التعلم الآلي هو طريقة تحليل قائمة على البيانات ذات نطاق عام، ويعتبر أداة مهمة لتحليل البيانات الضخمة في قطاع النفط والغاز. يعتبر استكشاف وتطوير النفط والغاز مجالًا هامًا له تاريخ طويل وقاعدة بيانات ضخمة، وله إمكانيات كبيرة في استخراج البيانات. يمكن لتقنيات تحليل البيانات الضخمة في حقول النفط والغاز مساعدة صناع القرار في تحليل الاستثمار، تقييم المخاطر، تحسين الإنتاج، مما يحقق فوائد اقتصادية كبيرة. لقد حاول الباحثون منذ زمن بعيد تطبيق أساليب التعلم الآلي في أبحاث مجال النفط والغاز، ومع تطور خوارزميات التعلم الآلي تظهر الكثير من سيناريوهات التطبيقات، ولكن لا تزال الحلول العامة للمشاهد المحددة قيد الاستكشاف. يبدأ المؤلف بشرح عملية النمذجة للتعلم الآلي من المبادئ الأساسية، ويرتب تطور ثلاثة أنواع رئيسية من أساليب التعلم الآلي المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة لحقول النفط، ويناقش المحتوى الأساسي والأهداف والمزايا لتحليل البيانات الضخمة في حقول النفط والغاز استنادًا إلى خصائصها، ويحلل المشاهد الرئيسية لتطبيق التعلم الآلي في مجال النفط والغاز، ويلخص المشكلات والاستراتيجيات الحالية في التنبؤ النموذجي لإنتاج النفط والغاز.

البيانات الضخمة لحقول النفط والغاز;نماذج مدفوعة بالبيانات;تنبؤ الإنتاج;التعلم الآلي;الحقول النفطية الذكية