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Este trabalho insere-se no contexto do campo petrolífero de Volve no Mar do Norte (Noruega) e aborda o problema crucial da previsão e otimização da produtividade dos poços de petróleo. Dado que o sector petrolífero é estratégico, é essencial desenvolver modelos robustos para maximizar a produção, minimizando os custos e o impacto ambiental. O objetivo central deste trabalho é desenvolver modelos de previsão robustos utilizando algoritmos avançados de Aprendizagem Automática. Mais especificamente, pretende-se demonstrar o poder de associar a Aprendizagem Profunda à simulação do escoamento de…mehr

Produktbeschreibung
Este trabalho insere-se no contexto do campo petrolífero de Volve no Mar do Norte (Noruega) e aborda o problema crucial da previsão e otimização da produtividade dos poços de petróleo. Dado que o sector petrolífero é estratégico, é essencial desenvolver modelos robustos para maximizar a produção, minimizando os custos e o impacto ambiental. O objetivo central deste trabalho é desenvolver modelos de previsão robustos utilizando algoritmos avançados de Aprendizagem Automática. Mais especificamente, pretende-se demonstrar o poder de associar a Aprendizagem Profunda à simulação do escoamento de fluidos. Além disso, o estudo analisa o desenvolvimento de modelos de previsão matemática utilizando o método da superfície de resposta, procurando otimizar os parâmetros de produtividade dos poços.
Autorenporträt
Ich bin ein kamerunischer Ingenieur, der auf die Bereiche Bergbaugeologie, Öl, Gas und Umwelt spezialisiert ist. Ich wurde 1994 in Yaoundé geboren und habe an der Universität Yaoundé 1 und der Universität Ngaoundéré studiert. Meine Expertise erstreckt sich auf die Anwendung von maschinellem Lernen im Bergbau- und Ölsektor.