الذكاء الاصطناعي في ديناميكيات المكامن: الاستخلاص الأمثل للمواد الهيدروكربونية

الوحدة 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي في هندسة المكامن الدور المتطور للذكاء الاصطناعي في تطوير حقول النفط وإدارة المكامن النمذجة التقليدية للمكامن مقابل النمذجة المعززة بالذكاء الاصطناعي فوائد الذكاء الاصطناعي في استخلاص الهيدروكربونات: التكلفة والدقة والسرعة دراسات حالة في الصناعة حول تحسين المكامن بالذكاء الاصطناعي

الوحدة 2: مصادر بيانات المكامن والمعالجة المسبقة أنواع البيانات المستخدمة في تحليل المكامن: المسوحات السيزمية سجلات الآبار (أشعة غاما، والمقاومة، والمسامية) تاريخ الإنتاج وبيانات الضغط العينات الأساسية وخصائص السوائل تكامل البيانات عبر المصادر (المنظمة وغير المنظمة) تنظيف البيانات وتطبيعها والتعامل مع القيم المفقودة فهم قضايا دقة البيانات المكانية والزمانية

الوحدة 3: خوارزميات الذكاء الاصطناعي لنمذجة ما تحت السطح مقدمة في التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لتوصيف المكامن الشبكات العصبية للتنبؤ بسجل الآبار وتصنيف الأوجه تقنيات التجميع لتحديد الأنماط الجيولوجية اختيار الميزة وتقليل الأبعاد (على سبيل المثال، التحليل المتسلسل متعدد الأبعاد) لمجموعات البيانات الجيوفيزيائية الجمع بين الإحصاء الجغرافي وتعلم الآلة لنمذجة خصائص المكامن المحسنة

الوحدة 4: محاكاة المكامن والتنبؤ بالمكامن القائمة على الذكاء الاصطناعي نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأداء المكامن التنبؤ بالسلاسل الزمنية للضغط ومعدل التدفق وعامل الاسترداد نماذج محاكاة المكامن الهجينة: نماذج محاكاة المكامن الهجينة: نماذج محاكاة المكامن القائمة على الفيزياء + البيانات التنبؤ بالإنتاج في ظل سيناريوهات التطوير المختلفة استخدام الذكاء الاصطناعي لتقصير عملية مطابقة التاريخ

الوحدة 5: المراقبة الآنية لديناميكيات المكامن التفسير القائم على الذكاء الاصطناعي للتحليل العابر للضغط (PTA) والتحليل العابر للمعدل (RTA) التحليل الآلي لحركة السوائل وكفاءة المسح مراقبة اختراق المياه وتخرق الغاز وتلف التكوين التكامل الذكي لأجهزة الاستشعار الذكية لتغذية بيانات المكامن في الوقت الحقيقي لوحات المعلومات المباشرة وأنظمة التنبيه للعمليات الميدانية

الوحدة 6: الذكاء الاصطناعي لتحسين الاستخلاص المعزز للنفط (الاستخلاص المعزز للنفط) التنبؤ بتأثير تقنيات الاستخلاص المعزز للنفط باستخدام الذكاء الاصطناعي (حقن الغاز، غمر المياه، الاستخلاص الكيميائي المعزز للنفط) التعديل الآني لاستراتيجيات الحقن/الاستخلاص المعزز للنفط استنادًا إلى رؤى الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لفحص المرشحين للاستخلاص المعزز للنفط دراسات حالة: الذكاء الاصطناعي المطبق في تجديد الحقول الناضجة والاستخلاص المعزز للنفط

الوحدة 7: تحديد النفط المتجاوز والإمكانات غير المستغلة التعرف على الأنماط والتجميع للكشف عن مناطق الدفع المفقودة الذكاء الاصطناعي لتجزئة المكامن ورسم خرائط عدم التجانس استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف لتسليط الضوء على المناطق ذات الأداء الضعيف النماذج التنبؤية للحفر الردمي ووضع الآبار تعظيم صافي القيمة الحالية (NPV) مع استراتيجيات التطوير القائمة على البيانات

الوحدة 8: بناء نماذج مكامن الذكاء الاصطناعي وتدريبها تصميم خط أنابيب البيانات: من السجلات الأولية إلى النماذج التنبؤية بناء الشبكات العصبية وأشجار القرار والنماذج المجمعة تدريب النموذج وضبط المعلمة الفائقة والتحقق من صحة الأداء: R²، وRMSE، والتحقق من صحة النماذج التطبيق القائم على Python باستخدام TensorFlow وKeras وSikit-learn

الوحدة 9: النشر والتكامل والتطبيق الميداني دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع برامج محاكاة المكامن (على سبيل المثال، Eclipse، CMG، Petrel) بناء تدفقات عمل آلية للتعلم المستمر وتحديث النماذج النشر الحافة/السحابة للتحسين على مستوى الحقل التعاون مع فرق متعددة التخصصات (الجيولوجيا، الحفر، الإنتاج) سد الفجوة بين رؤى الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات التشغيلية

الوحدة 10: الأخلاقيات وعدم اليقين ودعم اتخاذ القرار إدارة عدم اليقين في تنبؤات الذكاء الاصطناعي تفسير نماذج الصندوق الأسود: قيم SHAP والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير تجنب الإفراط في التفسيرات الجيولوجية والتحيز في التفسيرات الجيولوجية الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم القرار - وليس بديلاً عن الحكم الهندسي ضمان التوافق مع أهداف إدارة المكامن

الوحدة 11: ورشة عمل عملية ومشروع التخرج الاستخدام العملي للبيانات الزلزالية وبيانات الآبار الحقيقية أو الاصطناعية بناء نموذج تنبؤ بخصائص المكامن تحديد المناطق غير المستغلة ومحاكاة سيناريوهات الإنتاج مشروع جماعي: خطة تحسين المكامن بمساعدة الذكاء الاصطناعي عرض ونقد تدفقات العمل التنبؤية