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ETDs @PUC-Rio
Título: HYBRID METHOD BASED INTO KALMAN FILTER AND DEEP GENERATIVE MODEL TO HISTORY MATCHING AND UNCERTAINTY QUANTIFICATION OF FACIES GEOLOGICAL MODELS
Autor(es): SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI
Orientador (es) : MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO
Coorientador (es): ALEXANDRE ANOZE EMERICK
Instituição: PUC-RIO - PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa: GRADUATE PROGRAM IN ELECTRICAL ENGINEERING
Área: DECISION SUPPORT METHODS
Banca: ALEXANDRE ANOZE EMERICK - PETROBRAS
FARID SALOMAO SHECAIRA - PETROBRAS
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - PUC-RIO
RUY LUIZ MILIDIU - PUC-RIO
MARCO ANTONIO GUIMARAES DIAS - PUC-RIO
LEONARDO ALFREDO FORERO MENDOZA - UERJ
LUCIANA FALETTI ALMEIDA - CEFET
EUGENIO DA SILVA - UEZO
Vocabulário: DEEP LEARNING
ENSEMBLE KALMAN
FACIES UPDATE
HISTORY MATCHING
UNCERTAINTY QUANTIFICATION
Apresentação: 06/SET/2017
Aceitação: 06/SET/2017
Sistema de Biblioteca: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO-SISTEMA PERGAMUM
Número de Chamada: 621.3 A663met