Évaluation de risque dans un prospect pétrolier par la régression linéaire et le machine learning ( cas Sonatrach )

dc.contributor.authorBendjedou, Hayat
dc.contributor.authorHireche, Douaa
dc.contributor.authorBenmansour, M.(Promotrice)
dc.date.accessioned2024-11-21T07:22:37Z
dc.date.available2024-11-21T07:22:37Z
dc.date.issued2023
dc.description55 p. : ill. ; 30 cm.en_US
dc.description.abstractL’objectif de notre étude est de fournir des recommandations et des bonnes pratiques pour l’évaluation du risque dans un prospect pétrolier. Nous chercherons à identifier les variables explicatives les plus influentes et les méthodes d’analyse les plus adaptées pour estimer le risque et pour établir un modèle prédictif du risque géologique. Ce modèle sera validé et calibré à partir des données disponibles afin d’obtenir des estimations fiables de la PoS pour de nouveaux prospects pétroliers. Le mémoire est structuré en quatre chapitres distincts, chacun couvrant des aspects spécifiques liés à cette problématique : • Le premier chapitre commence par une présentation détaillée de Sonatrach, une entreprise pétrolière algérienne. Nous aborderons ensuite les notions fondamentales des hydrocarbures, du système pétrolier et de l’exploration pétrolière. Cette section introductive est essentielle pour établir le contexte et la compréhensionen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/14764
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité M'hamed Bougara : Faculté des sciencesen_US
dc.subjectles hydrocarburesen_US
dc.subjectRéseauxen_US
dc.subjectNeurones Artificielen_US
dc.subjectApplicationen_US
dc.titleÉvaluation de risque dans un prospect pétrolier par la régression linéaire et le machine learning ( cas Sonatrach )en_US
dc.typeThesisen_US

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