Конференция Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

Интеллектуальный анализ данных

N-Robot. Автоинтерпретация ГИС в процессе бурения скважин с использованием методов машинного обучения.

А.И. Завьялов*, Р.Ю. Пономарёв, М.И. Ивлев, Т.С. Маргина, С.А. Ерёмин (ООО «Тюменский нефтяной научный центр»)

Предпосылками к данной работе послужила необходимость автоматизировать рутинные задачи, связанные с оперативной интерпретацией данных ГИС в процессе бурения горизонтальных скважин. Для этого был разработан инструмент, способный полностью в автоматическом режиме экспортировать данные с почты, интерпретировать и рассылать результаты на указанные почтовые ящики. Внедрение нейросети позволило точнее о..

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2023 Интеллектуальный анализ Машинное обучение и ИИ Добавлено: 11.10.2023

Повышение достоверности и детальности понимания тектонической модели одного из геологически сложных месторождений Восточной Сибири с применением программ тектонического анализа на основе алгоритмов компьютерного зрения.

Е.Н. Черепанов* (АО «ИГиРГИ»), Д.Ю. Ткаченко (АО «ИГиРГИ»), П.Ю. Кузьмин (АО Славнефть-Красноярскнефтегаз»), П.А. Авдеев (ООО «ГридПоинт Дайнамикс»), А.К. Базанов (ООО «ГридПоинт Дайнамикс»), И.И. Ефремов (ООО «ГридПоинт Дайнамикс»), Р.Ф. Мифтахов (ООО «Г

Главной целью этапа кинематической интерпретации сейсмических данных традиционно является определение структурных особенностей геологического разреза, при этом особое внимание уделяется геометрии изучаемого объекта. Цена ошибки на данном этапе работ достаточно велика, однако процессы интерпретации по-прежнему остаются одними из самых трудоемких. Сложности обусловлены прежде всего необходимостью по..

Показано с 31 по 32 из 32 (Страниц: 3)