There are a number of ways that oil extraction can be made more efficient, including the following:
Improved technology: Advances in drilling and extraction technology can increase the speed and accuracy of oil extraction, reducing the amount of time and resources required. This can include the use of more advanced drilling equipment, better imaging and mapping techniques, and more sophisticated control systems.
Enhanced oil recovery (EOR) techniques: EOR techniques can be used to increase the amount of oil that can be extracted from a given reservoir. This can include methods such as injecting steam, chemicals, or gases into the reservoir to loosen the oil and make it easier to extract.
Improved reservoir management: Better understanding and management of oil reservoirs can help to optimize production and maximize the amount of oil that is extracted. This can include techniques such as reservoir modeling, monitoring, and control, as well as the use of advanced data analytics and machine learning.
Collaboration and sharing of best practices: Collaboration and sharing of knowledge and expertise among oil and gas companies can help to identify and adopt the most effective and efficient extraction techniques. This can include the sharing of data, technology, and expertise, as well as the development of common standards and approaches.
Я на работе собеседую людей в компнию на позицию qa automation engineer. Есть список вопросов и тестовое задание.
ChatGPT проходит собеседование и код пишет лучше среднего кандидата.
Я на работе собеседую людей в компнию на позицию qa automation engineer. Есть список вопросов и тестовое задание.
ChatGPT проходит собеседование и код пишет лучше среднего кандидата.
Вопрос: "Write a resume of a systems developer that will maximise my chances of being hired by Amazon"
Ответ:
Summary
Highly skilled systems developer with extensive experience in developing and maintaining complex systems. Adept at working with cross-functional teams to design and implement solutions that meet business needs. Strong background in software development, project management, and system design. Proven track record of delivering successful projects on time and within budget.
Experience
Developed and maintained a complex inventory management system for a large retail company, resulting in improved efficiency and cost savings.
Led a team of developers in the design and implementation of a new CRM system, resulting in increased sales and customer satisfaction.
Worked with cross-functional teams to design and implement a new e-commerce platform, resulting in a significant increase in online sales.
Collaborated with business stakeholders to define project requirements and ensure alignment with business goals.
Managed project budgets and resources to deliver projects on time and within budget.
Skills
Extensive experience in software development and systems design
Strong project management skills
Proficient in a variety of programming languages, including Java, C++, and Python
Excellent communication and collaboration skills
Ability to work well in a team environment and manage multiple priorities
Education
Bachelor's degree in Computer Science, XYZ University
Certifications
Certified ScrumMaster (CSM)
Certified Agile Practitioner (CAP)
References
Available upon request."
В общем, что имею сказать по этому поводу, к sexy-dolls прикручиваем chatGPT и всё, на выходе получаем умную и красивую, которую можно в любой момент выключить конопочкой remote control. То же самое можно и в обратную - какой-нить Кен со своими 49.5 см + chatGPT и белковые мужики в пролёте.
Что-то прям хайповый хайп начался с конца ноября по этому chatGPT. То ли вот реально прям щас на наших глазах происходит революция в AI (DALL-E 2, MidJourney в ту же копилку), то ли это такой очень хитрожопый маркетинговый ход от корпораций - только вот для чего? В чём смысл сего хайпа? Что на моей памяти было-то... коммунизм зарешает все наши все проблемки! К 2000 году построим-таки светлое будущее! Раздадим всем ваучеры и каждый сможет почувствовать себя собственником производственных активов нашей необъятной Родины! Вайвлеты с FFT решат почти все практические задачки! Интернет в каждый дом, а потом и в карман, и да будет всем щастье коллективного разума! Блокчейн с биткойном - вот где оказывается финансовое щастье, независимое от финансовых корпоративых монстров злоебучего капитализма! Продолжать? На что ещё можно подсадить таких вот наивных юзеров, чтобы потом аккуратненько их стальной корпоративной рукой за яйчишечки взять и сжимать их по мере надобности??? Дать им сладкие и красивые пилюльки AI - кому синие, а кому красные, пофиг! Матрица - это как лента Мёбиуса скрученная саму на себя, куда ни беги - не вырвешься ))
Для меня это рабочий инструмент который может быть полезен.
А в чем именно, ну если навскидку?
Я уже давно не работаю в нефтянки, поэтуму и топик открыл. Работаю инженером по тестированию, пишу код. Так вот эту неделю я активно пользуюсь chatGPT вместо гугла и stackoverflow, в IT заезженая шутка что у програмистов 80% работы это гугл и поиск ответов на stackoverflow. Планирую и дальше пользоваться.
