Некоторые способы применения машинного обучения в работе нефтегазовых компаний:

• Контроль и управление состоянием эксплуатационного оборудования. 3 С помощью машинного обучения можно предсказывать возможные отказы оборудования, определять оптимальные режимы его работы, проводить мониторинг состояния и диагностику в режиме реального времени. 3
• Прогнозирование потребности в нефти и газе на основе исторических данных и прогнозов спроса. 3 Это помогает компаниям оптимизировать производство и управлять запасами эффективнее. 3
• Управление технологическими процессами в разведке и бурении. 3 С помощью алгоритмов машинного обучения можно оптимизировать процессы бурения скважин, улучшить прогнозирование свойств пласта и определять оптимальные параметры эксплуатации нефтяных месторождений. 3
• Анализ сейсмических данных. 2 Машинное обучение ускоряет процесс интерпретации данных сейсморазведки, создания трёхмерных моделей геологических объектов и анализа сложных геологических объектов. 2
• Разработка и управление старыми нефтяными и газовыми месторождениями. 2 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%. 2
• Обнаружение утечек в трубопроводе. 4 Дроны, оснащённые камерами и компьютерным зрением, могут автономно сканировать километры трубопровода, обнаруживая утечки, трещины и коррозию. 4