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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ESTIMATION OF WELL PRODUCTION FLOW RATE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES Autor: RAFAEL BASTOS SCISINIO DIAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCIO DA SILVEIRA CARVALHO - ADVISOR
SERGIO SANTIAGO RIBEIRO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 59936
Catalogação: 12/07/2022 Liberação: 12/07/2022 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59936@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59936@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59936
Resumo:
Título: ESTIMATION OF WELL PRODUCTION FLOW RATE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES Autor: RAFAEL BASTOS SCISINIO DIAS
SERGIO SANTIAGO RIBEIRO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 59936
Catalogação: 12/07/2022 Liberação: 12/07/2022 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59936@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59936@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59936
Resumo:
The use of artificial intelligence techniques to estimate the production flow rate of wells has been applied as a substitute for the traditional methods of well characterization. However, it is not clear that artificial intelligence techniques are able to actually provide an estimate of the production flow, with a reduced error. Thus, the objective of this work is to develop a methodology and a computational code capable of estimating the production flow, with a low error. To achieve the objective, some simulations were carried out with different models of neural network and the generated predictions were compared with the real data. And the results obtained showed satisfactory behavior, as well as a considerably reduced error.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
