Quantifizierung der Ungewissheit im Untergrund mittels Maschinellem Lernen: Verbesserte Reservoirverwaltung durch datengetriebene Vorhersagen 2026

Beschreibung

Höhepunkte

Schulungskurs für Fachleute im Energiesektor zur Verbesserung der Fähigkeiten im Umgang mit Unsicherheiten im Untergrund mithilfe von maschinellen Lerntechniken. Schwerpunkt auf der Quantifizierung von Unsicherheit in Untergrundumgebungen durch maschinelles Lernen. Geht auf Herausforderungen bei der Modellierung heterogener Untergrundformationen mit unterschiedlichen Eigenschaften wie Porosität und Permeabilität ein. Algorithmen des maschinellen Lernens sind besonders gut darin, Muster in komplexen Untergrunddaten zu erkennen. Bietet Erkenntnisse, die konventionelle Modelle bei der Reservoirverwaltung möglicherweise übersehen. Zielt darauf ab, das Reservoirmanagement durch datengesteuerte Vorhersagen zu verbessern. Bietet praktische Anwendungen des maschinellen Lernens in der Quantifizierung von Untergrundunsicherheiten. Verbessert Entscheidungsprozesse im Reservoirmanagement. Geeignet für Fachleute, die maschinelles Lernen in die Untergrundanalyse integrieren möchten. Organisiert von petroEDGE, einem führenden Unternehmen im Bereich der Schulungen im Energiesektor.