Центр открывает доступ к данным о месторождении — Центр Heriot-Watt

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Массив данных о реальном месторождении нефти, сформированный специалистами Центра Heriot-Watt, стал доступен всем заинтересованным лицам в научных целях.

Нефтяная индустрия является достаточно закрытой отраслью с точки зрения доступности данных: компании неохотно делятся имеющейся информацией о месторождениях углевородоров, опасаясь, что ее утечка может отрицательно повлиять на конкуренцию с другими игроками рынка. По этой причине ученые, направляющие свои усилия на развитие нефтегазовой науки, сталкиваются со сложностями при проверке своих гипотез на реальных данных. В настоящее время, с увеличивающимися вычислительными мощностями и использованием искусственного интеллекта и методов машинного обучения, возрастает потребность в открытых данных.

Специалистами Центра Heriot-Watt в рамках проекта «Геологически обоснованная автоадаптация геолого-гидродинамических моделей» при поддержке Научно-Технического Центра «Газпром нефти» (DOI: 10.2118/196881-MS) был сформирован набор данных. Проект нацелен на создание новейших подходов к автоматической адаптации геолого-гидродинамических моделей с сохранением геологического реализма. Это позволяет генерировать множественные реализации моделей, учитывая неопределенности при принятии дорогостоящих инвестиционных решений.

Датасет предоставляет возможность использовать в научных целях информацию о реальном нефтяном месторождении, расположенном в Западной Сибири.

Датасет является крупной выборкой данных о месторождении нефти и состоит из 1 500 гидродинамических моделей сектора с 50-ю скважинами. Используя эти данные, можно проводить тестирование гипотез, основанных на методах машинного обучения. Набор данных может быть применен для решения задач кластеризации, регрессии, классификации, генерирования новых сущностей и обучения с подкреплением. Также он будет полезен ученым для разработки методов прогнозирования добычи, моделирования свойств пласта и геологического моделирования.

Ознакомиться с подробным описанием датасета и условием использования данных, а также запросить доступ к ним можно на странице «Reservoir Models Dataset».


Источник: hwtpu.info

Комментарии: