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Aplicação de técnicas de Machine Learning na engenharia de petróleo: análise das abordagens mais efetivas em reservatórios, perfuração e produção, com ênfase na integração e transferência de conhecimento entre as áreas

dc.creatorSilva, Arthur Ximenes
dc.creatorAlmeida, Forlan La Rosa
dc.date.accessioned2024-07-04T11:31:47Z
dc.date.available2024-07-04T11:31:47Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationSILVA, Arthur Ximenes; ALMEIRA, Forlan La Rosa. Aplicação de técnicas de Machine Learning na engenharia de petróleo: análise das abordagens mais efetivas em reservatórios, perfuração e produção, com ênfase na integração e transferência de conhecimento entre as áreas. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 32., 2023, Pelotas. Anais... Pelotas, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/13414
dc.description.abstractO objetivo desta pesquisa é analisar diversos artigos científicos que abordam técnicas de machine learning aplicadas à engenharia de petróleo. A investigação tem como propósito identificar as técnicas mais utilizadas em cada área da engenharia de petróleo (reservatório, perfuração e produção). Além disso, o trabalho visa verificar se alguma técnica aplicada em uma das três áreas pode ser utilizada em outras áreas.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUFPelpt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectRevisão bibliográficapt_BR
dc.subjectTécnicas de machine learningpt_BR
dc.subjectEngenharia de petróleopt_BR
dc.titleAplicação de técnicas de Machine Learning na engenharia de petróleo: análise das abordagens mais efetivas em reservatórios, perfuração e produção, com ênfase na integração e transferência de conhecimento entre as áreaspt_BR
dc.typeconferenceObjectpt_BR
dc.rights.licenseCC BY-NC-SApt_BR


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Nome:
APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE MACHINE ...
Tamanho:
194.7Kb
Formato:
PDF
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