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PID2019-108111RB-I00

Financiado

INVERSION EN TIEMPO REAL CON METODOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO

EL PROYECTO DEEPINVERSE SE CENTRA EN LA INVERSION NUMERICA EN TIEMPO REAL DE LOS PROBLEMAS DE PROPAGACION DE ONDAS REGIDOS POR ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES (EDPS) UTILIZANDO ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING E... ver más

01/01/2019

BCAM - BASQUE CENT...

136K€

Presupuesto del proyecto: 136K€

Líder del proyecto

BCAM - BASQUE CENTER FOR APPLIED MATHEMATICS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 5M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

BCAM - BASQUE CENTER FOR APPLIED MATHEMATICS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 5M€

Presupuesto del proyecto 136K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PROYECTO DEEPINVERSE SE CENTRA EN LA INVERSION NUMERICA EN TIEMPO REAL DE LOS PROBLEMAS DE PROPAGACION DE ONDAS REGIDOS POR ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES (EDPS) UTILIZANDO ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING EN INGLES, DL), DADA UNA EDP DE COEFICIENTES VARIABLES, PRIMERO GENERAREMOS BASES DE DATOS MASIVAS EMPLEANDO METODOS AVANZADOS DE GALERKIN PARA CALCULAR DECENAS DE MILES DE SOLUCIONES DE LA MISMA, PARA ELLO, SE EMPLEARAN METODOS PUNTEROS COMO LA DESCOMPOSICION GENERALIZADA ADECUADA (EN INGLES PROPER GENERALIZED DECOMPOSITION, PGD), EL MODELADO DE ORDEN REDUCIDO Y LOS METODOS DE REDUCCION DE DIMENSIONALIDAD UTILIZANDO EL ANALISIS DE FOURIER, A CONTINUACION, CONSTRUIREMOS ALGORITMOS DL CON REDES NEURONALES AVANZADAS DE CODIFICADOR-DECODIFICADOR PARA APROXIMAR NUMERICAMENTE LAS SOLUCIONES DIRECTAS E INVERSAS, EMPLEAREMOS DIFERENTES TERMINOS DE REGULARIZACION PARA FAVORECER CIERTAS SOLUCIONES INVERSAS SOBRE OTRAS POSIBLES SOLUCIONES DEL PROBLEMA INVERSO QUE PUEDEN NO TENER NINGUN SENTIDO FISICO, FINALMENTE, APLICAREMOS LOS RESULTADOS A: (A) LA INVERSION EN TIEMPO REAL DE LAS MEDICIONES DE RESISTIVIDAD DE POZOS CON FINES DE GEOSTEERING (QUE ES EL ACTO DE AJUSTAR LA TRAYECTORIA DEL POZO EN TIEMPO REAL EN BASE A MODELOS DE TIERRA INVERTIDOS RECUPERADOS DE LAS MEDICIONES REGISTRADAS QUE SE HAN ADQUIRIDO EN LA PERFORACION), Y (B) EL MONITOREO DEL ESTADO ESTRUCTURAL DE PLATAFORMAS EOLICAS MARINAS EMPLEADAS PARA PRODUCIR ENERGIA RENOVABLE, EL MANTENIMIENTO ADECUADO DE ESTAS ESTRUCTURAS ES FUNDAMENTAL PARA LA VIABILIDAD ECONOMICA DE ESTA FUENTE DE ENERGIA RENOVABLE, ESTE PROCESO DE INVERSION SE BASA EN MEDICIONES ELASTO-ACUSTICAS,EL GRUPO DE INVESTIGACION DE BCAM-UPV / EHU QUE DESARROLLARA EL PROYECTO DEEPINVERSE COLABORA, ENTRE OTRAS, CON LAS SIGUIENTES INSTITUCIONES: (A) VARIAS COMPAÑIAS PETROLIFERAS, INCLUIDA REPSOL, GRACIAS A LA QUE TENEMOS ACCESO A BASES DE DATOS CON MEDICIONES ELECTROMAGNETICAS DE POZOS; Y (B) EL CENTRO TECNOLOGICO TECNALIA RESEARCH AND INNOVATION, QUE ES UNO DE LOS PRINCIPALES EXPERTOS EUROPEOS EN APLICACIONES DE ENERGIA RENOVABLE EN ALTA MAR, ADEMAS, EL GRUPO DE INVESTIGACION LIDERA EL PROYECTO EUROPEO H2020 MATHROCKS QUE SE CENTRA EN LA APLICACION DE METODOS NUMERICOS A LA GEOFISICA, EN MATHROCKS, TAMBIEN PARTICIPAN REPSOL, EL BARCELONA SUPERCOMPUTING CENTER (BSC) Y LA UNIVERSIDAD POLITECNICA DE BARCELONA CON EL GRUPO DE INVESTIGACION DE PEDRO DIAZ TRABAJANDO EN EL METODO PGD, APRENDIZAJE PROFUNDO\ELEMENTOS FINITOS\METODOS INVERSOS\SIMULACION\MEDICIONES DE RESISTIVIDAD DE POZO\ENERGIA EOLICA OFFSHORE

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