Сколько система думает над ответом? Такое ощущение, что ответы генерятся из Википедии и каких-то профильных ресурсов. Интересны технические нетривальные вопросы - насколько система будет уходить вразнос ))
С этим вашим ИИ просто появляется очередное звено: в самом начале разработчик писал код низкого уровня (на ассемблере), который транслировался в машинный код, который исполнялся процессором. Потом разработчик стал писать код на языке высокого уровня, который транслировался в код низкого уровня, который транслировался в машинный код, который исполнялся процессором. Теперь разработчик нового уровня будет писать очень-очень подробное техническое задание, которое транслируется в код на языке высокого уровня, который транслируется в код низкого уровня, который транслируется в машинный код, который исполняется процессором....
Что бы там ни говорили про chatGPT плохое и хорошее, одно понятно - надо пробовать в том числе для нефтянки. AI должен стать ассистентом для человека, когда он учится или работает.
Есть там возможность свою сетку сделать на основе chatGPT и обучать, тестировать на своих данных. Вот туда собираюсь думать и делать
Покрутили поигрались - интересно. Попросили дать рекомендации, как на сделать самую лучшую нефтяную компанию, в чем успех, так сказать, ну и заодно про как сделать самым лучшим Subsurface. Ответы конечно своеобразные.
Я бы многое отдал посмотреть на это. Часто сам человек не может сказать, в чем проблема ("сделай мне хорошо" не канает). А без формулировки проблемы задание не напишешь.
Он будет хорош, когда ты не можешь решить примитивные проблемы (парсить файлики и датасеты, накидывать одни свойства на другие по признакам). На любой вопрос - сколько слоев абстракций сделать в приложении, которое обслуживает 20 геолов, разбросанных географически - нет, не поможет, ибо "все зависит от..."
Stroncz пишет:
Офигенский каммент по ChatGPT родили вот тут:
Цитата:
С этим вашим ИИ просто появляется очередное звено: в самом начале разработчик писал код низкого уровня (на ассемблере), который транслировался в машинный код, который исполнялся процессором. Потом разработчик стал писать код на языке высокого уровня, который транслировался в код низкого уровня, который транслировался в машинный код, который исполнялся процессором. Теперь разработчик нового уровня будет писать очень-очень подробное техническое задание, которое транслируется в код на языке высокого уровня, который транслируется в код низкого уровня, который транслируется в машинный код, который исполняется процессором....
Да, нижний слой во многих областях (написание скриптов на заказ, генерация текстов, ознакомление с какой либо тематикой при полном отсутсвии понимания в ней) он выгребет полностью, как когда то автоматический системы убрали телефонисток и машинисток (кто печатал на печатных машинках). Существенно обрежет возможности джунов в программировании и тестировании. Но на этом все, думать он за пользователя не начнет. Те, кто поймет и освоит его ограничения, смогут получить преимущества на ближайшие пару лет.
В нефтегазе он пока бесполезен.
Antalik пишет:
Коллеги!
Кто-то уже разговарил с chatGPT за нефть и газ? Как впечатления?
Меж тем в новостях пишут, что Гугл выкатил конкурента chatGPT в виде системы Bard. А OpenAI - создателя chatGPT выкупает Microsoft. Крупные компании поняли, что это клондайк и сразу пошли с козырей. Это означает, что все абсолютно по серьезке и дальше мы увидим данные вещи в полный рост, как когда-то сотовые телефоны проникли в нашу жизнь.
Вчера начал смотреть кино Her (Она). И тут такие новостя. Ну и ну.
Однозначно стоит вводить запрос на английском языке. Ответ будет более развернут. Сравнил.
Своего рода карманная википедия.
1. Что такое нефтяная скважина
Нефтяная скважина - это скважина, которая используется для добычи нефти. Она состоит из нескольких элементов, включая колонну скважины, которая проходит через все слои и обеспечивает доступ к нефти, и оборудование, которое используется для насосания нефти на поверхность. Нефтяные скважины могут быть расположены как на земле, так и на морском дне, и их глубина может варьироваться от нескольких метров до нескольких километров.
1. What is an oil well
An oil well is a borehole drilled into the ground for the purpose of extracting petroleum (crude oil) from subsurface reservoirs. The process involves drilling a hole deep into the earth, usually to a depth of several thousand feet, and then inserting a casing or pipe into the hole to hold it open. The oil is then pumped to the surface through the casing.
Oil wells can be classified into several types based on their location, orientation, and method of drilling. Some common types of oil wells include vertical wells, horizontal wells, deviated wells, and multi-lateral wells. The choice of drilling method and well design depends on several factors, including the location and size of the oil reservoir, the type of oil, the geology of the area, and the production goals for the well.
The extraction of oil from an oil well requires specialized equipment and techniques, and can have significant environmental impacts, including air and water pollution and the release of greenhouse gases. As such, oil well development and operations are subject to strict regulations and oversight.
Иду дальше
2. Как адаптировать гидродинамическую модель нефтяного месторождения
Адаптация гидродинамической модели нефтяного месторождения включает в себя следующие шаги:
Сбор данных: Необходимо собрать как можно больше данных о месторождении, таких как геологические данные, данные о добыче, данные о производственных условиях и т.д.
