Sale
یادگیری ماشین و علم داده در صنعت نفت و گاز ۲۰۲۱
Machine Learning and Data Science in the Oil and Gas Industry 2021
دانلود کتاب یادگیری ماشین و علم داده در صنعت نفت و گاز ۲۰۲۱ (Machine Learning and Data Science in the Oil and Gas Industry 2021) با لینک مستقیم و فرمت pdf (پی دی اف) و ترجمه فارسی
| نویسنده |
Patrick Bangert |
|---|
۳۰ هزار تومان تخفیف با کد «OFF30» برای اولین خرید
| سال انتشار |
2021 |
|---|---|
| زبان |
English |
| تعداد صفحهها |
306 |
| نوع فایل |
|
| حجم |
19.1 MB |
🏷️ قیمت اصلی: 200,000 تومان بود.129,000 تومانقیمت فعلی: 129,000 تومان.
هوشمصنوعی ترجمه کالیبو
توضیحات
معرفی کتاب یادگیری ماشین و علم داده در صنعت نفت و گاز ۲۰۲۱
یادگیری ماشین و علم داده در صنعت نفت و گاز، توضیح میدهد که چگونه میتوان یادگیری ماشین را به طور خاص برای موارد استفاده در صنعت نفت و گاز تنظیم کرد. مهندسان نفت فرا خواهند گرفت که چه زمانی باید از یادگیری ماشین استفاده کنند، این فناوری چگونه در حال حاضر در عملیات نفت و گاز به کار گرفته میشود و چگونه جریان دادهها را در آینده مدیریت کنند.
این کتاب با رویکردی کاربردی، تمام جنبههای یک پروژه علم داده یا یادگیری ماشین را توضیح میدهد، از جمله بخشهای مدیریتی آن که اغلب دلیل شکست پروژهها هستند. چندین مطالعه موردی واقعی، مطالب کتاب را با موضوعاتی مانند نگهداری پیشبینیکننده، حسگری نرم و پیشبینی، تکمیل میکنند.
این راهنما، متخصصان را در مسیر یک پروژه علم داده در صنعت نفت و گاز هدایت میکند و آنها را از دامها دور نگه میدارد و ارزش تجاری آن را به وضوح بیان میکند.
* مروری بر تکنیکها و ابزارهای یادگیری ماشین، از جمله تمام جنبههای غیرفنی لازم برای موفقیت، ارائه میدهد.
* از طریق مطالعات موردی ارائه شده، درک عملی از یادگیری ماشین در عملیات نفت و گاز به دست میآورید.
* مهارتهای مدیریت تغییر را یاد میگیرید که به شما کمک میکند در پیگیری این فناوری اعتماد به نفس پیدا کنید.
* گردش کار یک پروژه در مقیاس بزرگ و اینکه یادگیری ماشین کجا مفید است (و کجا نیست) را درک خواهید کرد.
فهرست کتاب:
۱. Cover
۲. Front matter
۳. Table of Contents
۴. Dedication
۵. Copyright
۶. Contributors
۷. Foreword
۸. List of Illustrations
۹. List of Tables
۱۰. Chapter ۱ : Introduction
۱۱. Chapter ۲ : Data Science, Statistics, and Time-Series
۱۲. Chapter ۳ : Machine Learning
۱۳. Chapter ۴ : Introduction to Machine Learning in the Oil and Gas Industry
۱۴. Chapter ۵ : Data Management from the DCS to the Historian
۱۵. Chapter ۶ : Getting the Most Across the Value Chain
۱۶. Chapter ۷ : Project Management for a Machine Learning Project
۱۷. Chapter ۸ : The Business of AI Adoption
۱۸. Chapter ۹ : Global Practice of AI and Big Data in Oil and Gas Industry
۱۹. Chapter ۱۰ : Soft Sensors for NOx Emissions
۲۰. Chapter ۱۱ : Detecting Electric Submersible Pump Failures
۲۱. Chapter ۱۲ : Predictive and Diagnostic Maintenance for Rod Pumps
۲۲. Chapter ۱۳ : Forecasting Slugging in Gas Lift Wells
۲۳. Index
۱. روی جلد
۲. مطالب مقدماتی
۳. فهرست مطالب
۴. تقدیمنامه
۵. حق چاپ
۶. مشارکتکنندگان
۷. پیشگفتار
۸. فهرست تصاویر
۹. فهرست جداول
۱۰. فصل ۱: مقدمه
۱۱. فصل ۲: علم داده، آمار و سریهای زمانی
۱۲. فصل ۳: یادگیری ماشین
۱۳. فصل ۴: مقدمهای بر یادگیری ماشین در صنعت نفت و گاز
۱۴. فصل ۵: مدیریت داده از DCS تا Historian
