Développement d’une application web permettant l’extraction de renseignements sur le forage et prévision des risques de forage : application SLB NAF Ex-Schlumberger

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dc.contributor.author Terfani, Ahmed Abdelnour
dc.contributor.author Izerouel, Adel Sofiane
dc.contributor.other Arki, Oussama, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2025-11-16T14:23:25Z
dc.date.available 2025-11-16T14:23:25Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.other EP00980
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11335
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 fr_FR
dc.description.abstract Ce travail porte sur le développement intégral, à partir de zéro, d’une application web pour l’extraction d’informations et la prédiction des risques à partir des rapports journaliers de forage (DDR) dans l’industrie pétrolière et gazière. L’objectif principal est de fournir aux ingénieurs et responsables de forage des informations exploitables pour optimiser l’efficacité opérationnelle et atténuer les dangers potentiels. La solution, conçue et réalisée entièrement en interne, comprend le traitement des données des DDR, l’application de techniques de science des données pour la reconnaissance de formes, et l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (IA) avancés pour la génération d’informations pertinentes et la prédiction fiable des risques. Toutes ces fonctionnalités sont accessibles via une interface web de type tableau de bord (dashboard) conviviale, spécifiquement conçue pour une analyse efficace des données et une visualisation claire des risques prédits. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Rapports Journaliers de Forage (DDR) fr_FR
dc.subject Extraction d’Informations fr_FR
dc.subject Visualisation fr_FR
dc.subject Prédiction des Risques fr_FR
dc.subject Apprentissage Automatique fr_FR
dc.subject Modèles d’IA fr_FR
dc.title Développement d’une application web permettant l’extraction de renseignements sur le forage et prévision des risques de forage : application SLB NAF Ex-Schlumberger fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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