Aprendizado de máquina e engenharia petróleo
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Bol
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.
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.
AmazonPagina's: 104, Paperback, Edições Nosso Conhecimento
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