USD 63.7906

0

EUR 71.7453

+0.02

BRENT 74.53

+0.05

AИ-92 41.47

0

AИ-95 45.11

0

AИ-98 50.12

-0.05

ДТ 46.42

-0.02

894

Газпром нефть совместно с Сколтехом разрабатывают технологии с применением искусственного интеллекта для создания цифровых моделей месторождений. ВИДЕО

Специалисты планируют использовать в будущем методы машинного обучения для цифрового моделирования пластовых течений.

Газпром нефть совместно с Сколтехом разрабатывают технологии с применением искусственного интеллекта для создания цифровых моделей месторождений. ВИДЕО

Москва, 12 фев - ИА Neftegaz.RU. Эксперты научно-технического центра Газпром нефти совместно с учеными Сколтеха запустили новый этап проекта по созданию цифровых геолого-гидродинамических моделей на базе технологий искусственного интеллекта. 

Специалисты планируют использовать в будущем методы машинного обучения для цифрового моделирования пластовых течений.

Так, новые разработки в разы повысят оперативность и эффективность принятия капиталоемких решений по разработке углеводородных месторождений.

Об этом сообщила пресс-служба Газпром нефти.

 

Специалисты Сколтеха в составе научных групп профессоров Д. Коротеева, Е. Бурнаева и И. Оселедца подготовили научно-технические наработки.

В частности, были созданы уникальные алгоритмы метамоделирования, демонстрирующие ускорение в несколько сотен раз по сравнению с классическим гидродинамическим моделированием нефтегазовых залежей.

 

Эксперты научно-технического центра Газпром нефти положительно оценили перспективы внедрения инноваций Сколтеха.

В течение 2019 г. нефтяники вместе с учеными будут работать над созданием конечного продукта для внедрения его на месторождениях компании.

По словам гендиректора научно-технического центра Газпром нефти М. Хасанова, Сколтех уже несколько лет является одним из ведущих научных партнеров компании.

Успешно реализуются сложные проекты в области геологии, дизайна новых сверхтвердых материалов, технологий машинного обучения и цифрового моделирования.

Реализация нового проекта позволит существенно повысить информативность моделирования процессов, протекающих в пласте.

Это позволит повысить качество принимаемых решений, а применение методов машинного обучения сократит время на анализ полученных данных.

 

Профессор Сколтеха Д. Коротеев также подчеркнул, что проект метамоделирования пластовых течений является отличным примером применения технологий машинного обучения для существенного ускорения построения прогноза динамики углеводородных залежей.

 

Автор: Н. Жабин

Источник : Neftegaz.RU