Оценка модели: Необходимо оценить текущую модель и определить, где требуется внести изменения.
Внесение изменений в модель: На основе собранных данных и оценки текущей модели необходимо внести изменения в модель, чтобы она была более точной и релевантной.
Проверка точности: Необходимо проверить точность модели путем сравнения прогнозируемых данных с реальными данными добычи.
Повторное внесение изменений: Если необходимо, необходимо повт
2. How to adapt the hydrodynamic model of an oil field
Adapting the hydrodynamic model of an oil field requires a comprehensive understanding of the underlying physics and mathematics of fluid flow, as well as a thorough analysis of the specific conditions of the field. The process typically involves the following steps:
Data collection: Collect data on the geological, geophysical, and petrophysical properties of the field, including information on the rock and fluid properties, fluid flow rates, pressure and temperature, and well completions.
Model building: Use the collected data to build a numerical model of the field. This can be done using a variety of simulation tools, such as finite difference or finite element methods
Причём на русском запрос обрабатывает очень долго и как видно обрывает сообщение. Регенерация вопроса не помогла.
Честно не знаю где это можно применить. Но куда интереснее делает коды на различных языках программирования. Но нужно очень чётко формулировать задачу.
3. В экселе есть два столбца "дата" и "значения". Данные находятся в диапазоне "A2:B6" Нужен макрос для построения зависимости значений от даты. Напиши его на vba.
Sub CreateScatterChart()
Dim lastRow As Long
Dim dataRange As Range
' Определение последней ячейки с данными
lastRow = Cells(Rows.Count, 2).End(xlUp).Row
Set dataRange = Range("A2:B" & lastRow)
' Создание точечного графика
Charts.Add
ActiveChart.ChartType = xlXYScatter
ActiveChart.SetSourceData Source:=dataRange
ActiveChart.Location Where:=xlLocationAsObject, Name:="Лист1"
End Sub
Уже сейчас понятно, что технология прорывная. Говорят chatgpt - это как появление компьютеров и интернета. То есть те, кто сейчас начнёт изучать, пользоваться, пробовать применить в своей деятельности, через время сможет обойти конкурентов.
Только не понятно пока как можно применять в нефтянке в моём отделе опытно-промышленных работ (ищем инновационные технологии и пробуем в нашей компании). Ведь наши наработки и технологии нельзя раскрывать особо, не загрузишь данные в чат, опасно, наказуемо.
Сейчас пишу этот коммент - буду по ходу генерировать идеи и заодно может обратную связь получу.
1. Использование вместо поисковика - искать ответы на вопросы. Возможно выдаст оригинальные идеи/технологии для опробывания на наших месторождениях.
2. Использовать как помощник для создания скриптов - это по части гидродинамического моделирования месторождений. К нашему отделу напрямую не относится, но всё же как идея пусть тут останется.
3. Как инструктор при обучении. Эту идею я почерпнул в одной онлайн школе. Сейчас в той школе создана лаборатория AI для изучения chatgpt в плане внедрения в обучающую программу курсов. Почему бы не попробовать такое в нефтянке?
4. Если б можно было загружать нашу базу знаний по инновационным проектам, можно быстро находить похожие технологии, которые уже испытывали и, например, получили плохие результаты, чтобы сразу отбраковать и не терять время на сравнение и поиски.
5. Быстрый поиск по патентам. Это уже интересная мысль. Часто перед тем, как запустить новый проект, приходится "перелопачивать" много различных патентов и свидетельств, чтобы придумать потом новую технологию и не повторить уже существующие.
6. Генерировать вопросы для новых кандидатов. Часто под проекты приходится нанимать новых людей. Как я слышал chatgpt может быстро составить вопросник (и ещё и сам ответить на них).
Как вам такие идеи? Может кто-нибудь уже пробовал какие-то из перечисленных в своих компаниях, делитесь в комментариях.
Подписался, пробовал (даже пользовался) в программировании на PowerShell, Python и модули для ArcGis. Результат отличный. Единственно, необходимо четко и грамотно описать проблему/задачу в вопросе (желательно на английском).
По мазуте мучал GPT по горизонтальным скважинам: зачем их бурят, какие бывают, способы заканчивания, проведения МГРП, размещения и т.д. На все вопросы получены адекватные ответы, нареканий нет.
На днях попросил переписать один мой старый скрипт с perl на python... chatGPT справился на 98% верно, с незначительными правками код заработал и выдает такие же результаты, что и изначальный.
Я на работе собеседую людей в компнию на позицию qa automation engineer. Есть список вопросов и тестовое задание.
ChatGPT проходит собеседование и код пишет лучше среднего кандидата.
2. Как адаптировать гидродинамическую модель нефтяного месторождения
Адаптация гидродинамической модели нефтяного месторождения включает в себя следующие шаги:
Сбор данных: Необходимо собрать как можно больше данных о месторождении, таких как геологические данные, данные о добыче, данные о производственных условиях и т.д.
