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Machine learning : participez au Data Challenge IFPEN 2018

Février 2018

C’est parti ! Le Data Challenge IFPEN, "Prediction of Residual Oil Saturation", est lancé.

 

Le défi ?

Démontrer qu’une approche statistique pourrait permettre de prédire la quantité d’huile résiduelle dans un milieu poreux, en exploitant les données de microstructure poreuse de roche.

Arriver à modéliser le processus physique qui permet de connaître le volume et la répartition de l’huile résiduelle dans une roche poreuse représente un réel enjeu industriel ; cela permet d’éviter des expérimentations longues et couteuses et apporte des informations utiles au design des solutions EOR (récupération assistée du pétrole) visant à augmenter le taux de récupération dans les gisements.

Etudiants, datascientists,
>> inscrivez-vous sur la plateforme Challenge Data.

 

Pour en savoir plus

>> site Web du Collège de France > Challenge 2017-2018 : Prédiction de la saturation d'huile résiduelle, par Stéphane Mallat (IFPEN)

 


 

L'espace Découverte vous propose des clés pour comprendre les enjeux énergétiques du 21ème siècle liés à un développement durable de notre planète.

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