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dc.date.accessioned 2021-04-08T16:37:15Z
dc.date.available 2021-04-08T16:37:15Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/116577
dc.description.abstract Resulta interesante encontrar nuevas maneras de resolver más eficientemente los problemas actuales. Para ello basta con realizar un anáfisis exhaustivo de la situación e identificar las oportunidades de mejora. En este paper se presentará un estudio realizado sobre la industria del Oil&Gas, el cuál permitió realizar el desarrollo de una solución a algunos de los problemas actuales desde un enfoque informático, utilizando las últimas tendencias del mercado. es
dc.format.extent 5-16 es
dc.language es es
dc.subject Pozos petroleros es
dc.subject Tratamientos químicos es
dc.subject Aumento de productividad es
dc.subject Machine learning es
dc.title Prevención, detección y diagnóstico de problemas asociados a tratamientos químicos en pozos petroleros gracias a la aplicación de IA es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/jui/JUI-02.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-750X es
sedici.creator.person Perrotta, Agustín es
sedici.creator.person Caldora, Facundo es
sedici.creator.person Merlino, Hernán es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2020-10
sedici.relation.event XIII Jornadas de Vinculación Universidad-Industria (JUI 2020) - JAIIO 49 (Modalidad virtual) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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