Subsurface Uncertainty Quantification Using Machine Learning: Improved Reservoir Management Through Data Driven Predictions 2025
Opis
Addressing the challenge of quantifying uncertainty in the subsurface environment using machine learning techniques. Machine learning algorithms excel at identifying patterns in the heterogeneous nature of subsurface formations, offering insights traditional models might miss.
Najważniejsze punkty
4-day course tailored for energy sector professionals to enhance expertise in managing subsurface uncertainties. Machine learning techniques to quantify subsurface uncertainty and improve reservoir management. Covers regression, classification, and time series analysis with a focus on Conformal Prediction. Addresses data acquisition limitations through data augmentation and advanced interpolation. Improves prediction accuracy by accounting for measurement errors in well logs and core data. Equips participants to effectively communicate uncertainty and make informed decisions. Delivered face-to-face or through Virtual Instructor Led Training (VILT). Includes 32 hours of training, equivalent to 32 CPD points. Participants need access to a computer with internet and a Google account. Taught by an expert instructor with extensive experience in geophysics and petroleum engineering.
Lokalizacja wydarzenia
Daj swojej sieci znać, że idziesz
Udostępnij to wydarzenie, aby rozpocząć rozmowy, zaprosić kolegów i nawiązać kontakty przed jego rozpoczęciem.
Powiązane wydarzenia
Ekspert dzisiaj, przestarzały jutro?
Są inne sposoby: Przywództwo w czasach AI
Dzień Orientacji w AI przez #AIColonyMY
Cotygodniowe Spotkanie & Oczekiwanie @TheMalaysian.ai Rezydencja
Edycja Rodzic x Dziecko: Warsztaty Vibe Coding
ISC2 AI Wspierane przez AI Cyberbezpieczeństwo i Inteligencja w Zakresie Zagrożeń 2026
Przygotowanie Malezji na gospodarkę opartą na AI: Talenty, Innowacje i Współpraca Przemysłowa
