Proxy-Modell für Maschinelles Lernen zur Parameterabstimmung in Ölfeldproduktionsoperationen

EP4348362 Art A1 10. April 2024

Anmelder: Services Pétroliers Schlumberger, GeoQuest Systems B.V. 🇫🇷

Details

Veröffentlichungs-Nr.: EP4348362
Aktenzeichen: EP22812395
Anmeldetag: 27. Mai 2022
Veröffentlichung: 10. April 2024
Rechtsraum: EP
IPC: G05B17/02G06Q10/04G06F30/27E21B47/00G01V99/00E21B43/17E21B43/26E21B43/00G01V20/00G06Q50/02

Offizieller Volltext

Abstract

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Anmelder

Firmen: Services Pétroliers Schlumberger
GeoQuest Systems B.V.
Land: 🇫🇷 Frankreich

🇫🇷 Schlumberger

Weltweit führendes Öl- und Gasdienstleistungsunternehmen mit Wurzeln in Frankreich, operativ heute vor allem aus Houston und Paris geführt (unter der Marke SLB). Aktiv in Bohrtechnik, Reservoirmanagement, Seismik und digitalen Lösungen für die Energiebranche.

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Fachgebiete

Bergbau & Bohrtechnik Mess-, Prüf- & Zeitmesstechnik Software & Datenverarbeitung Steuerungs- & Regelungstechnik

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