Общество
Лента новостей
Лента новостей
Сегодня
Политика
Общество
Бизнес
Культура
Сделано Русскими
О проекте
Редакция
Контакты
Размещение рекламы
Использование материалов
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 – 65733 выдано Роскомнадзором 20.05.2016.
Новости Общество
Русская планета
Общество

Нефтяную отрасль нужно осмыслить

«Газпром нефть» и МФТИ решили вместе развивать Data Science

Алексей Щербаков
1 августа, 2017 18:45
2 мин
Специалисты Научно-технического центра «Газпром нефть» совместно с инжиниринговым центром МФТИ начали разработку алгоритмов, основанных на методах машинного обучения.
Компьютеры привели человечество к быстрому нарастанию объема информации и формированию Big Data. Однако информация не может лежать в хранилищах просто так. Прежде чем приобрести ценность, она должна пройти несколько стадий. Разработкой путей и методов извлечения из больших цифровых баз данных Big Data полезных знаний занимается молодая наука – Data Science.  Она позволяет делать из данных объективные выводы, свободные от свойственных человеку предвзятости и предрассудков.
Применение Data Science дает возможность обрабатывать огромные массивы данных Big Data, вдвое сократить время оперативного анализа, выявлять новые закономерности и учитывать их при дальнейшей разработке месторождений, а также подбирать оптимальные методы разработки для увеличения добычи нефти, сокращая затраты.
Сегодня сотрудник компании не всегда может определить ошибку в получаемых данных, так как обрабатывать всю поступающую информацию он не может физически. Это влечет за собой неверные выводы о текущем состоянии скважин и месторождения в целом. «Разрабатываемые в рамках проекта алгоритмы позволяют выявить, минимизировать и даже полностью устранить ошибки и влияние человеческого фактора при анализе данных, чтобы в дальнейшем принимать обоснованные и более эффективные производственные решения. Статистические методы и методы машинного обучения не заменят физические модели, но при этом могут успешно их дополнять», — рассказал Максим Симонов, руководитель проекта «Разработка и внедрение инструментов Data Science для автоматизации верификации геолого-технологических данных».
В рамках проекта уже сформированы алгоритмы для поиска некорректных значений и восстановления пропущенных эксплуатационных данных. Также появилась возможность определять влияние скважин друг на друга и классифицировать скважины в схожих геологических условиях по степени отклонения от возможной продуктивности.
«Поиск скрытых нетривиальных зависимостей и комплексный анализ неструктурированной разнотиповой информации дадут второе дыхание «запылившимся на полке» данным, - заявил Генеральный директор Инжинирингового центра МФТИ Тимур Тавберидзе, - Современные методы анализа данных, как например, машинное обучение, сверточные нейронные сети, позволяют дать принципиально новый подход к решению актуальных проблем и, в частности, восстановления качества промысловых данных с месторождений».
Разработка алгоритмов машинного обучения ведется в cоответствии с Технологической стратегией «Газпром нефти» в сфере разведки и добычи — Электронной разработкой активов (ЭРА), охватывающей все основные направления деятельности: геологоразведку, геологию, бурение, разработку, добычу и обустройство месторождений.
темы
2 мин