MODELOS GENERATIVOS PROFUNDOS PARA DADOS DE RESERVATÓRIO: UMA APLICAÇÃO EM POÇOS INTELIGENTES

Autor: ALLAN GURWICZ

Publikováno v: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron:PUC_RIO

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO Simulação de reservatório, que por meio de equações complexas emula fluxo em modelos de reservatório, é primordial à indústr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::63af42b656f63b3806c31507414a83b5
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48317@2

Previsão de carga horária como parâmetro do modelo de precificação e despacho hidrotérmico de curto prazo (DESSEM)

Autor: Leonardo Forero, Priscila Santos, Allan Gurwicz, Harold Dias de Mello Junior, Marina Silva

Publikováno v: Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::600b7ad7393dee46f065219798b20d00
https://doi.org/10.21528/cbic2019-96

Smart Well Data Generation via Boundary-Seeking Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

Autor: Smith W. A. Canchumuni, Allan Gurwicz, Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco

Publikováno v: Artificial Intelligence and Soft Computing ISBN: 9783030209117
ICAISC (1)

The current trend in the Oil & Gas industry is the use of more complex and detailed reservoir models, seeking better refinement and uncertainty reduction. Alas, this comes with a great increase in computational time, encumbering the optimization proc

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::35252aed0564d5e740556e080ec9fa82
https://doi.org/10.1007/978-3-030-20912-4_7