, the components of the fluid influence the ecotoxicity of the mixture in different ways. With a database containing ecotoxicity test results of known drilling fluid samples, computational techniques such as Data Mining can be applied, aiming at forecasting and extracting knowledge, which can be used in analysis tools risk and decision making. This article aims to elaborate a systematic review of the literature to answer the research question: What are the most used computational techniques Mix Sustentável | Florianópolis | v.9 | n.2 | p.135-156 | MAR. | 2023 http://dx.doi.org/10.29183/2447-3073.MIX2023.v9.n2.135-156 ISSN: 2447-0899 (IMPRESSA) | 2447-3073 (ONLINE) 136 for the prediction and/or knowledge of the toxicological behavior of drilling fluids, knowing their composition and their physical-chemical properties? For that, three databases were used and the results showed that computational toxicology has been widely used in the prediction of toxicity, however there are no studies related to drilling fluids in the databases used. It was possible to conclude that for the prediction and/or knowledge of the toxicological behavior of the fluids, computational techniques of Data Mining are applied, using the Classification task through the Support Vector Machines and Random Forest algorithms.

El comportamiento ecotoxicológico de los fluidos de perforación puede estudiarse mediante la relación entre la ecotoxicidad de un fluido con sus propiedades fisicoquímicas y la concentración de sus componentes. Al tratarse de una mezcla compleja, los componentes del fluido influyen de distintas maneras en la ecotoxicidad de la mezcla. En posesión de una base de datos que contenga los resultados de las pruebas de ecotoxicidad de muestras conocidas de fluidos de perforación, se pueden aplicar técnicas de minería destinadas a la predicción y la extracción de conocimientos, que pueden emplearse en herramientas de análisis de riesgos y toma de decisiones. Este trabajo pretende elaborar una revisión sistemática de la literatura para responder a la pregunta de investigación: ¿cuál es la predicción del comportamiento toxicológico de los fluidos de perforación, conocida su composición y sus propiedades fisicoquímicas, mediante técnicas computacionales de análisis de datos de ensayos de ecotoxicidad aguda? Para ello, se utilizaron tres bases de datos y los resultados mostraron que la toxicología computacional (in silico) se ha utilizado ampliamente en la predicción de la toxicidad, sin embargo no hay estudios relacionados con los fluidos de perforación en las bases de datos utilizadas.