Машинное обучение – это универсальный метод анализа, основанный на данных, а также важный инструмент анализа больших данных в нефтегазовой отрасли. Разведка и разработка нефти и газа, являясь важной областью с долгой историей и большой базой данных, обладают значительным потенциалом для добычи данных. Использование технологий анализа больших данных нефтегазовых месторождений может помочь лицам, принимающим решения, в анализе инвестиций, оценке рисков и оптимизации производства, принося значительные экономические выгоды. Методы машинного обучения давно исследуются в нефтегазовой области, и с развитием алгоритмов машинного обучения появляются многочисленные сценарии применения, но универсальные решения для конкретных задач все еще находятся в стадии разработки. Автор начинает с описания базовых принципов моделирования машинного обучения, рассматривает историю развития трех основных типов методов машинного обучения, используемых для анализа больших данных нефтегазовых месторождений, обсуждает ключевое содержание, цели и преимущества анализа больших данных нефтегазовых месторождений с учетом их особенностей, анализирует основные сценарии применения машинного обучения в нефтегазовой сфере, подводит итоги существующих проблем и подходов в типичном прогнозировании добычи нефти и газа.

Большие данные нефтегазовых месторождений;Модели, основанные на данных;Прогноз добычи;Машинное обучение;Интеллектуальное нефтяное месторождение