Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python

Idioma: inglés

Editorial: Elsevier Science & Technology Apr 2021, 2021

0128219297 / 9780128219294

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python: A Step-by-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications delivers a critical training and resource tool to help engineers understand machine learning theory and practice, specifically referencing use cases in oil and gas. The reference moves from explaining how Python works to step-by-step examples of utilization in various oil and gas scenarios, such as well testing, shale reservoirs and production optimization. Petroleum engineers are quickly applying machine learning techniques to their data challenges, but there is a lack of references beyond the math or heavy theory of machine learning. Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python details the open-source tool Python by explaining how it works at an introductory level then bridging into how to apply the algorithms into different oil and gas scenarios. While similar resources are often too mathematical, this book balances theory with applications, including use cases that help solve different oil and gas data challenges. 476 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9780128219294

Título
Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python
Autor
Alireza Haghighat
Editorial
Elsevier Science & Technology Apr 2021
Año de publicación
2021
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
0128219297
ISBN 13
9780128219294
Peso del artículo
726 gramos
Dimensiones
228x152x31 mm

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