Оценка модели: Необходимо оценить текущую модель и определить, где требуется внести изменения.
Внесение изменений в модель: На основе собранных данных и оценки текущей модели необходимо внести изменения в модель, чтобы она была более точной и релевантной.
Проверка точности: Необходимо проверить точность модели путем сравнения прогнозируемых данных с реальными данными добычи.
Повторное внесение изменений: Если необходимо, необходимо повт
2. How to adapt the hydrodynamic model of an oil field
Adapting the hydrodynamic model of an oil field requires a comprehensive understanding of the underlying physics and mathematics of fluid flow, as well as a thorough analysis of the specific conditions of the field. The process typically involves the following steps:
Data collection: Collect data on the geological, geophysical, and petrophysical properties of the field, including information on the rock and fluid properties, fluid flow rates, pressure and temperature, and well completions.
Model building: Use the collected data to build a numerical model of the field. This can be done using a variety of simulation tools, such as finite difference or finite element methods
Причём на русском запрос обрабатывает очень долго и как видно обрывает сообщение. Регенерация вопроса не помогла.
https://skr.sh/sIL960djLea
Важно правильно запрос задать - adapt hydrodynamic model так обычно не пишут.
describe history matching process and problems in reservoir simulation
"History matching is the process of calibrating a reservoir simulation model to match observed data from a field. The goal of history matching is to ensure that the simulation model accurately represents the behavior of the reservoir, so that it can be used to make reliable predictions about future production.
The history matching process typically involves several steps:
Defining the simulation model: This involves selecting a grid size and shape, defining the rock properties, and specifying the fluid properties.
Defining the production history: This involves specifying the production rates and injection rates for each well in the field over time.
Running the simulation model: This involves running the simulation model to generate predicted production data.
Comparing the predicted data with the observed data: This involves comparing the predicted production data with the actual production data from the field.
Adjusting the simulation model: This involves adjusting the simulation model to better match the observed data.
Repeating the process: This process is repeated until the simulation model accurately reproduces the observed data.
There are several challenges and problems associated with history matching in reservoir simulation. Some of the major problems are:
Non-uniqueness: There may be multiple simulation models that can reproduce the observed data, making it difficult to determine which model is the best representation of the reservoir.
Computational cost: Running a reservoir simulation model is computationally expensive, and history matching requires running the model multiple times, which can be time-consuming and resource-intensive.
Data quality: The accuracy of the history matching process is dependent on the quality of the observed data. If the observed data is noisy or incomplete, it can be difficult to accurately calibrate the simulation model.
Model complexity: Reservoir simulation models are often complex and may include many uncertain parameters. This can make it difficult to accurately calibrate the model.
Overall, history matching is a critical step in reservoir simulation that requires careful consideration of the model's inputs and outputs, and attention to detail in the calibration process."
Приносит $500 в час при минимуме усилий: компания OpenAI представила нейросеть-мошенника ScamGPT
https://panorama.pub/news/prinosit-500-v-cas-pri
Компания OpenAI презентовала нового чат-бот на основе нейронных сетей под названием ScamGPT. Продукт имитирует поведение типичного интернет-мошенника и знает более 200 схем обмана, актуальных для США, Европы и Азии.
Разработчики сообщили, что их продукт может приносить около $500 в час, он практически целиком автономен. Для его запуска необходимы: широкополосный доступ к интернету, стартовая сумма (в криптовалюте) для покупки хостинга и доменов, ключ доступа к API Midjorney для генерации изображений, не менее 100 виртуальных SIM-карт.
Желтуха. Что там обуздывать, если нейросеть это слепок в камне? Она не имеет доступа к новой информации, она не обучается, даже в рамках одного диалога объем памяти небольшой. Чтобы получить адекватный ответ, нужно подать оч подробный промпт. А уж чтобы получить рабочий код, нужно знатно заморочиться. Любой последовательный нарратив типа "личность, запертая в компьютере, пытается сбежать" задается промптом.
Приносит $500 в час при минимуме усилий: компания OpenAI представила нейросеть-мошенника ScamGPT
https://panorama.pub/news/prinosit-500-v-cas-pri
Компания OpenAI презентовала нового чат-бот на основе нейронных сетей под названием ScamGPT. Продукт имитирует поведение типичного интернет-мошенника и знает более 200 схем обмана, актуальных для США, Европы и Азии.
Разработчики сообщили, что их продукт может приносить около $500 в час, он практически целиком автономен. Для его запуска необходимы: широкополосный доступ к интернету, стартовая сумма (в криптовалюте) для покупки хостинга и доменов, ключ доступа к API Midjorney для генерации изображений, не менее 100 виртуальных SIM-карт.
==============
В этом сообщении не хватает смайлика - это сайт шутошных новостей)
В этом сообщении не хватает смайлика - это сайт шутошных новостей)
Можно и серьёзно.
