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

برای حل برخی از چالش‌های صنعت نفت و گاز از یادگیری ماشینی و عمیق استفاده کنید. کتاب با بحث مختصری در مورد چرخه عمر اکتشاف و تولید نفت و گاز در زمینه جریان داده در مراحل مختلف عملیات صنعتی آغاز می شود. این منجر به بررسی برخی از مشکلات جالب می شود که نامزدهای خوبی برای استفاده از رویکردهای یادگیری ماشینی و عمیق هستند. فصل‌های اولیه یک آغازگر در مورد زبان برنامه‌نویسی پایتون مورد استفاده برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها ارائه می‌کنند. این با مروری بر مفاهیم یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت دنبال می شود. نویسندگان نمونه‌های صنعتی را با استفاده از مجموعه داده‌های منبع باز همراه با توضیحات عملی الگوریتم‌ها ارائه می‌کنند، بدون اینکه عمیقاً در جنبه‌های نظری الگوریتم‌های مورد استفاده قرار بگیرند. یادگیری ماشین در صنعت نفت و گاز مشکلاتی را پوشش می‌دهد که موضوعات مختلف صنعت، از جمله ژئوفیزیک (تفسیر لرزه‌ای)، مدل‌سازی زمین‌شناسی، مهندسی مخزن، و مهندسی تولید را در بر می‌گیرد.

در سراسر کتاب، تاکید بر ارائه یک رویکرد عملی با توضیحات گام به گام و مثال‌های کد برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و عمیق برای حل مشکلات واقعی در صنعت نفت و گاز است.< /p>

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک چرخه عمر صنعت سرتاسر و جریان داده ها در عملیات صنعتی صنعت نفت و گاز
• دریافت مفاهیم اولیه برنامه نویسی کامپیوتر و یادگیری ماشینی و عمیق مورد نیاز برای پیاده سازی الگوریتم های مورد استفاده
• مطالعه مسائل جالب صنعت که کاندیدای مناسبی هستند حل شده توسط یادگیری ماشینی و عمیق
• ملاحظات و چالش های عملی برای اجرای پروژه های یادگیری ماشینی و عمیق در صنعت نفت و گاز را کشف کنید

این کتاب کیست برای

متخصصان صنعت نفت و گاز که می توانند از درک عملی ماشین و رویکرد یادگیری عمیق برای حل مشکلات زندگی واقعی بهره مند شوند.

Apply machine and deep learning to solve some of the challenges in the oil and gas industry. The book begins with a brief discussion of the oil and gas exploration and production life cycle in the context of data flow through the different stages of industry operations. This leads to a survey of some interesting problems, which are good candidates for applying machine and deep learning approaches. The initial chapters provide a primer on the Python programming language used for implementing the algorithms; this is followed by an overview of supervised and unsupervised machine learning concepts. The authors provide industry examples using open source data sets along with practical explanations of the algorithms, without diving too deep into the theoretical aspects of the algorithms employed. Machine Learning in the Oil and Gas Industry covers problems encompassing diverse industry topics, including geophysics (seismic interpretation), geological modeling, reservoir engineering, and production engineering.

Throughout the book, the emphasis is on providing a practical approach with step-by-step explanations and code examples for implementing machine and deep learning algorithms for solving real-life problems in the oil and gas industry.

What You Will Learn

• Understanding the end-to-end industry life cycle and flow of data in the industrial operations of the oil and gas industry
• Get the basic concepts of computer programming and machine and deep learning required for implementing the algorithms used
• Study interesting industry problems that are good candidates for being solved by machine and deep learning
• Discover the practical considerations and challenges for executing machine and deep learning projects in the oil and gas industry

Who This Book Is For

Professionals in the oil and gas industry who can benefit from a practical understanding of the machine and deep learning approach to solving real-life problems.