Quantification de l'Incertain des Sous-surfaces à l'Aide de l'Apprentissage Automatique : Amélioration de la Gestion des Réservoirs Grâce aux Prédictions Basées sur les Données 2026

Détails de l'événement:

• Date:
• Heure: 09:00 AM-06:00 PM (expected)
• Lieu: Malaysia , Kuala Lumpur
• Type:

Le prochain événement, "Quantification de l'incertitude des sous-sols à l'aide de l'apprentissage automatique : une gestion améliorée des réservoirs grâce à des prédictions basées sur les données", se tiendra du 19 au 22 janvier 2026, dans le dynamique Territoire Fédéral de Kuala Lumpur, en Malaisie. Cette conférence vise à explorer l'intersection de pointe entre l'apprentissage automatique et la gestion des réservoirs, en offrant aux participants des perspectives sur les prédictions basées sur les données qui peuvent améliorer considérablement les processus de prise de décision dans la gestion des ressources en sous-sol. Les participants auront l'occasion d'échanger avec des experts de premier plan dans le domaine, de participer à des ateliers interactifs et de réseauter avec des professionnels dédiés à l'avancement de l'application de l'apprentissage automatique pour traiter les incertitudes dans les environnements souterrains.

Points forts

• Cours de formation complet de 5 jours axé sur la quantification de l'incertitude souterraine utilisant des techniques d'apprentissage automatique.
• Conçu pour améliorer la gestion des réservoirs à travers des prédictions basées sur les données.
• Prévu du 18 au 22 mai 2026 à Kuala Lumpur, Malaisie.
• Frais d'inscription anticipée de 4 199 SGD par personne.
• Tarifs réduits disponibles pour les équipes de 7 ou 10 participants de la même organisation.
• Code du cours : PE2158.
• Sessions alternatives disponibles à Londres, Royaume-Uni, et à Kuala Lumpur, Malaisie, en septembre 2026.
• Organisé par petroEDGE, un leader des cours de formation de l'industrie énergétique.
• Se concentre sur l'application de l'apprentissage automatique pour résoudre les défis dans les formations souterraines.
• Vise à améliorer la prise de décision dans la gestion des réservoirs grâce à des analyses de données avancées.

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