«Газпром нефть»: Поиск скрытых залежей нефти с помощью машинного обучения
Что внедрили
Машинное обучение анализировало данные действующих скважин, выявляло закономерности и определяло перспективные участки с возможными залежами нефти.
Результат
На Ямале обнаружено месторождение с притоком нефти до 70 баррелей в сутки; в других областях найдены залежи с запасами от 100 тыс. тонн; технология окупила себя и сэкономила ресурсы на поиске месторождений.
Методика расчета окупаемости и точный объем сэкономленных ресурсов не раскрыты.
Задачи
Машинное обучение; Геологоразведка; Анализ данных скважин; Поиск месторождений; Предиктивная аналитика
Параметры внедрения
- Компания
- «Газпром нефть»
- Отрасль
- Добыча и нефтегаз
- Процессы
- Разработка продуктов и исследования; Планирование и управленческая аналитика
- Продукт
- Система машинного обучения для анализа геологоразведочных данных
- Сроки
- Не указаны
- Стоимость
- Не раскрыта
Источники
От нефтеразведки до торговли: как российские компании применяют нейросети - Инк.Публикация источника: