Pratiquez l'apprentissage automatique pour les ingénieurs pétroliers avec peu ou pas de code.

Aperçu

Explorez les applications de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière avec un minimum de programmation. Acquérez des compétences pratiques pour mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique dans l'analyse des réservoirs et l'optimisation de la production.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique
Aperçu des concepts de l'apprentissage automatique
Importance en ingénierie pétrolière
Brève présentation des plateformes sans code et à faible code
• Prétraitement et gestion des données
Types de données en ingénierie pétrolière
Techniques de nettoyage des données
Gestion des données manquantes
Introduction aux outils de visualisation de données (par exemple, Tableau, Power BI)
• Outils et plateformes pour l'apprentissage automatique
Aperçu des plateformes sans code/à faible code (par exemple, DataRobot, H2O.ai)
Mise en place d'un environnement d'apprentissage automatique
• Techniques d'apprentissage supervisé en ingénierie pétrolière
Introduction aux méthodes de régression
Algorithmes de classification pour les données de production
Études de cas : Prédiction des propriétés des réservoirs
• Techniques d'apprentissage non supervisé
Clustering pour la caractérisation des réservoirs
Réduction dimensionnelle pour les ensembles de données complexes
Détection des anomalies dans les données des capteurs
• Apprentissage automatique dans l'analyse des réservoirs
Analyse des données historiques pour la performance des réservoirs
Prévisions avec des données de séries temporelles
Visualisation des résultats des modèles pour la prise de décision
• Applications dans l'optimisation de la production
Identification des inefficacités dans les processus de production
Maintenance prédictive à l'aide de l'apprentissage automatique
Surveillance et ajustements en temps réel
• Projet pratique
Définir un projet lié à l'analyse des réservoirs ou à l'optimisation de la production
Mettre en œuvre une solution en utilisant des outils sans code/à faible code
Présenter les résultats et les perspectives
• Considérations éthiques et bonnes pratiques
Confidentialité et sécurité des données dans les applications pétrolières
Assurer la transparence et l'interprétabilité des modèles
Éviter les biais dans les modèles d'apprentissage automatique
• Conclusion du cours et perspectives d'avenir
Récapitulatif des enseignements clés
Développement des compétences par un apprentissage supplémentaire
Discussion sur les tendances émergentes en IA et ML pour l'ingénierie pétrolière

Sujets

Science des données