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Start date: 2016Subject: search.filters.subject.SONATRACH

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    D´etection des anomalies dans les donn´ees des puits p´etroliers Cas de SONATRACH
    (UNIVERSITE M’HAMED BOUGARA - BOUMERDES : Faculté des sciences, 2022) Boudjellil, Cilya; Gacem, Selma Nosseiba; Ouatiki, S. ( Promotrice)
    L’analyse des donn´ees est un domaine en pleine expansion, vu la num´erisation galopante que connaˆıt le monde entier. Le traitement des donn´ees et le besoin d’une intelligence artificielle tr`es performante en est donc une cons´equence imm´ediate et SONATRACH comme ´etant un moteur ´economique important non pas dans le bassin m´editerran´een mais dans le monde entier, ne fait pas l’exception. Elle a donc un besoin urgent d’exploiter ses donn´ees pour une meilleure exploration du champ p´etrolier. Dans ce travail, nous fournissons une ´etude d´etaill´ee sur la fa¸con de mettre en oeuvre l’apprentissage automatique supervis´e dans l’´evaluation de la performance des mod`eles existants de d´etection des aberrations dans le jeu de donn´ees de SONATRACH. Nous avons donc impl´ement´e trois algorithmes l’Angle-Based Outlier Detection (ABOD), le K-Plus Proches Voisins (KNN) et le Isolation Forest (IForest). Nous avons ensuite donner une m´etrique pour les comparer et nous avons d´eceler le meilleur algorithme qui nous fournit la meilleure d´etection des anomalies.
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    Optimisation intelligente de la réputation numérique, cas : SONATRACH
    (UNIVERSITE M’HAMED BOUGARA - BOUMERDES : Faculté des sciences, 2022) Chentoufi, Roza; Djelouah, Zineb; Cheurfa, F. (Promoteur)
    Dans ce travail, nous avons réalisé une étude sur l’E-repuration de la plus grande entreprise algérienne : Sonatrach. Nous avons considéré sa page officielle et étudié ses publications depuis le début de l’activation de la page. A l’aide de techniques statistiques, nous avons essayé d’extraire les paramètres d’une publication réussie pour aider considérablement les administrateurs de cette page. Nous avons formulé des recommandations et des perspectives pour des travaux futurs.
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    Optimisation des schémas de production de l’essence sans plomb au sein de SONATRACH
    (UNIVERSITE M’HAMED BOUGARA - BOUMERDES : Faculté des sciences, 2022) Dougha, Houda; Bendjedia, Asma; RAGGAS, N.(Promoteur)
    L’essence sans plomb est un mélange de plusieurs produits pétroliers qui alimente les moteurs à combustion.Le sans plomb est la seule essence sur le marché national et disponible au niveau des tous les stations. le but fixé par l’entreprise est d’élaborer un outil de décision parmettant à l’entreprise d’optimiser la production de l’essence sans plomb. Un modèle basé sur la programmation linéaire est présenté et programmé sur le langage C afin de faire des simulations selon le besoin pour déterminer le meilleur mélange de bases en peu de temps et avec souplesse. Le MTBE est le meilleur type d’additif qui remplace le plomb dans l’essence des voitures car il contient l’élément oxygéné qui aide à compléter la combustion.Parmi les caractéristiques de ce matériau est d’augmenter l’indice d’octane, réduire les polluants de l’atmosphérique et améliorer ses performances et sa qualité.
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    Une technique de machine learning pour le choix d’une méthode d’AMD pour le ranking de projets : cas SONATRACH
    (M'hamed Bougara faculté des sciences, 2020) KARA, Mohamed Ryadh; SERSOUR, Massine
    Tout au long de ce mémoire, notre travail consistait à modéliser, concevoir et mettre en place un système d’aide à la décision multicritère pour ensuite résoudre le problème de ranking à l’aide de trois méthodes (TOPSIS, SMART, SAW) ensuite de faire une comparaison entre ces méthodes pour savoir laquelle est la plus adéquate pour ce genre de problème. Nous avons proposé un processus basé sur la méthode de machine learning (ML) appelé KNN pour identifier la meilleure méthode parmi celles utilisées. Nous avons trouvé que les méthodes SMART et TOPSIS ont le même score contrairement à la méthode SAW qui est éliminée. Les résultats obtenus lors de notre étude ont montré que l’aide à la décision multicritère représente certainement l’outil le plus adéquat pour un problème multicritère à une compagnie telle que Sonatrach, pour la comparaison à l’aide de technique de machine learning était satisfaisante malgré que la dimension de l’échantillon utilisé n’est pas très grande, et nous proposons à l’entreprise d’inclure et de prendre en charge une masse de données comme une perspective à de futures recherches.