Quantification de l'incertitude des sous-sols à l'aide de l'apprentissage automatique : Amélioration de la gestion des réservoirs grâce à des prédictions basées sur les données 2026

Description

Points forts

Formation conçue pour les professionnels du secteur de l'énergie afin d'améliorer les compétences dans la gestion des incertitudes de subsurface grâce aux techniques d'apprentissage automatique. Se concentre sur la quantification de l'incertitude dans les environnements subsurface à l'aide de l'apprentissage automatique. Traite des défis liés à la modélisation des formations de subsurface hétérogènes avec des propriétés variables telles que la porosité et la perméabilité. Les algorithmes d'apprentissage automatique excellent dans l'identification de motifs dans les données complexes de subsurface. Offre des perspectives que les modèles conventionnels pourraient manquer dans la gestion des réservoirs. Vise à améliorer la gestion des réservoirs grâce à des prédictions basées sur les données. Fournit des applications pratiques de l'apprentissage automatique dans la quantification de l'incertitude de subsurface. Améliore les processus de prise de décision dans la gestion des réservoirs. Convient aux professionnels cherchant à intégrer l'apprentissage automatique dans l'analyse de subsurface. Organisé par petroEDGE, un leader dans la formation du secteur de l'énergie.