Рейтинг@Mail.ru


16–19 ноября 2020 г.
Санкт-Петербург, Россия
Санкт-Петербург 2020Геонауки: трансформируем знания в ресурсы
Навигация


Контактная информация
 


Менеджер: Мария Девишева

Email: spb2020@eage.org

Регистрация: regru@eage.org

Тел.: +7 495 640-20-08

Архив мероприятия
 
Санкт-Петербург 2020
 
Санкт-Петербург 2018
 
Санкт-Петербург 2016
 
Санкт-Петербург 2014
 
Санкт-Петербург 2012
 
Санкт-Петербург 2010
 
Санкт-Петербург 2008
 
Санкт-Петербург 2006

​Семинар: Воспроизводимые решения data science для нефтегаза (открытые инструменты)

Компании по всему миру пытаются применить технологию машинного обучения к своим задачам и рассказать об этом общественности. К сожалению, часто такие отчеты не содержат каких-либо технических подробностей, поэтому трудно оценить реальные выгоды от внедрения. Истинный обмен знаниями и демонстрация зрелости процессов DS могут быть достигнуты путем публикации датасетов, академически строгих исследований, полученных результатов с подробными метриками, готовых к использованию программных библиотек с подробными техническими описаниями решаемых задач, открытого обсуждения достигнутых показателей и сравнения новых подходов с существующим, что позволяет широкое исследовательское сообщество для проверки результатов.

Мы приглашаем вас присоединиться к демонстрационной сессии открытых библиотек, разработанных для широкого спектра задач геологоразведки (обработка сейсмических данных, интерпретация сейсмических данных и петрофизика). В этой демонстрации мы подробно разберем реализацию ML & DS, затем демонстрацию в реальном времени на открытых наборах данных, а также рассмотрим примеры успешной реализации контроля качества. К концу вы получите знания о том, чего можно достичь в задачах геологии с помощью моделей; о том, какой инструментарий подходит для запуска DS в производстве, и почему любой проект на синтетических данных обречен на провал.

 

Case

 

Link

 

Brief info

 

Speaker

 

Очистка поверхностной волны

 

https://github.com/gazprom-neft/SeismicPro SeismicPro is a machine-learning-focused library for seismic data processing Арефина Антонина,
Калашников Никита

Пикировка горизонтов

 

https://github.com/gazprom-neft/seismiqb SeismiQB -- a novel framework for deep learning with seismic data Мылзенова Дарима,
Цимфер Сергей
Предсказания по каротажным данным и керну https://github.com/gazprom-neft/petroflow PetroFlow is a library that allows to process well data (logs, core photo etc.) and conveniently train machine learning models Дмитрий Зенков,
Степан Горячев

 

Генеральный
спонсор
PetroTrace Geoscience

Яндекс цитирования
Журнал First Break и материалы всех мероприятий EAGE направляются на индексацию в систему Scopus.
Журналы Basin Research, Geophysical Prospecting, Near Surface Geophysics и Petroleum Geoscience направляются на индексацию в системы Scopus и Web of Science.