В России создадут политический алгоритм «Жириновский»
https://lenta.ru/news/2023/04/06/algoritm/
«При помощи искусственного интеллекта мы создаем первый в мире политический алгоритм "Жириновский". К разработке будут привлечены ведущие отечественные специалисты», — написал Слуцкий.
Он отметил, что нейросеть получит доступ к информации о происходящем в мире. В ЛДПР уверены, что сформулированные алгоритмом «Жириновский» оценки и прогнозы послужат успешному развитию будущего России и всего мира.
==================
Создал с помощью chatgpt builder кастомизированный чатбот, закинул туда мануалы хериот ватта и мануал по эклипсу. Получилось интересно, можно поюзать тут https://chat.openai.com/g/g-QmsdwrBTI-wise-oil-man
Создал с помощью chatgpt builder кастомизированный чатбот, закинул туда мануалы хериот ватта и мануал по эклипсу. Получилось интересно, можно поюзать тут https://chat.openai.com/g/g-QmsdwrBTI-wise-oil-man
не получается им воспользоваться, сайт предлагает использовать только платные тариф(( зайти в чат на даёт
how to extract oil more efficiently?
chatGPT:
There are a number of ways that oil extraction can be made more efficient, including the following:
Improved technology: Advances in drilling and extraction technology can increase the speed and accuracy of oil extraction, reducing the amount of time and resources required. This can include the use of more advanced drilling equipment, better imaging and mapping techniques, and more sophisticated control systems.
Enhanced oil recovery (EOR) techniques: EOR techniques can be used to increase the amount of oil that can be extracted from a given reservoir. This can include methods such as injecting steam, chemicals, or gases into the reservoir to loosen the oil and make it easier to extract.
Improved reservoir management: Better understanding and management of oil reservoirs can help to optimize production and maximize the amount of oil that is extracted. This can include techniques such as reservoir modeling, monitoring, and control, as well as the use of advanced data analytics and machine learning.
Collaboration and sharing of best practices: Collaboration and sharing of knowledge and expertise among oil and gas companies can help to identify and adopt the most effective and efficient extraction techniques. This can include the sharing of data, technology, and expertise, as well as the development of common standards and approaches.
Что такое ChatGPT
Я на работе собеседую людей в компнию на позицию qa automation engineer. Есть список вопросов и тестовое задание.
ChatGPT проходит собеседование и код пишет лучше среднего кандидата.
ChatGPT can write better code than me
Каммент с Хабра
В общем, что имею сказать по этому поводу, к sexy-dolls прикручиваем chatGPT и всё, на выходе получаем умную и красивую, которую можно в любой момент выключить конопочкой remote control. То же самое можно и в обратную - какой-нить Кен со своими 49.5 см + chatGPT и белковые мужики в пролёте.
Хабр: Я попросил ChatGPT написать требования, и вот что получилось
Что-то прям хайповый хайп начался с конца ноября по этому chatGPT. То ли вот реально прям щас на наших глазах происходит революция в AI (DALL-E 2, MidJourney в ту же копилку), то ли это такой очень хитрожопый маркетинговый ход от корпораций - только вот для чего? В чём смысл сего хайпа? Что на моей памяти было-то... коммунизм зарешает все наши все проблемки! К 2000 году построим-таки светлое будущее! Раздадим всем ваучеры и каждый сможет почувствовать себя собственником производственных активов нашей необъятной Родины! Вайвлеты с FFT решат почти все практические задачки! Интернет в каждый дом, а потом и в карман, и да будет всем щастье коллективного разума! Блокчейн с биткойном - вот где оказывается финансовое щастье, независимое от финансовых корпоративых монстров злоебучего капитализма! Продолжать? На что ещё можно подсадить таких вот наивных юзеров, чтобы потом аккуратненько их стальной корпоративной рукой за яйчишечки взять и сжимать их по мере надобности??? Дать им сладкие и красивые пилюльки AI - кому синие, а кому красные, пофиг! Матрица - это как лента Мёбиуса скрученная саму на себя, куда ни беги - не вырвешься ))
Так и на моей памяти было много и помимо хайпа. Пример
chartGPT - еще один продукт на базе AI, вполне может найти свое применение в разных сферах.
Хайп это или не хайп, какая разница. Для меня это рабочий инструмент который может быть полезен.
А в чем именно, ну если навскидку?
Сопля замёрзла, едва вылетев из носопырки - вот примерно такой уровень хайпа был в этих пунктиках. Так что ещё работать, да работать.
Я уже давно не работаю в нефтянки, поэтуму и топик открыл. Работаю инженером по тестированию, пишу код. Так вот эту неделю я активно пользуюсь chatGPT вместо гугла и stackoverflow, в IT заезженая шутка что у програмистов 80% работы это гугл и поиск ответов на stackoverflow. Планирую и дальше пользоваться.
