Uczenie maszynowe i inżynieria naftowa

Praca ta jest osadzona w kontekście pola naftowego Volve na Morzu Północnym (Norwegia) i dotyczy kluczowego problemu przewidywania i optymalizacji wydajności szybów naftowych. Ponieważ sektor naftowy ma strategiczne znaczenie konieczne jest opracowanie solidnych modeli w celu maksymalizacji produkcji przy jednoczesnej minimalizacji kosztów i wpływu na środowisko. Głównym celem jest opracowanie solidnych modeli predykcyjnych przy użyciu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego. W szczególności ma to na celu zademonstrowanie możliwości połączenia głębokiego uczenia się z symulacją przepływu płynów. Ponadto badanie dotyczy rozwoju matematycznych modeli predykcyjnych przy użyciu metody powierzchni odpowiedzi przy jednoczesnym dążeniu do optymalizacji parametrów wydajności odwiertu.