Applications de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz
IA pour l'allocation de production et la réconciliation des hydrocarbures
Appliquez des modèles data-driven à l'allocation, à la réconciliation des écarts et à l'incertitude sans masquer la gouvernance de mesure.
Aperçu
Un apprentissage pratique pour le transfert en situation de travail.
Appliquez des modèles data-driven à l'allocation, à la réconciliation des écarts et à l'incertitude sans masquer la gouvernance de mesure. 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 architecture d'allocation et données de mesure à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Calculer comptage virtuel et capteurs logiciels à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Diagnostiquer réconciliation des données et gestion des contraintes à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Évaluer incertitude, dérive et explicabilité à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Produire atelier de déploiement gouverné du modèle d'allocation 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 : Architecture d'allocation et données de mesure
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Architecture d'allocation et données de mesure
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Architecture d'allocation et données de mesure et rapprocher le résultat des données terrain
Réaliser un exercice IA pour l'allocation de production et la réconciliation des hydrocarbures transformant les constats de Architecture d'allocation et données de mesure en décision technique documentée
Module 2 : Comptage virtuel et capteurs logiciels
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Comptage virtuel et capteurs logiciels et rapprocher le résultat des données terrain
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Comptage virtuel et capteurs logiciels
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Comptage virtuel et capteurs logiciels
Module 3 : Réconciliation des données et gestion des contraintes
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Réconciliation des données et gestion des contraintes
Réaliser un exercice IA pour l'allocation de production et la réconciliation des hydrocarbures transformant les constats de Réconciliation des données et gestion des contraintes en décision technique documentée
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Réconciliation des données et gestion des contraintes
Module 4 : Incertitude, dérive et explicabilité
Réaliser un exercice IA pour l'allocation de production et la réconciliation des hydrocarbures transformant les constats de Incertitude, dérive et explicabilité en décision technique documentée
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Incertitude, dérive et explicabilité
Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Incertitude, dérive et explicabilité et rapprocher le résultat des données terrain
Module 5 : Atelier de déploiement gouverné du modèle d'allocation
Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Atelier de déploiement gouverné du modèle d'allocation
Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Atelier de déploiement gouverné du modèle d'allocation
Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Atelier de déploiement gouverné du modèle d'allocation
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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