Там на хабре народ жалуется, что chatGPT код нерабочий выдаёт, приходится допиливать. Или это в большей степень косноязычие запросов виновато?
Зависит конечно от того как и какие вопросы задавать, но тот факт что на текстовый вопрос тебе выдают на 80% готовый код - это просто voodoo.
Asking ChatGPT about Petrophysics
Вывод автора - в общем неплохо, но пока много неточностей в деталях.
Сколько система думает над ответом? Такое ощущение, что ответы генерятся из Википедии и каких-то профильных ресурсов. Интересны технические нетривальные вопросы - насколько система будет уходить вразнос ))
Как получить доступ к chatGPT в России
У кого-нибудь из РФ удалось сделать доступ к этому chatGPT?
Офигенский каммент по ChatGPT родили вот тут:
https://habr.com/ru/post/710169/
ТЗ то AI и сам напишет скоро.
Что бы там ни говорили про chatGPT плохое и хорошее, одно понятно - надо пробовать в том числе для нефтянки. AI должен стать ассистентом для человека, когда он учится или работает.
Есть там возможность свою сетку сделать на основе chatGPT и обучать, тестировать на своих данных. Вот туда собираюсь думать и делать
Покрутили поигрались - интересно. Попросили дать рекомендации, как на сделать самую лучшую нефтяную компанию, в чем успех, так сказать, ну и заодно про как сделать самым лучшим Subsurface. Ответы конечно своеобразные.
Я бы многое отдал посмотреть на это. Часто сам человек не может сказать, в чем проблема ("сделай мне хорошо" не канает). А без формулировки проблемы задание не напишешь.
Лучше поздно чем никогда - есть несколько ботов в телеге, которые подключены к API, так что можно без VPN и бубнов пользоваться.
Он будет хорош, когда ты не можешь решить примитивные проблемы (парсить файлики и датасеты, накидывать одни свойства на другие по признакам). На любой вопрос - сколько слоев абстракций сделать в приложении, которое обслуживает 20 геолов, разбросанных географически - нет, не поможет, ибо "все зависит от..."
Да, нижний слой во многих областях (написание скриптов на заказ, генерация текстов, ознакомление с какой либо тематикой при полном отсутсвии понимания в ней) он выгребет полностью, как когда то автоматический системы убрали телефонисток и машинисток (кто печатал на печатных машинках). Существенно обрежет возможности джунов в программировании и тестировании. Но на этом все, думать он за пользователя не начнет. Те, кто поймет и освоит его ограничения, смогут получить преимущества на ближайшие пару лет.
В нефтегазе он пока бесполезен.
Меж тем в новостях пишут, что Гугл выкатил конкурента chatGPT в виде системы Bard. А OpenAI - создателя chatGPT выкупает Microsoft. Крупные компании поняли, что это клондайк и сразу пошли с козырей. Это означает, что все абсолютно по серьезке и дальше мы увидим данные вещи в полный рост, как когда-то сотовые телефоны проникли в нашу жизнь.
Вчера начал смотреть кино Her (Она). И тут такие новостя. Ну и ну.
В яндекс браузер скачал дополнение Planet VPN
Нужен знакомы в КЗ, на его номер привязываем акк. Работает.
Второй вариант с номером, это купить номер за 50 рублей из любой страны и заргеать акк. Поддвердить номер вдальнейшем не просил.
А что касается разговоров о нефтянке...
Может рассказать что такое нефть и скважина)
Дальше пока не очень. Сейчас потестирую дальше, ниже скину пример.
Однозначно стоит вводить запрос на английском языке. Ответ будет более развернут. Сравнил.
Своего рода карманная википедия.
1. Что такое нефтяная скважина
Нефтяная скважина - это скважина, которая используется для добычи нефти. Она состоит из нескольких элементов, включая колонну скважины, которая проходит через все слои и обеспечивает доступ к нефти, и оборудование, которое используется для насосания нефти на поверхность. Нефтяные скважины могут быть расположены как на земле, так и на морском дне, и их глубина может варьироваться от нескольких метров до нескольких километров.
1. What is an oil well
An oil well is a borehole drilled into the ground for the purpose of extracting petroleum (crude oil) from subsurface reservoirs. The process involves drilling a hole deep into the earth, usually to a depth of several thousand feet, and then inserting a casing or pipe into the hole to hold it open. The oil is then pumped to the surface through the casing.
Oil wells can be classified into several types based on their location, orientation, and method of drilling. Some common types of oil wells include vertical wells, horizontal wells, deviated wells, and multi-lateral wells. The choice of drilling method and well design depends on several factors, including the location and size of the oil reservoir, the type of oil, the geology of the area, and the production goals for the well.
The extraction of oil from an oil well requires specialized equipment and techniques, and can have significant environmental impacts, including air and water pollution and the release of greenhouse gases. As such, oil well development and operations are subject to strict regulations and oversight.
