| 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 |