Курс в рамках Образовательных дней Москва 2012

Проблемы и решения в стохастическом моделировании месторождений: геостатистика и обучаемые модели

Лектор: Василий Демьянов (Vasily Demyanov)

Место проведения: г. Москва

Дата: 21 ноября 2012 г.

Время: 09:30–17:30

Продолжительность курса: 1 день

Название курса на английском языке: Challenges and Solutions in Stochastic Reservoir Modelling: Geostatistics and Machine Learning

Описание курса

Стохастическое моделирование играет важную роль в описании и прогнозировании месторождений. Качество модели залежи является одним из ключевых факторов для успешной эксплуатации пласта. Достижения современной геостатистики предоставляют много эффективных алгоритмов для построения моделей пласта и интеграции данных. Однако, необходимо понимать возможности и ограничения по применению алгоритмов: в каких ситуациях их можно использовать и с какими рисками сопряжено принятие тех или иных модельных допущений.

Синопсис курса

Курс объединяет краткое изложение основных концепций геостатистики и обзор некоторых традиционных и новых алгоритмов. Многие проблемы, возникающие при моделировании пласта, связаны с нестационарностью, разно-масштабностью корреляционной структуры и сложной связанностью геологических тел. Сильная разреженность данных измерений свойств коллектора также является проблемой для пространственного моделирования и источником неопределённости. Алгоритмы обучения предоставляют новые возможности для интеграции данных и настройки моделей. Обучаемые модели могут выявлять зависимости в данных, в тех случаях когда их параметрическое описание затруднительно и подвержено значительной неопределённости. Они также позволяют контролировать уровень зашумлённости и влияние специфических данных.

Курс включает примеры и упражнения.

Цели курса

По окончании курса участники буду обладать: пониманием ключевых концепций геостатистики и их практического применения в моделировании коллектора; знакомством с набором традиционных и новых алгоритмов стохастического моделирования и специфики их применения; и пониманием влияния различных модельных допущений на результат моделирования.

План курса

• Основы и допущения геостатистики

  • Моделирование пространственной непрерывности

  • Стохастическое моделирование или интерполяция?

  • Многоточечная геостатистика

• Обучаемые модели для описания пласта

  • Классификация и интерполяция

  • Выявление зависимостей из данных: нейронные сети

  • Точность подгонки и способность прогнозировать: ядерные методы

  • Интеграция релевантных данных и знаний

О лекторе

Василий Демьянов (к. ф-м. н.) преподаёт и ведёт исследовательскую работу в Университете Хериот-Ватт (Эдинбург) с 2003 г. Он руководит исследованиями по тематике применения методов машинного обучения для оценки неопределённости моделей пласта. Он является соавтором более 50 публикаций, включая книги: «Геостатистика. Теория и практика» (Наука, 2010), Advanced Mapping of Environmental Data — Geostatistics, Machine Learning and Bayesian Maximum Entropy (Wiley, 2008). В. Демьянов входит в редколлегию журнала Computers and Geosciences.

В. Демьянов, выпускник физического ф-та МГУ (1994), защитил диссертацию на степень к. ф.-м. н. по моделированию радиоактивного загрязнения при помощи геостатистики и искусственных нейронных сетей (1998). До перехода в Университет Хериот-Ватт он работал в Университете Ст. Эндрюс (с 2000) и в Институте безопасного развития атомной энергетики ИБРАЭ РАН (с 1994).

Кому адресован этот курс

Курс адресован геоучёным и инженерам, участвующим в построении моделей месторождений и интеграции данных.

 Зарегистрируйтесь уже сегодня!