MACHINE LEARNING ET INGÉNIERIE PÉTROLIÈRE - Tamtchoun, Lionel Boudouin;Wahabou, Abdoul
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Ce travail s'inscrit dans le contexte du champ pétrolier Volve en mer du Nord (Norvège) et aborde le problème crucial de la prédiction et de l'optimisation de la productivité des puits pétroliers. Le secteur pétrolier étant stratégique, il est essentiel de développer des modèles robustes pour maximiser la production tout en minimisant les coûts et les impacts environnementaux. L'objectif central ici est de développer des modèles de prédiction robustes en utilisant des algorithmes de Machine Learning avancés. Plus précisément, il vise à démontrer la puissance du couplage du Deep Learning avec…mehr

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Produktbeschreibung
Ce travail s'inscrit dans le contexte du champ pétrolier Volve en mer du Nord (Norvège) et aborde le problème crucial de la prédiction et de l'optimisation de la productivité des puits pétroliers. Le secteur pétrolier étant stratégique, il est essentiel de développer des modèles robustes pour maximiser la production tout en minimisant les coûts et les impacts environnementaux. L'objectif central ici est de développer des modèles de prédiction robustes en utilisant des algorithmes de Machine Learning avancés. Plus précisément, il vise à démontrer la puissance du couplage du Deep Learning avec la simulation des écoulements de fluides. De plus, l'étude se penche sur l'élaboration de modèles mathématiques de prédiction à l'aide de la méthode des surfaces de réponse, tout en cherchant à optimiser les paramètres de la productivité des puits.
Autorenporträt
Je suis un ingénieur camerounais spécialisé dans les domaines de la géologie minière, du pétrole, du gaz et de l'environnement. Né en 1994 à Yaoundé, j'ai suivi mes études à l'Université de Yaoundé 1 et à l'Université de Ngaoundéré. Mon expertise s'étend à l'application du machine learning dans les secteurs minier et pétrolier.