Aprendizaje automático e ingeniería petrolera - Tamtchoun, Lionel Boudouin; Wahabou, Abdoul
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Este trabajo se sitúa en el contexto del yacimiento petrolífero de Volve, en el Mar del Norte (Noruega), y aborda el problema crucial de predecir y optimizar la productividad de los pozos petrolíferos. Dado que el sector petrolero es estratégico, resulta esencial desarrollar modelos robustos para maximizar la producción minimizando los costes y el impacto ambiental. El objetivo central es desarrollar modelos de predicción robustos utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Más concretamente, se pretende demostrar la potencia de acoplar Deep Learning con simulación de flujo de…mehr

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Produktbeschreibung
Este trabajo se sitúa en el contexto del yacimiento petrolífero de Volve, en el Mar del Norte (Noruega), y aborda el problema crucial de predecir y optimizar la productividad de los pozos petrolíferos. Dado que el sector petrolero es estratégico, resulta esencial desarrollar modelos robustos para maximizar la producción minimizando los costes y el impacto ambiental. El objetivo central es desarrollar modelos de predicción robustos utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Más concretamente, se pretende demostrar la potencia de acoplar Deep Learning con simulación de flujo de fluidos. Además, el estudio examina el desarrollo de modelos matemáticos de predicción utilizando el método de superficie de respuesta, al tiempo que busca optimizar los parámetros de productividad de los pozos.
Autorenporträt
Soy un ingeniero camerunés especializado en los campos de la geología minera, el petróleo, el gas y el medio ambiente. Nacido en 1994 en Yaundé, estudié en la Universidad de Yaundé 1 y en la Universidad de Ngaoundéré. Mi experiencia se extiende a la aplicación del aprendizaje automático en los sectores minero y petrolero.