۱۵. فصل ۶: به حداکثر رساندن بهرهوری در سراسر زنجیره ارزش
۱۶. فصل ۷: مدیریت پروژه برای یک پروژه یادگیری ماشین
۱۷. فصل ۸: کسب و کار پذیرش هوش مصنوعی
۱۸. فصل ۹: رویه جهانی هوش مصنوعی و کلان داده در صنعت نفت و گاز
۱۹. فصل ۱۰: حسگرهای نرم برای انتشار NOx
۲۰. فصل ۱۱: تشخیص خرابی پمپهای شناور برقی
۲۱. فصل ۱۲: نگهداری پیشبینانه و تشخیصی برای پمپهای میلهای
۲۲. فصل ۱۳: پیشبینی Slug در چاههای Gas Lift
۲۳. نمایه
توضیحات(انگلیسی)
Machine Learning and Data Science in the Oil and Gas Industry explains how machine learning can be specifically tailored to oil and gas use cases. Petroleum engineers will learn when to use machine learning, how it is already used in oil and gas operations, and how to manage the data stream moving forward. Practical in its approach, the book explains all aspects of a data science or machine learning project, including the managerial parts of it that are so often the cause for failure. Several real-life case studies round out the book with topics such as predictive maintenance, soft sensing, and forecasting. Viewed as a guide book, this manual will lead a practitioner through the journey of a data science project in the oil and gas industry circumventing the pitfalls and articulating the business value. – Chart an overview of the techniques and tools of machine learning including all the non-technological aspects necessary to be successful – Gain practical understanding of machine learning used in oil and gas operations through contributed case studies – Learn change management skills that will help gain confidence in pursuing the technology – Understand the workflow of a full-scale project and where machine learning benefits (and where it does not)
Table of Contents
1. Cover
2. Front matter
3. Table of Contents
4. Dedication
5. Copyright
6. Contributors
7. Foreword
8. List of Illustrations
9. List of Tables
10. Chapter 1 : Introduction
11. Chapter 2 : Data Science, Statistics, and Time-Series
12. Chapter 3 : Machine Learning
13. Chapter 4 : Introduction to Machine Learning in the Oil and Gas Industry
14. Chapter 5 : Data Management from the DCS to the Historian
15. Chapter 6 : Getting the Most Across the Value Chain
16. Chapter 7 : Project Management for a Machine Learning Project
17. Chapter 8 : The Business of AI Adoption
18. Chapter 9 : Global Practice of AI and Big Data in Oil and Gas Industry
19. Chapter 10 : Soft Sensors for NOx Emissions
20. Chapter 11 : Detecting Electric Submersible Pump Failures
21. Chapter 12 : Predictive and Diagnostic Maintenance for Rod Pumps
22. Chapter 13 : Forecasting Slugging in Gas Lift Wells
23. Index
24. A
دیگران دریافت کردهاند
کاربردهای علم داده و یادگیری ماشین در مهندسی زیرسطحی ۲۰۲۴
Data Science and Machine Learning Applications in Subsurface Engineering 2024
✨ ضمانت تجربه خوب مطالعه
بازگشت کامل وجه
در صورت مشکل، مبلغ پرداختی بازگردانده می شود.
دانلود پرسرعت
دانلود فایل کتاب با سرعت بالا
ارسال فایل به ایمیل
دانلود مستقیم به همراه ارسال فایل به ایمیل.
پشتیبانی ۲۴ ساعته
با چت آنلاین و پیامرسان ها پاسخگو هستیم.
ضمانت کیفیت کتاب
کتاب ها را از منابع معتیر انتخاب می کنیم.
