Lionel Boudouin Tamtchoun, Abdoul Wahabou

Maschinelles Lernen und Erdöltechnik

Anwendung von Machine Learning auf die Ölproduktion

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Diese Arbeit ist im Kontext des Volve-Ölfelds in der Nordsee (Norwegen) angesiedelt und befasst sich mit dem entscheidenden Problem der Vorhersage und Optimierung der Produktivität von Ölquellen. Da der Ölsektor von strategischer Bedeutung ist, ist die Entwicklung robuster Modelle zur Maximierung der Produktion bei gleichzeitiger Minimierung der Kosten und der Umweltauswirkungen von entscheidender Bedeutung. Das zentrale Ziel hier ist die Entwicklung robuster Vorhersagemodelle unter Verwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen. Genauer gesagt soll die Leistungsfähigkeit der Kopplung von Deep Learning mit der Simulation von Flüssigkeitsströmungen demonstriert werden. Darüber hinaus befasst sich die Studie mit der Entwicklung mathematischer Vorhersagemodelle unter Verwendung der Methode der Antwortflächen, wobei gleichzeitig versucht wird, die Parameter für die Bohrlochproduktivität zu optimieren.

Produktdetails

• Verlag: Verlag Unser Wissen
• Seitenzahl: 108
• Deutsch
• Abmessung: 220mm x 150mm
• ISBN-13: 9786208953065
• Artikelnr.: 74552370

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.