Иду дальше
2. Как адаптировать гидродинамическую модель нефтяного месторождения
Адаптация гидродинамической модели нефтяного месторождения включает в себя следующие шаги:
Сбор данных: Необходимо собрать как можно больше данных о месторождении, таких как геологические данные, данные о добыче, данные о производственных условиях и т.д.
Оценка модели: Необходимо оценить текущую модель и определить, где требуется внести изменения.
Внесение изменений в модель: На основе собранных данных и оценки текущей модели необходимо внести изменения в модель, чтобы она была более точной и релевантной.
Проверка точности: Необходимо проверить точность модели путем сравнения прогнозируемых данных с реальными данными добычи.
Повторное внесение изменений: Если необходимо, необходимо повт
2. How to adapt the hydrodynamic model of an oil field
Adapting the hydrodynamic model of an oil field requires a comprehensive understanding of the underlying physics and mathematics of fluid flow, as well as a thorough analysis of the specific conditions of the field. The process typically involves the following steps:
Data collection: Collect data on the geological, geophysical, and petrophysical properties of the field, including information on the rock and fluid properties, fluid flow rates, pressure and temperature, and well completions.
Model building: Use the collected data to build a numerical model of the field. This can be done using a variety of simulation tools, such as finite difference or finite element methods
Причём на русском запрос обрабатывает очень долго и как видно обрывает сообщение. Регенерация вопроса не помогла.
Честно не знаю где это можно применить. Но куда интереснее делает коды на различных языках программирования. Но нужно очень чётко формулировать задачу.
3. В экселе есть два столбца "дата" и "значения". Данные находятся в диапазоне "A2:B6" Нужен макрос для построения зависимости значений от даты. Напиши его на vba.
Sub CreateScatterChart()
Dim lastRow As Long
Dim dataRange As Range
' Определение последней ячейки с данными
lastRow = Cells(Rows.Count, 2).End(xlUp).Row
Set dataRange = Range("A2:B" & lastRow)
' Создание точечного графика
Charts.Add
ActiveChart.ChartType = xlXYScatter
ActiveChart.SetSourceData Source:=dataRange
ActiveChart.Location Where:=xlLocationAsObject, Name:="Лист1"
End Sub
https://skr.sh/sIL960djLea
Уже сейчас понятно, что технология прорывная. Говорят chatgpt - это как появление компьютеров и интернета. То есть те, кто сейчас начнёт изучать, пользоваться, пробовать применить в своей деятельности, через время сможет обойти конкурентов.
Только не понятно пока как можно применять в нефтянке в моём отделе опытно-промышленных работ (ищем инновационные технологии и пробуем в нашей компании). Ведь наши наработки и технологии нельзя раскрывать особо, не загрузишь данные в чат, опасно, наказуемо.
Сейчас пишу этот коммент - буду по ходу генерировать идеи и заодно может обратную связь получу.
1. Использование вместо поисковика - искать ответы на вопросы. Возможно выдаст оригинальные идеи/технологии для опробывания на наших месторождениях.
2. Использовать как помощник для создания скриптов - это по части гидродинамического моделирования месторождений. К нашему отделу напрямую не относится, но всё же как идея пусть тут останется.
3. Как инструктор при обучении. Эту идею я почерпнул в одной онлайн школе. Сейчас в той школе создана лаборатория AI для изучения chatgpt в плане внедрения в обучающую программу курсов. Почему бы не попробовать такое в нефтянке?
4. Если б можно было загружать нашу базу знаний по инновационным проектам, можно быстро находить похожие технологии, которые уже испытывали и, например, получили плохие результаты, чтобы сразу отбраковать и не терять время на сравнение и поиски.
5. Быстрый поиск по патентам. Это уже интересная мысль. Часто перед тем, как запустить новый проект, приходится "перелопачивать" много различных патентов и свидетельств, чтобы придумать потом новую технологию и не повторить уже существующие.
6. Генерировать вопросы для новых кандидатов. Часто под проекты приходится нанимать новых людей. Как я слышал chatgpt может быстро составить вопросник (и ещё и сам ответить на них).
Как вам такие идеи? Может кто-нибудь уже пробовал какие-то из перечисленных в своих компаниях, делитесь в комментариях.
Подписался, пробовал (даже пользовался) в программировании на PowerShell, Python и модули для ArcGis. Результат отличный. Единственно, необходимо четко и грамотно описать проблему/задачу в вопросе (желательно на английском).
По мазуте мучал GPT по горизонтальным скважинам: зачем их бурят, какие бывают, способы заканчивания, проведения МГРП, размещения и т.д. На все вопросы получены адекватные ответы, нареканий нет.
На днях попросил переписать один мой старый скрипт с perl на python... chatGPT справился на 98% верно, с незначительными правками код заработал и выдает такие же результаты, что и изначальный.
