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Técnicas de aprendizaje profundo para el pronóstico de la producción de petróleo: aplicación a pozos perforados en yacimientos no-convencionales

dc.contributor.advisorSoliani, Valeria
dc.contributor.authorOrtega Arrieta, Alexis Enrique
dc.date.accessioned2022-04-18T18:33:10Z
dc.date.available2022-04-18T18:33:10Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstract"El presente trabajo busca desarrollar una metodología basada en datos para pronosticar la producción mensual promedio de petróleo de pozos horizontales perforados y completados en el yacimiento no-convencional Vaca Muerta en Argentina. Se busca también modelar el efecto de varios parámetros de yacimiento y completamiento en la producción de pozos de petróleo y gas mediante la aplicación de una metodología probabilística. Para lo anterior, se propone el uso de una arquitectura novedosa denominada “Temporal Fusion Transformers” que, mediante el análisis de la compleja interacción entre covariables estáticas y covariables temporales, permite pronosticar múltiples pasos de tiempo futuros."es
dc.description.notesTrabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2021es
dc.identifier.urihttp://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3788
dc.language.isoeses
dc.subjectPRODUCCION DE PETROLEOes
dc.subjectAPRENDIZAJE PROFUNDOes
dc.subjectANALISIS DE DATOSes
dc.subjectYACIMIENTOS PETROLIFEROSes
dc.titleTécnicas de aprendizaje profundo para el pronóstico de la producción de petróleo: aplicación a pozos perforados en yacimientos no-convencionaleses
dc.typeTrabajo final de especializaciónes
dspace.entity.typeTrabajo final de especialización
itba.description.filiationFil: Ortega Arrieta, Alexis Enrique. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.

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