Introduction à Python et à l'analyse des données pétrolières

Aperçu

À PROPOS DU COURS :

L'analyse de données pétrolières (PDA) transforme rapidement l'industrie pétrolière et gazière grâce à l'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Machine (AM). En regardant vers l'avenir, il est évident que maîtriser ces technologies sera crucial pour façonner l'avenir des disciplines de l'ingénierie, en particulier en ingénierie pétrolière.

Ce cours de 12 semaines vise à doter la prochaine génération de professionnels du pétrole des bases essentielles en PDA. Bien qu'il soit reconnu qu'un seul cours ne peut couvrir tous les aspects pour devenir un expert en PDA, il sert de point de départ crucial.

Les participants acquerront une compréhension réaliste des fondamentaux de l'IA et de l'AM appliqués à la résolution de défis d'ingénierie dans le secteur pétrolier. Pour les experts du domaine de l'ingénierie, la transition vers des praticiens compétents en IA et AM devient de plus en plus importante.

La capacité d'exploiter les connaissances basées sur les données grâce à ces technologies ne se contentera pas d'optimiser les processus existants, mais stimulera également l'innovation dans l'exploration, la production et l'efficacité opérationnelle au sein de l'industrie. En fin de compte, ce cours sert de catalyseur pour les passionnés et les professionnels pour saisir le potentiel transformateur de la PDA.

C'est une étape vers la libération d'un avenir où les stratégies basées sur les données et l'analytique avancée jouent un rôle central dans le façonnement de la trajectoire de l'industrie pétrolière et gazière. PUBLIC VISÉ :

Étudiants de premier cycle, de troisième cycle et doctorants, praticiens professionnels dans la discipline de l'Ingénierie Pétrolière, Ingénierie de Raffinage Pétrolier, Ingénierie Chimique.

PRÉREQUIS :

Diplôme de licence dans toute discipline d'ingénierie SOUTIEN INDUSTRIEL :

ONGC, OIL, ESSAR, IOCL, CAIRN, GAIL.

Programme

• Introduction à Python et à l'analyse des données pétrolières
• Aperçu du cours
Introduction aux objectifs et résultats du cours
Importance de l'IA et de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière
• Semaine 1-2 : Notions essentielles de programmation en Python
Syntaxe Python et concepts de base de la programmation
Structures de données : listes, tuples, dictionnaires
Fonctions et modules en Python
• Semaine 3-4 : Gestion des données avec Python
Introduction à NumPy et Pandas
Nettoyage et prétraitement des données
Techniques de visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
• Semaine 5-6 : Introduction à l'apprentissage automatique
Notions de base des concepts d'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Introduction à scikit-learn
• Semaine 7-8 : Applications de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière
Études de cas de l'AA dans l'exploration et la production
Modélisation prédictive pour la gestion des réservoirs
Reconnaissance de motifs dans les données sismiques
• Semaine 9-10 : Analyse avancée des données pétrolières
Analyse de séries chronologiques pour les données de production
Détection d'anomalies dans les opérations de forage
Techniques d'optimisation dans la gestion des réservoirs
• Semaine 11 : Innovation pilotée par l'IA dans l'industrie pétrolière et gazière
Impact de l'IA sur l'efficacité opérationnelle
Utilisations innovantes de l'AA dans l'exploration pétrolière
• Semaine 12 : Travail de projet et orientations futures
Projet de synthèse : Application réelle de l’APD
Discussion sur les tendances et technologies émergentes
• Conclusion du cours
Revue des concepts clés
Session de questions-réponses et de retour d'expérience

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Enseigné par

Prof. Archana

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Sujets

Programmation