标签：机器学习

4年前 (2020-10-17)大安

利用机器学习帮助工程师识别目标和描述状态。 编辑 | 大安 在表面状态评价中，经验丰富的人员能够快速识别缺陷或损伤，因此视觉检测是一种较好的无损检测方法（NDE）。然而，该方法的缺点在于缺乏对缺陷的目标量化及描述。通过利用机器学习（ML）、...

5年前 (2019-08-02)大安

摘要：GAIA平台允许勘探团队快速发现和访问区块内的数据，以及管理勘探机会。 编译：大安 TOM GAIA数字勘探平台可提供跨领域的所有相关数据：地震数据、测井数据、井下测量数据、区块历史、文件与报告，以加速您的油气发现。GAIA平台将所有...

6年前 (2019-05-20)惊蛰

TGS的数据预测分析技术能够有效改善测井数据准确度！ 编译 | 惊蛰 近日，TGS宣布推出新型测井预测分析工具– Analytics Ready LAS (ARLAS)。ARLAS测井预测算法是TGS的AI计划的一部分，其可以根...

6年前 (2019-03-01)惊蛰

在复杂油田中，井位选择的难度极大，机器学习技术能够带来更好的预测结果。 编译 | 惊蛰 对于大多数常规储层，数值模拟可以为新井选取最佳位置，提供比较有价值的预测信息。然而，在 Lost Hills油田的作业中，由于其硅藻岩的储层低渗透率且高...

6年前 (2018-12-21)惊蛰

稳定高效的油气开采可离不开压缩机这个关键设备！ 来自 | JPT 编译 | TOM 惊蛰 压缩机系统在油气生产中地位非常重要，大部分石油石化设备都离不开气体压缩机，该技术也被成为油气开采的生命线，如何保持其高效平稳运行是行业关注的重点。利用...

6年前 (2018-11-22)惊蛰

通过运用数据分析法，可以帮助工程师在不确定性条件下优化井位设计。 来自丨JPT 编译丨TOM 关于井位优化设计已经有大量研究，也存在着不同的方法。然而，现场经验表明这些技术很少得到应用，在实践中，专家通常首先会确定影响油未来生产的主要因素。...

6年前 (2018-08-01)二丫

“机器学习”，除了字面意思，究竟有哪些值得一提的技能？ 来自 | JPT 编译 | 白小明 影子 机器学习不可一蹴而就，你必须清楚地了解数据是什么以及你希望从数据中得到什么，然后选择适当的机器学习方法从这些数据中提取信息并建立两者的关联性。...

7年前 (2017-09-07)二丫

Anadarko石油公司将人工智能和大数据技术研发提上日程。 来自 | Upstream 编译 | 影子 人工智能和大数据目前已成为硅谷重点投入的技术方向，一些油气企业正在专注于如何利用这些技术进一步发展石油工业。Anadarko石油公司C...

7年前 (2017-08-26)二丫

机器学习技术能够将软件的模拟功能与设备的历史数据结合，通过计算分析，有效预测设备的故障发生，操作人员即可及时采取措施，避免故障发生。 来自 | E&P 编译 | 张德凯 如果问油气开发作业人员，最希望哪个设备的稳定性达到最佳，答案通...