Uczenie maszynowe w przemyśle naftowym i gazowym: W tym nauki geologiczne, inżynieria złóż i inżynieria produkcji z Pythonem

Opinie czytelników

Książka oferuje solidny przegląd zastosowań uczenia maszynowego w sektorze naftowym i gazowym (O&G), dostarczając praktycznych spostrzeżeń i przykładów zarówno dla profesjonalistów, jak i początkujących. Zachowuje równowagę między wprowadzaniem pojęć bez przytłaczających szczegółów.

Dobry przegląd uczenia maszynowego w O&G, dobrze napisany, obowiązkowa lektura dla naukowców zajmujących się danymi, zawiera praktyczne przykłady, wizjonerskie podejście do transformacji cyfrowej, przydatne zarówno dla profesjonalistów, jak i początkujących.

Brak szczegółów technicznych dotyczących kodów programowania i specyfiki modeli, może nie zadowolić czytelników poszukujących dogłębnych treści technicznych.

(na podstawie 6 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Machine Learning in the Oil and Gas Industry: Including Geosciences, Reservoir Engineering, and Production Engineering with Python

Zawartość książki:

Zastosowanie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do rozwiązywania niektórych wyzwań w przemyśle naftowym i gazowym. Książka rozpoczyna się od krótkiego omówienia cyklu życia poszukiwań i wydobycia ropy naftowej i gazu w kontekście przepływu danych przez różne etapy działalności branży. Prowadzi to do przeglądu kilku interesujących problemów, które są dobrymi kandydatami do zastosowania metod uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Początkowe rozdziały stanowią wprowadzenie do języka programowania Python wykorzystywanego do implementacji algorytmów.

Następnie przedstawiono przegląd nadzorowanych i nienadzorowanych koncepcji uczenia maszynowego. Autorzy podają przykłady branżowe wykorzystujące zbiory danych open source wraz z praktycznymi objaśnieniami algorytmów, bez zbytniego zagłębiania się w teoretyczne aspekty zastosowanych algorytmów. Uczenie maszynowe w przemyśle naftowym i gazowym obejmuje problemy obejmujące różnorodne tematy branżowe, w tym geofizykę (interpretacja sejsmiczna), modelowanie geologiczne, inżynierię złóż i inżynierię produkcji.

W całej książce położono nacisk na zapewnienie praktycznego podejścia z wyjaśnieniami krok po kroku i przykładami kodu do wdrażania algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów w przemyśle naftowym i gazowym.

Czego się nauczysz

⬤ Zrozumienie kompleksowego cyklu życia przemysłu i przepływu danych w operacjach przemysłowych w przemyśle naftowym i gazowym.

⬤ Poznanie podstawowych pojęć z zakresu programowania komputerowego oraz uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, wymaganych do wdrożenia stosowanych algorytmów.

⬤ Poznanie interesujących problemów przemysłowych, które są dobrymi kandydatami do rozwiązania przez uczenie maszynowe i głębokie.

⬤ Poznanie praktycznych aspektów i wyzwań związanych z realizacją projektów uczenia maszynowego i głębokiego w przemyśle naftowym i gazowym.

Dla kogo jest ta książka

Profesjonaliści z branży naftowej i gazowej, którzy mogą skorzystać z praktycznego zrozumienia podejścia uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do rozwiązywania rzeczywistych problemów.