Análise Comparativa de Técnicas de Aumento de Dados na Classificação de Escoamento Multifásico - Siqueira, Natássia; Bezerra, João; Pagliarini, Sofia; Cely, Marlon; Palomino, Daniel (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A aplicação de aprendizado de máquina em sistemas industriais de óleo e gás é frequentemente limitada pela escassez de dados rotulados e pelo desbalanceamento entre classes. Este trabalho investiga o impacto de técnicas de aumento de dados na classificação de regimes de escoamento multifásico utilizando dois conjuntos de dados experimentais. Foram avaliadas técnicas tradicionais de oversampling (SMOTE e ADASYN) e métodos generativos, incluindo Gaussian Copula, VAE e TVAE. Os experimentos foram conduzidos com Random Forest, XGBoost e LightGBM, utilizando validação cruzada estratificada e análise estatística baseada nos testes de Friedman e Nemenyi. Os resultados mostram que métodos generativos apresentaram melhor desempenho médio, com destaque para o VAE, que obteve o menor rank médio (1.17) e melhoria de até 0.03 no F1-score em relação ao cenário sem aumento de dados. Os resultados indicam que estratégias generativas podem melhorar a identificação de classes minoritárias em dados industriais desbalanceados.