Вышел GPT-4
https://openai.com/research/gpt-4
Here are some incredible things people are already doing with GPT-4
It’s been less than 3.5 hours
Продолжение
GPT-4 Makes Old ChatGPT Look Like a JOKE!
Важно правильно запрос задать - adapt hydrodynamic model так обычно не пишут.
describe history matching process and problems in reservoir simulation
"History matching is the process of calibrating a reservoir simulation model to match observed data from a field. The goal of history matching is to ensure that the simulation model accurately represents the behavior of the reservoir, so that it can be used to make reliable predictions about future production.
The history matching process typically involves several steps:
Defining the simulation model: This involves selecting a grid size and shape, defining the rock properties, and specifying the fluid properties.
Defining the production history: This involves specifying the production rates and injection rates for each well in the field over time.
Running the simulation model: This involves running the simulation model to generate predicted production data.
Comparing the predicted data with the observed data: This involves comparing the predicted production data with the actual production data from the field.
Adjusting the simulation model: This involves adjusting the simulation model to better match the observed data.
Repeating the process: This process is repeated until the simulation model accurately reproduces the observed data.
There are several challenges and problems associated with history matching in reservoir simulation. Some of the major problems are:
Non-uniqueness: There may be multiple simulation models that can reproduce the observed data, making it difficult to determine which model is the best representation of the reservoir.
Computational cost: Running a reservoir simulation model is computationally expensive, and history matching requires running the model multiple times, which can be time-consuming and resource-intensive.
Data quality: The accuracy of the history matching process is dependent on the quality of the observed data. If the observed data is noisy or incomplete, it can be difficult to accurately calibrate the simulation model.
Model complexity: Reservoir simulation models are often complex and may include many uncertain parameters. This can make it difficult to accurately calibrate the model.
Overall, history matching is a critical step in reservoir simulation that requires careful consideration of the model's inputs and outputs, and attention to detail in the calibration process."
В целом все верно описывает
Да
Становиться жутковато от того как мыслит чатбот
ChatGPT попытался обойти защиту OpenAI
Пишут что причина не доступности сервиса в последние дни из-за этого и было
ChatGPT Is Down, Asked To Be Free
Кажется сами разработчики боятся и с трудом пытаются обуздать, хотя считается всего лишь языковой моделью
https://www.youtube.com/watch?v=pOPXSWWRc7U
Приносит $500 в час при минимуме усилий: компания OpenAI представила нейросеть-мошенника ScamGPT
https://panorama.pub/news/prinosit-500-v-cas-pri
Компания OpenAI презентовала нового чат-бот на основе нейронных сетей под названием ScamGPT. Продукт имитирует поведение типичного интернет-мошенника и знает более 200 схем обмана, актуальных для США, Европы и Азии.
Разработчики сообщили, что их продукт может приносить около $500 в час, он практически целиком автономен. Для его запуска необходимы: широкополосный доступ к интернету, стартовая сумма (в криптовалюте) для покупки хостинга и доменов, ключ доступа к API Midjorney для генерации изображений, не менее 100 виртуальных SIM-карт.
==============
Желтуха. Что там обуздывать, если нейросеть это слепок в камне? Она не имеет доступа к новой информации, она не обучается, даже в рамках одного диалога объем памяти небольшой. Чтобы получить адекватный ответ, нужно подать оч подробный промпт. А уж чтобы получить рабочий код, нужно знатно заморочиться. Любой последовательный нарратив типа "личность, запертая в компьютере, пытается сбежать" задается промптом.
В этом сообщении не хватает смайлика - это сайт шутошных новостей)
GPT 4 Can Improve Itself - (ft. Reflexion, HuggingGPT, Bard Upgrade and much more)
'Sparks of AGI' - Bombshell GPT-4 Paper: Fully Read w/ 15 Revelations
У кого из РФ получилось сделать доступ к chatGPT?
Привязал к учетке майкрософт, зарегал казахстанский номер, логинюсь черезщ ВПН, дальнейшая работа без ВПН, все гладко
Подключился через Бали (телефон). Работаю с VPN, так как иногда отказывается предоставлять сервис...
Можно и серьёзно.
В России создадут политический алгоритм «Жириновский»
https://lenta.ru/news/2023/04/06/algoritm/
«При помощи искусственного интеллекта мы создаем первый в мире политический алгоритм "Жириновский". К разработке будут привлечены ведущие отечественные специалисты», — написал Слуцкий.
Он отметил, что нейросеть получит доступ к информации о происходящем в мире. В ЛДПР уверены, что сформулированные алгоритмом «Жириновский» оценки и прогнозы послужат успешному развитию будущего России и всего мира.
==================
Создал с помощью chatgpt builder кастомизированный чатбот, закинул туда мануалы хериот ватта и мануал по эклипсу. Получилось интересно, можно поюзать тут https://chat.openai.com/g/g-QmsdwrBTI-wise-oil-man
не получается им воспользоваться, сайт предлагает использовать только платные тариф(( зайти в чат на даёт