Систематический обзор применения науки о данных и машинного обучения в нефтегазовой отрасли

В исследовании представлен подробный обзор роли науки о данных и машинного обучения (МL) в различных сегментах нефтяного инжиниринга и геонаук, таких как разведка месторождений, характеристика коллекторов, бурение нефтяных скважин, добыча и интенсификация скважин, с особым вниманием к недавно сформировавшемуся направлению, связанному с нетрадиционными коллекторами. Также рассматриваются перспективы развития науки о данных и машинного обучения в нефтегазовой отрасли, включая требования к машинному обучению для повышения качества прогнозирования. Кроме того, приведено всестороннее сравнение различных методов машинного обучения, применяемых в нефтегазовой отрасли. С появлением мощных компьютеров, современных алгоритмов машинного обучения и значительных объемов данных, генерируемых различными отраслевыми инструментами, открываются перспективы разработки решений сложных задач нефтегазовой отрасли, которые ранее были недоступны аналитическим методам или численному моделированию. Инструменты машинного обучения способны учитывать каждую деталь каротажных данных и всю информацию, связанную с целевыми данными. Несмотря на свои ограничения, они не связаны жесткими допущениями аналитических решений и специфическими требованиями численных симуляторов к данным и вычислительным ресурсам. Это подробное и всестороннее исследование может служить специализированным справочным источником по применению машинного обучения в отрасли. Проведенный обзор показал, что методы машинного обучения обладают значительным потенциалом для решения задач практически во всех областях нефтегазовой отрасли, связанных с прогнозированием, классификацией и кластеризацией. В условиях формирования огромных объемов данных в повседневной деятельности нефтегазовой отрасли методы машинного обучения и обработки больших данных становятся необходимыми для повышения эффективности отрасли.