Окт 19
Привет, товарищи !
Обзор различных материалов и статей по внедрению МО для нефтегазовых задач показал тренд на повсеместные попытки по внедрению этого инструмента. Однако реальный результат иногда (или даже в большинстве случаев) крайне сомнителен.
Как (оптимистично/пессимистично с оценкой на результат) Вы относитесь к применению инструмента МО в задачах petroleum инжинирнга ?
Кто реально интересуется этим и занимается на работе, расскажите, пожалуйста, свое видение по данной теме (где и как следует реально пытаться применять МО и ждать эффекта ?). Желательно указать задачи по разработке/добыче нефти и газа.
Спасибо за ответ.
Опубликовано
24 Окт 2019
Активность
64
ответа
5969
просмотров
24
участника
31
Рейтинг
он самый. С Захаряном там химичили... кончилось то скандалом вся эта история.
Приведу свой пример применения машинного обучения на практике.
Некоторое время назад использовал МО для построения модели оценки требуемого количества газа для турбины в качестве топлива в зависимости от объемов добычи нефти, газа и воды, объемов закачки газа, экспорта и распределения между объемами, идущими на сепараторы низкого и высокого давления. Пришлось перебрать несколько основных моделей, чтобы понять какая из них работает лучше.
Оцененные по модели объемы fuel газа и выходные мощности очень хорошо "заматчились" с фактическими данными.
Используем теперь эту модель в прогнозах. Результаты получаем в течение нескольких минут без необходимости запускать Unisim или Hysis.
Вы регрессионную задачу решали?
Да, регрессия
Раньше это называлось статистическим анализом, а теперь - машинное обучение и биг-дата.
Хотя могу ошибаться, возможно вы генерили массивы данных и обучали модель на них.
Выходит обычный прокси моделирование?
Так volvlad уже упомянул на этот счет в сообщении #23, в том числе и про Вануту.
По сути да, но машинное обучение красивее звучит... в общем, Джон Фрум :)
Ваша прокси модель хорошо справляется с интерполяцией или экстраполяцией?
Если кому интересно, вот ссылка на бесплатную online конференцию по цифровизации наземных месторождений (2-3 июля)
https://www.onshore-upstream-digitalization.com
Сомневаюсь что какой либо алгоритм может справиться с существенной экстраполяцией вперед.
Неизвиданные просторы приводят к неожиданным результатам. Как один из американцев выразился "there are uknown uknowns".
Спасибо за ссылку, будет интересно посмотреть, что будет представлено на конференции, пусть и оншор.
Отвечая на вопрсо скажу, что модель вполне неплохо справляется интерполяцией, экстраполяция в нашем случае минимальная. В основном моделирование происходит в диапазоне данных, уже видимых в прошлом.
Я занимаюсь сейчас этой темой - применение МО в НГ индустрии, готовлю пару статей к публикации
Про Data Science
https://youtu.be/7K7aLw6dIPM
Украинский разумеют, не только лишь все, мало кто может это сделать.
Страницы