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Nommie Kashani

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Nommie Kashani - Exploration Production - Total

Nommie Kashani, expert pour le département Géosciences chez Total E&P USA

Nommie est expert en développement de bases de données et applications pour le département Géosciences de Total E&P USA. Il débute sa carrière chez Total E&P Iran en 2001 où il développe plusieurs des premières bases de données de la filiale principalement dédiées aux départements de la finance et des opérations.

Il part ensuite en Afrique pour passer 4 ans chez Total E&P Nigeria et 4 ans chez Total E&P Congo où il développe de nombreuses applications internet et de bureautique dans le but de contribuer à la transformation numérique du Groupe. En 2014, Nommie rejoint Total E&P USA en tant qu'expert bases de données & applications pour le département Géosciences. Il est chargé de centraliser et automatiser la récolte des données de milliers de puits non conventionnels. A l'époque des mégadonnées (big data) et face à un volume d'informations qui augmente de manière exponentielle, Nommie s'intéresse au Machine learning et obtient plusieurs certificats sur le terrain.

Ses compétences l'amènent à participer à une compétition internationale de science des données organisée par Total à laquelle participent plus de 250 employés issus du monde entier. Nommie termine premier du tour de qualification ayant duré trois mois et gagne également la finale, une épreuve en direct où les candidats disposaient de deux heures pour se voir attribuer le titre de meilleur scientifique de données de la compétition.

Pour en savoir plus, retrouvez Nommie sur LinkedIn.

 

Projets

  • Conception et développement d'un système d'entreposage et de reporting des données pour Total E&P USA avec des mini-entrepôts pour stocker les données relatives à la comptabilité des dépenses et des recettes ou au foncier et à la production. Ce système permet ainsi de croiser des informations précieuses et de faire des économies de plusieurs millions de dollars.
  • Participation au projet Smart Predictive Analytics (prix de l'innovation EP en 2017) en concevant et développant le système de base de données sous-jacent (entrepôt de données de production).

 

Publications

  • Papier publié par SPE Data-Driven Analytics (PD2A), la Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), et l'Université de Houston (UH) lors de l'atelier organisé sur les applications d'analyse guidées par les données : Atelier "De la méthodologie à la technologie" : "Unconventional Predictive Workflow: Opportunities In Optimization", Pierre-Yves Aquilanti, Antoine Bertoncello, Nommie Kashani, Rob Merrit, 2016
  • Papier publié par SPE pour la Conférence et exposition sur les technologies de fracturation hydraulique : "Optimum Production Metrics to Predict Unconventional Well's Long-term Performance", Edward Ifejika, Bertrand De Cumont, Nommie Kashani, 2017

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