Applications de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz
IA en périphérie pour les actifs pétroliers et gaziers isolés
Concevez l'inférence edge résiliente pour puits, pipelines et sites isolés soumis à des contraintes de connectivité, d'énergie et de sécurité.
Aperçu
Un apprentissage pratique pour le transfert en situation de travail.
Concevez l'inférence edge résiliente pour puits, pipelines et sites isolés soumis à des contraintes de connectivité, d'énergie et de sécurité. 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 cas d'usage des actifs isolés et architecture edge à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Calculer capteurs, passerelles et préparation des données à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Diagnostiquer compression des modèles et inférence contrainte à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Évaluer résilience hors ligne, sécurité et repli sûr à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Produire atelier pilote edge ai et exploitation de la flotte 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 : Cas d'usage des actifs isolés et architecture edge
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Cas d'usage des actifs isolés et architecture edge
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Cas d'usage des actifs isolés et architecture edge et rapprocher le résultat des données terrain
Réaliser un exercice IA en périphérie pour les actifs pétroliers et gaziers isolés transformant les constats de Cas d'usage des actifs isolés et architecture edge en décision technique documentée
Module 2 : Capteurs, passerelles et préparation des données
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Capteurs, passerelles et préparation des données et rapprocher le résultat des données terrain
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Capteurs, passerelles et préparation des données
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Capteurs, passerelles et préparation des données
Module 3 : Compression des modèles et inférence contrainte
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Compression des modèles et inférence contrainte
Réaliser un exercice IA en périphérie pour les actifs pétroliers et gaziers isolés transformant les constats de Compression des modèles et inférence contrainte en décision technique documentée
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Compression des modèles et inférence contrainte
Module 4 : Résilience hors ligne, sécurité et repli sûr
Réaliser un exercice IA en périphérie pour les actifs pétroliers et gaziers isolés transformant les constats de Résilience hors ligne, sécurité et repli sûr en décision technique documentée
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Résilience hors ligne, sécurité et repli sûr
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Résilience hors ligne, sécurité et repli sûr et rapprocher le résultat des données terrain
Module 5 : Atelier pilote edge AI et exploitation de la flotte
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Atelier pilote edge AI et exploitation de la flotte
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Atelier pilote edge AI et exploitation de la flotte
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Atelier pilote edge AI et exploitation de la flotte
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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