تدريسية من كلية الادارة والاقتصاد تنشر بحثا في مجلة ضمن تصنيف كلارفيت Q1 التابعة الى مؤسسة ELSIVER العالمية

نشرت مجلة Fuel التابعة الى مؤسسةELSIVER العالمية المجلة ذات معامل تأثير (8.035) والداخلة ضمن تصنيف كلاريفيت من تصنيف Q1 حسب موقع SJR بحثا للتدريسية (ريم صباح العنتاكي ) ,بعنوان Development of hybrid computational data-intelligence model for flowing bottom-hole pressure of oil wells: New strategy for oil reservoir management and monitoring وكان ملخص البحث اعتماد تطبيقات نماذج ML بشكل ملحوظ في مجال قضايا النفط والغاز ذات الصلة. ومع ذلك ، تم تطوير نماذج ML لحالة معينة من التنبؤ / التنبؤ وقد حان الوقت للحصول على جدوى من نماذج مساعدة الكمبيوتر ليتم تنفيذها في تكنولوجيا التعلم الآلي عبر الإنترنت. يجب أن يكون تطوير التكنولوجيا الحديثة للتنبؤ بآبار النفط FHBP باستخدام أحدث تكنولوجيا التعلم الفيدرالي (FL) محور تركيز الجيل القادم. يمكن توظيف “التقدير الكمي” لاكتشاف FHBP على أساس جدوى وإمكانات تقنية FL التي تم العثور عليها مؤخرًا. اللبنات الأساسية للنظام المتوقع هي بنية الشبكة الموزعة ، ومستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) الذكية ، وخوادم الحافة ، ومحور تجميع FL المركزي كما هو موضح في الشكل 7. يمكن تنفيذ تقنية FL المخطط لها عمليًا في المجال حيث يمكن لصناع القرار الاستفادة بشكل كبير من هذه المنهجية لإدارة واستدامة النفط والغاز.