Lean Six Sigma et Machine Learning pour l'optimisation

Language: French

Published by Editions Notre Savoir Jun 2026, 2026

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'exploitation du pétrole lourd présente d'importants défis énergétiques et opérationnels en raison de sa viscosité élevée, qui a un impact direct sur l'efficacité des processus de récupération thermique. Dans le champ de Tsimiroro à Madagascar, une prévision précise de la viscosité est essentielle pour optimiser l'injection de vapeur et atténuer le gaspillage d'énergie excessif. Cette étude adopte la méthodologie Lean Six Sigma comme cadre structuré pour éliminer les mudas opérationnels (déchets) liés à la surconsommation de vapeur. Un cadre prédictif basé sur l'apprentissage automatique a été développé, comparant six architectures distinctes : régression linéaire, régression polynomiale du deuxième degré, machine à vecteurs de support (SVM), réseau neuronal artificiel (ANN), forêt aléatoire et XGBoost. Les résultats démontrent que même si le modèle polynomial atteint une précision statistique élevée (R = 0,995, RMSE = 154,62 cSt), l'architecture du réseau neuronal artificiel offre une robustesse supérieure (R = 1,000, RMSE = 154,62 cSt) pour capturer des comportements thermiques non linéaires complexes. XGBoost et Random Forest affichent des performances compétitives avec des valeurs R de 0,90 et 0,91 respectivement, tandis que SVM présente les erreurs de prédiction les plus élevées (RMSE ¿ 780 cSt). 56 pp. Französisch.…

Seller Inventory # 9786630125511

Title
Lean Six Sigma et Machine Learning pour l'optimisation
Author
Randrianasolo Rinah
Publisher
Editions Notre Savoir Jun 2026
Publication year
2026
Condition
Neu
Binding
Taschenbuch
Language
French
ISBN 10
6630125517
ISBN 13
9786630125511
Item weight
102 grams
Dimensions
220x150x4 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germany

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