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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Secagem de areia em leito fluidizado: análise de dados e modelagem prescritiva por meio de algoritmos de aprendizado de máquina (2021)
Dantas, Gabriel Alencar Silva Almeida; Chieregati, Ana Carolina (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: SECAGEM, AREIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INDÚSTRIA 4.0
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ABNT
DANTAS, Gabriel Alencar Silva Almeida. Secagem de areia em leito fluidizado: análise de dados e modelagem prescritiva por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65979fd0-5aeb-4229-815a-a6dd6d8c744e/GabrielAlencarSilvaAlmeidaDantas%20%20PMI21.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Dantas, G. A. S. A. (2021). Secagem de areia em leito fluidizado: análise de dados e modelagem prescritiva por meio de algoritmos de aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65979fd0-5aeb-4229-815a-a6dd6d8c744e/GabrielAlencarSilvaAlmeidaDantas%20%20PMI21.pdf
NLM
Dantas GASA. Secagem de areia em leito fluidizado: análise de dados e modelagem prescritiva por meio de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65979fd0-5aeb-4229-815a-a6dd6d8c744e/GabrielAlencarSilvaAlmeidaDantas%20%20PMI21.pdf
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Dantas GASA. Secagem de areia em leito fluidizado: análise de dados e modelagem prescritiva por meio de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65979fd0-5aeb-4229-815a-a6dd6d8c744e/GabrielAlencarSilvaAlmeidaDantas%20%20PMI21.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Integração mundial de bases de dados de Improved and Enhanced Oil Recovery (IOR/EOR): predições e análises estratégicas por meio de algoritmos de Inteligência Artificial (2019)
Custódio, Luiz Felipe Niedermaier; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador) ; Gioria, Rafael dos Santos (coorient)
Unidade: EP
Assuntos: ENGENHARIA DE PETRÓLEO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, BASES DE DADOS
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ABNT
CUSTÓDIO, Luiz Felipe Niedermaier. Integração mundial de bases de dados de Improved and Enhanced Oil Recovery (IOR/EOR): predições e análises estratégicas por meio de algoritmos de Inteligência Artificial. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/147a9ced-bb9f-4a45-b072-6f4014669648/LuizFelipeNiedermaierCustodio%20-%20PMI-19.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Custódio, L. F. N. (2019). Integração mundial de bases de dados de Improved and Enhanced Oil Recovery (IOR/EOR): predições e análises estratégicas por meio de algoritmos de Inteligência Artificial (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/147a9ced-bb9f-4a45-b072-6f4014669648/LuizFelipeNiedermaierCustodio%20-%20PMI-19.pdf
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Custódio LFN. Integração mundial de bases de dados de Improved and Enhanced Oil Recovery (IOR/EOR): predições e análises estratégicas por meio de algoritmos de Inteligência Artificial [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/147a9ced-bb9f-4a45-b072-6f4014669648/LuizFelipeNiedermaierCustodio%20-%20PMI-19.pdf
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Custódio LFN. Integração mundial de bases de dados de Improved and Enhanced Oil Recovery (IOR/EOR): predições e análises estratégicas por meio de algoritmos de Inteligência Artificial [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/147a9ced-bb9f-4a45-b072-6f4014669648/LuizFelipeNiedermaierCustodio%20-%20PMI-19.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação do uso de completação inteligente em um reservatório carbonático (2019)
Oliveira, Nelson Ewert de; Pinto, Marcio Augusto Sampaio (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: RESERVATÓRIOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, POÇOS, SIMULAÇÃO, CARBONATOS
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ABNT
OLIVEIRA, Nelson Ewert de. Avaliação do uso de completação inteligente em um reservatório carbonático. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a3e00097-fa24-4f96-a544-b464a937cd4e/NelsonEwertdeOliveira%20-%20%20PMI-19.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Oliveira, N. E. de. (2019). Avaliação do uso de completação inteligente em um reservatório carbonático (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a3e00097-fa24-4f96-a544-b464a937cd4e/NelsonEwertdeOliveira%20-%20%20PMI-19.pdf
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Oliveira NE de. Avaliação do uso de completação inteligente em um reservatório carbonático [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a3e00097-fa24-4f96-a544-b464a937cd4e/NelsonEwertdeOliveira%20-%20%20PMI-19.pdf
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Oliveira NE de. Avaliação do uso de completação inteligente em um reservatório carbonático [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a3e00097-fa24-4f96-a544-b464a937cd4e/NelsonEwertdeOliveira%20-%20%20PMI-19.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) (2019)
Andrade, Pedro Amoroso de; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: POÇOS, ENGENHARIA DE PETRÓLEO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
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ABNT
ANDRADE, Pedro Amoroso de. Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM). 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Andrade, P. A. de. (2019). Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf
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Andrade PA de. Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf
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Andrade PA de. Assinatura de variáveis em perfis de poços na determinação de zonas de interesse para óleo e gás com base em Mapas Auto-Organizáveis (SOM) [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3eba1a82-7c20-4e6e-859e-b402a18a5d22/PedroAmorosodeAndrade%20-%20%20PMI-19.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Imputação com Sef-Organizing Maps: comparação de abordagens aplicadas à densiometria Gamma (2019)
Amaral, João Guilherme dos Santos Prudente do; Gioria, Rafael dos Santos (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: ENGENHARIA DE PETRÓLEO, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ESCOAMENTO MULTIFÁSICO
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ABNT
AMARAL, João Guilherme dos Santos Prudente do. Imputação com Sef-Organizing Maps: comparação de abordagens aplicadas à densiometria Gamma. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6753bf42-af06-4322-b3ed-cd02c95c2baa/JoaoGuilhermedosSantosPrudentedoAmaral%20-%20PMI-19.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Amaral, J. G. dos S. P. do. (2019). Imputação com Sef-Organizing Maps: comparação de abordagens aplicadas à densiometria Gamma (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6753bf42-af06-4322-b3ed-cd02c95c2baa/JoaoGuilhermedosSantosPrudentedoAmaral%20-%20PMI-19.pdf
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Amaral JG dos SP do. Imputação com Sef-Organizing Maps: comparação de abordagens aplicadas à densiometria Gamma [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6753bf42-af06-4322-b3ed-cd02c95c2baa/JoaoGuilhermedosSantosPrudentedoAmaral%20-%20PMI-19.pdf
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Amaral JG dos SP do. Imputação com Sef-Organizing Maps: comparação de abordagens aplicadas à densiometria Gamma [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6753bf42-af06-4322-b3ed-cd02c95c2baa/JoaoGuilhermedosSantosPrudentedoAmaral%20-%20PMI-19.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aplicações de machine learning na mineração (2018)
Iwasaki, Victor Hajime; Ulsen, Carina (Orientador) ; Nery, Guilherme Pinho (coorient)
Unidade: EP
Assuntos: MINERAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
IWASAKI, Victor Hajime. Aplicações de machine learning na mineração. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Sao Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7feb91e0-4964-492e-ab55-d80ee12021a4/victor%20Hajime%20Iwasaki.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Iwasaki, V. H. (2018). Aplicações de machine learning na mineração (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, Sao Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7feb91e0-4964-492e-ab55-d80ee12021a4/victor%20Hajime%20Iwasaki.pdf
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Iwasaki VH. Aplicações de machine learning na mineração [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7feb91e0-4964-492e-ab55-d80ee12021a4/victor%20Hajime%20Iwasaki.pdf
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Iwasaki VH. Aplicações de machine learning na mineração [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7feb91e0-4964-492e-ab55-d80ee12021a4/victor%20Hajime%20Iwasaki.pdf

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