Well Production Practical Handbook. Edition en langue anglaise, Edition revue et augmentée

Le data mining et la data science sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, production, consommation, fidélisation...). Cette cinquième édition, actualisée et augmentée de 90 pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au text mining, objet d'un chapitre complètement remanié. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classiques" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée, régression clusterwise...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, les SVM, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting et la détection des règles d'associations. Les avancées les plus récentes du machine learning et les applications les plus actuelles des Big Data sont présentées, qui vont des algorithmes de reconnaissance d'image aux méthodes de plongement de mots en text mining. Les chapitres sur les réseaux de neurones et les SVM sont illustrés par la reconnaissance de l'écriture manuscrite. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et complets, à commencer par le logiciel libre R, que nous comparons en détail aux logiciels SAS et IBM SPSS dans un chapitre spécifique. Ces logiciels sont utilisés pour illustrer par des exemples précis les explications théoriques données. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels. Un chapitre est consacré à une étude de cas complète de credit scoring, de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score.

Molecular simulation is an emerging technology for determining the properties of many systems that are of interest to the oil and gas industry, and more generally to the chemical industry. Based on a universally accepted theoretical background, molecular simulation accounts for the precise structure of molecules in evaluating their interactions. Taking advantage of the availability of powerful computers at moderate cost, molecular simulation is now providing reliable predictions in many cases where classical methods (such as equations of state or group contribution methods) have limited prediction capabilities. This is particularly useful for designing processes involving toxic components, extreme pressure conditions, or adsorption selectivity in microporous adsorbents. Molecular simulation moreover provides a detailed understanding of system behaviour.As illustrated by their award from the American Institute of Chemical Engineers for the best overall performance at the Fluid Simulation Challenge 2004, the authors are recognized experts in Monte Carlo simulation techniques, which they use to address equilibrium properties.This book presents these techniques in suficient detail for readers to understand how simulation works, and describes many applications for industrially relevant problems. The book is primarily dedicated to chemical engineers who are not yet conversant with molecular simulation techniques. In addition, specialists in molecular simulation will be interested in the large scope of applications presented (including fluid properties, fluid phase equilibria, adsorption in zeolites, etc.).

Cet ouvrage rassemble les différents modes de présentation d'éléments chaudronnés couramment utilisés dans l'industrie. Il énonce les principes de base de construction, en perspective isométrique, des lignes de tuyauterie suivant les représentations simplifiées conventionnelles. Par de nombreuses illustrations, il permet au concepteur de plans d'établir la corrélation entre le symbole et l'appareil. Des exemples, extraits d'ensembles industriels, en illustrent l'emploi.

Cet ouvrage est le fruit d'une longue expérience d'enseignement des probabilités-statistiques au sein de l'Institut d'Informatique d'Entreprise et de l'ESCPI Ingénieurs 2000 (CNAM). Il s'adresse aux élèves des écoles d'ingénieur, aux étudiants en mathématiques appliquées et aux ingénieurs et techniciens non-spécialistes en la matière. Son contenu et sa forme pédagogique facilitent l'assimilation de la théorie probabiliste, en particulier de certains thèmes difficiles tels le calcul de loi, le conditionnement et les notions d'asymptotique. Le livre introduit également au domaine des applications en statistiques et en fiabilité. Après des rappels de cours, les exercices abordent des sujets classiques comme les lois usuelles et les vecteurs gaussiens et d'autres plus spécifiques comme la détection de rupture, sujet actuellement leader en matière de recherche.