Как нефтегазовые компании применяют машинное обучение в своей работе?

Некоторые способы применения машинного обучения в работе нефтегазовых компаний:

• Контроль и управление состоянием эксплуатационного оборудования. cyberleninka.ru С помощью машинного обучения можно предсказывать возможные отказы оборудования, определять оптимальные режимы его работы, проводить мониторинг состояния и диагностику в режиме реального времени. cyberleninka.ru
• Прогнозирование потребности в нефти и газе на основе исторических данных и прогнозов спроса. cyberleninka.ru Это помогает компаниям оптимизировать производство и управлять запасами эффективнее. cyberleninka.ru
• Управление технологическими процессами в разведке и бурении. cyberleninka.ru С помощью алгоритмов машинного обучения можно оптимизировать процессы бурения скважин, улучшить прогнозирование свойств пласта и определять оптимальные параметры эксплуатации нефтяных месторождений. cyberleninka.ru
• Анализ сейсмических данных. trends.rbc.ru Машинное обучение ускоряет процесс интерпретации данных сейсморазведки, создания трёхмерных моделей геологических объектов и анализа сложных геологических объектов. trends.rbc.ru
• Разработка и управление старыми нефтяными и газовыми месторождениями. trends.rbc.ru Искусственный интеллект, анализируя исторические данные о геологии, пластовом давлении, межскважинных связях, параметрах работы скважин, объёмах добычи и закачки воды, позволяет увеличить извлекаемые запасы на 5–10%. trends.rbc.ru
• Обнаружение утечек в трубопроводе. www.ultralytics.com Дроны, оснащённые камерами и компьютерным зрением, могут автономно сканировать километры трубопровода, обнаруживая утечки, трещины и коррозию. www.ultralytics.com