Согласно информации, исследование проводилось в рамках грантового проекта «NG-AI4Oil: Разработка технологий искусственного интеллекта нового поколения для нефтяных месторождений», финансируемого Научным фондом SOCAR.
"В результате исследований, а также для адаптации геологических моделей были разработаны глубокие нейронные сетевые архитектуры, применены методы градиентного бюстинга ( техника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модель предсказания в форме ансамбля слабых предсказывающих моделей, обычно деревьев, решений для прогнозирования коэффициента разведки нефтяных месторождений на основе параметров, характеризующих пласт, породу и жидкость", - говорится в сообщении.
Среди работ, выполняемых в рамках исследовательского проекта, - разработка методов и алгоритмов машинного обучения для анализа каротажных данных скважин, а также теории прецедентов и машинного обучения для системы рекомендаций геолого-технических мероприятий на нефтяных скважинах.
Vzglyad.az
Читайте актуальные новости и аналитические статьи в Telegram-канале «Vzglyad.az» https://t.me/Vzqlyad
Тэги: