Introduction à Python et à l'analyse des données pétrolières

Aperçu

ABOUT THE COURSE:

Petroleum Data Analytics (PDA) is rapidly transforming the oil and gas industry through the integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). As we look ahead, it's evident that mastering these technologies will be pivotal for shaping the future of engineering disciplines, particularly in petroleum engineering.This 12- weekcourse aims to equip the next generation of petroleum professionals with essential foundations in PDA.

While it's acknowledged that a single course cannot cover all aspects of becoming a PDA expert, it serves as a crucial starting point. Participants will gain a realistic understanding of AI and ML fundamentals as they apply to solving engineering challenges in the petroleum sector.For engineering-domain experts, transitioning into skilled AI and ML practitioners is becoming increasingly important.

The ability to harness data-driven insights through these technologies will not only optimize existing processes but also drive innovation in exploration, production, and operational efficiency within the industry.Ultimately, this course serves as a catalyst for enthusiasts and professionals alike to grasp the transformative potential of PDA. It's a step towards unlocking the future where data-driven strategies and advanced analytics play a central role in shaping the trajectory of the oil and gas industry.INTENDED AUDIENCE:

Undergraduate, post graduate and PhD students’ professional practitioner in the discipline of Petroleum Engineering, Petroleum Refinery Engineering, Chemical EngineeringPREREQUISITES:

Bachelor’s degree in any Engineering disciplineINDUSTRY SUPPORT:

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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Matières

Programming