Applications de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz
Données synthétiques pour l'IA subsurface et pétrolière
Générez et qualifiez des données sismiques, diagraphiques et réservoir synthétiques en maîtrisant réalisme, fuite, biais et risque modèle.
Aperçu
Un apprentissage pratique pour le transfert en situation de travail.
Générez et qualifiez des données sismiques, diagraphiques et réservoir synthétiques en maîtrisant réalisme, fuite, biais et risque modèle. Les participants suivent cinq modules reliés à l'aide de données propres à la discipline, de calculs et d'un cas de décision appliqué.
Prérequis
Une expérience préalable des données pétrolières, statistiques et workflows de machine learning est recommandée.
Objectifs
- Interpréter rareté des données subsurface et rôle du synthétique à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Calculer simulateurs physiques et approches génératives à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Diagnostiquer conditionnement, augmentation et confidentialité à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Évaluer évaluation du réalisme, des biais et des fuites à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Produire atelier de qualification des données synthétiques à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
Public cible
- Ingénieurs pétroliers, data scientists et responsables produits IA industrielle
- Spécialistes OT, risque modèle et assurance technique
- Praticiens de l'assurance technique, des données et de la fiabilité
- Superviseurs et responsables de discipline chargés des décisions opérationnelles
Programme
Une structure claire pour le parcours d'apprentissage.
Programme
Les points du programme sont regroupés dans un seul bloc au lieu de créer un module par ligne.
Module 1 : Rareté des données subsurface et rôle du synthétique
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Rareté des données subsurface et rôle du synthétique
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Rareté des données subsurface et rôle du synthétique et rapprocher le résultat des données terrain
Réaliser un exercice Données synthétiques pour l'IA subsurface et pétrolière transformant les constats de Rareté des données subsurface et rôle du synthétique en décision technique documentée
Module 2 : Simulateurs physiques et approches génératives
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Simulateurs physiques et approches génératives et rapprocher le résultat des données terrain
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Simulateurs physiques et approches génératives
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Simulateurs physiques et approches génératives
Module 3 : Conditionnement, augmentation et confidentialité
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Conditionnement, augmentation et confidentialité
Réaliser un exercice Données synthétiques pour l'IA subsurface et pétrolière transformant les constats de Conditionnement, augmentation et confidentialité en décision technique documentée
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Conditionnement, augmentation et confidentialité
Module 4 : Évaluation du réalisme, des biais et des fuites
Réaliser un exercice Données synthétiques pour l'IA subsurface et pétrolière transformant les constats de Évaluation du réalisme, des biais et des fuites en décision technique documentée
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Évaluation du réalisme, des biais et des fuites
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Évaluation du réalisme, des biais et des fuites et rapprocher le résultat des données terrain
Module 5 : Atelier de qualification des données synthétiques
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Atelier de qualification des données synthétiques
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Atelier de qualification des données synthétiques
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Atelier de qualification des données synthétiques
Supports fournis
- Cahier technique propre à la formation
- Jeux de données d'ingénierie et exercices de diagnostic
- Modèles de décision et check-lists qualité
- Étude de cas finale appliquée
- Certificat de participation 4D
Options de formation
Les programmes peuvent être organisés en entreprise, en ligne ou dans un format hybride selon le calendrier, la localisation et les objectifs de vos équipes. Lorsqu'un certificat ou un examen externe est inclus, les règles et frais de certification restent soumis aux politiques de l'organisme certificateur, tandis que 4D assure la formation et l'accompagnement à la préparation.
Pourquoi choisir 4D
4D adapte la profondeur technique, les données, les calculs et les décisions finales aux actifs, au contexte opérationnel et aux responsabilités des participants.
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