Análisis de aprendizaje automático utilizando el modelo de aceite negro y algoritmos paralelos en la predicción de recuperación de petróleo
Autores: Matkerim, Bazargul; Mukhanbet, Aksultan; Kassymbek, Nurislam; Daribayev, Beimbet; Mustafin, Maksat; Imankulov, Timur
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Análisis de aprendizaje automático utilizando el modelo de aceite negro y algoritmos paralelos en la predicción de recuperación de petróleo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Pronóstico
Factores de recuperación de petróleo
Métodos de aprendizaje automático
Simulación de yacimientos
Algoritmos paralelos
Herramientas predictivas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
La precisión en la predicción de los factores de recuperación de petróleo es crucial para la gestión efectiva y optimización de los procesos de producción de petróleo. Este estudio explora la aplicación de métodos de aprendizaje automático, centrándose específicamente en algoritmos paralelos, para mejorar los marcos tradicionales de simulación de yacimientos utilizando modelos de aceite negro.
Descripción
La precisión en la predicción de los factores de recuperación de petróleo es crucial para la gestión efectiva y optimización de los procesos de producción de petróleo. Este estudio explora la aplicación de métodos de aprendizaje automático, centrándose específicamente en algoritmos paralelos, para mejorar los marcos tradicionales de simulación de yacimientos utilizando modelos de aceite negro.