Durch datengesteuerte Einblicke, vorherschender Modellierung und automatischen Entscheidungsprozessen, die durch maschinelles Lernen ermöglicht werden, können Ölbohrbetriebe optimiert werden.
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Die Schritte im Workflow zur Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Ölexploration beinhalten die Verwendung von Maschinellernen-Algorithmen zum Verbessern der Explorationsschritte. Hierbei handelt es sich um die Integration von ML-basierten Modellen mit bestehenden Prozessen, um die Vorhersagegenauigkeit potenzieller Bohrstellen zu verbessern. Geologische und seismische Daten werden in das System eingegeben, wobei ML-Modelle Muster, Korrelationen und Anomalien identifizieren. Das Ergebnis ist eine aufgeführte Liste von Hochwahrscheinlichkeit-Bohrstellen basierend auf der analysierten Daten. Ingenieure verwenden diese Informationen zur Informierung von Bohrbeschlüssen, wobei die Ressourcenzuweisung optimiert und Explorationskosten reduziert werden. Darüber hinaus können Maschinellernenmodelle das Vorhersagevon Untergrundformationen ermöglichen, was Geologen dabei hilft, geologische Strukturen besser zu verstehen.
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1. Laden Sie den Workflow kostenlos als PDF herunter und implementieren Sie die Schritte selbst.
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