
L'IA dans la dynamique des réservoirs : Optimiser la récupération des hydrocarbures
Explorez l'application de l'intelligence artificielle pour améliorer la gestion des réservoirs et optimiser la récupération des hydrocarbures. Apprenez comment l'IA peut analyser des données géologiques complexes, y compris des études sismiques et des diagraphies de puits, pour créer des modèles de réservoir très précis. Les participants comprendront comment l'IA peut être utilisée pour surveiller la pression du réservoir, l'écoulement des fluides et d'autres paramètres critiques, ce qui permet d'ajuster en temps réel les opérations de production.
Plans de formation
Module 1 : Introduction à l'IA dans l'ingénierie des réservoirs Le rôle évolutif de l'IA dans le développement des champs pétrolifères et la gestion des réservoirs Modélisation des réservoirs traditionnelle ou améliorée par l'IA Avantages de l'IA pour la récupération des hydrocarbures : coût, précision, rapidité Études de cas de l'industrie sur l'optimisation des réservoirs pilotée par l'IA
Module 2 : Sources de données sur les réservoirs et prétraitement Types de données utilisées dans l'analyse des réservoirs : Études sismiques Diagraphies de puits (rayons gamma, résistivité, porosité) Historique de production et données de pression Carottes et propriétés des fluides Intégration des données entre les sources (structurées et non structurées) Nettoyage des données, normalisation et traitement des valeurs manquantes Compréhension des problèmes de résolution des données spatiales et temporelles
Module 3 : Algorithmes d'IA pour la modélisation du sous-sol Introduction à l'apprentissage supervisé et non supervisé pour la caractérisation des réservoirs Réseaux neuronaux pour la prédiction des diagraphies et la classification des faciès Techniques de regroupement pour identifier les modèles géologiques Sélection des caractéristiques et réduction de la dimensionnalité (par exemple, ACP) pour les ensembles de données géophysiques Combinaison de la géostatistique et de la ML pour une meilleure modélisation des propriétés des réservoirs
Module 4 : Simulation et prédiction de réservoirs basées sur l'IA Modèles d'apprentissage automatique pour prédire la performance des réservoirs Prévision de séries temporelles pour la pression, le débit et le facteur de récupération Modèles de simulation de réservoirs hybrides : basés sur la physique + basés sur les données Prédiction de la production selon différents scénarios de développement Utilisation de l'IA pour raccourcir le processus d'appariement de l'historique
Module 5 : Surveillance en temps réel de la dynamique du réservoir Interprétation basée sur l'IA de l'analyse des transitoires de pression (PTA) et de l'analyse des transitoires de débit (RTA) Analyse automatisée du mouvement des fluides et de l'efficacité du balayage Surveillance de la percée de l'eau, du coning de gaz et des dommages à la formation Intégration de capteurs intelligents pour des flux de données en temps réel sur le réservoir Tableaux de bord en direct et systèmes d'alerte pour les opérations sur le terrain
Module 6 : IA pour l'optimisation de la récupération assistée du pétrole (EOR) Prédiction de l'impact des techniques d'EOR à l'aide de l'IA (injection de gaz, inondation d'eau, EOR chimique) Ajustement en temps réel des stratégies d'injection/production sur la base des connaissances de l'IA Apprentissage automatique pour la sélection des candidats à l'EOR Études de cas : L'IA appliquée au rajeunissement des champs matures et à la récupération tertiaire
Module 7 : Identifier le pétrole contourné et le potentiel inexploité Reconnaissance des formes et regroupement pour détecter les zones payantes manquantes IA pour la segmentation des réservoirs et la cartographie de l'hétérogénéité Utilisation de l'apprentissage non supervisé pour mettre en évidence les zones sous-performantes Modèles prédictifs pour le forage intercalaire et le placement des puits Maximiser la valeur actuelle nette (VAN) grâce à des stratégies de développement fondées sur les données
Module 8 : Construction et formation de modèles de réservoir IA Conception du pipeline de données : des diagraphies brutes aux modèles prédictifs Construction de réseaux neuronaux, d'arbres de décision et de modèles d'ensemble Formation de modèles, réglage des hyperparamètres et validation Évaluation des performances : R², RMSE, validation croisée Implémentation basée sur Python utilisant TensorFlow, Keras et Scikit-learn
Module 9 : Déploiement, intégration et mise en œuvre sur le terrain Intégration des modèles d'IA avec les logiciels de simulation de réservoir (par exemple, Eclipse, CMG, Petrel) Construction de flux de travail automatisés pour l'apprentissage continu et la mise à jour des modèles Déploiement Edge/cloud pour l'optimisation sur le terrain Collaboration avec des équipes multidisciplinaires (géologie, forage, production) Combler le fossé entre les perspectives de l'IA et la prise de décision opérationnelle.
Module 10 : Éthique, incertitude et aide à la décision Gérer l'incertitude dans les prédictions de l'IA Interpréter les modèles de boîte noire : Valeurs SHAP et IA explicable Éviter le surajustement et le biais dans les interprétations géologiques L'IA en tant qu'outil d'aide à la décision - ne remplace pas le jugement de l'ingénieur Assurer l'alignement avec les objectifs de gestion des réservoirs
Module 11 : Atelier pratique et projet de synthèse Utilisation pratique de données sismiques et de puits réels ou synthétiques Construction d'un modèle de prédiction des propriétés du réservoir Identification des zones inexploitées et simulation de scénarios de production Projet de groupe : Plan d'optimisation des réservoirs assisté par l'IA Présentation et critique des flux de travail prédictifs
- Ingénieurs de réservoir, géologues, géophysiciens, ingénieurs de production et spécialistes de la simulation de réservoir.
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