Applications de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz
Machine learning pour la caractérisation des réservoirs
Cette formation pratique aide les professionnels à maîtriser méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle. Le programme relie les concepts clés, les cas d’usage réels, les risques, les outils et les décisions opérationnelles afin que les participants puissent appliquer les acquis dans leur environnement de travail. La formation peut être adaptée au secteur, aux systèmes internes, au niveau des participants et aux objectifs de performance de l’organisation.
Objectifs
- Comprendre les concepts, enjeux et cas d’usage liés à méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle.
- Identifier les données, systèmes, processus et parties prenantes nécessaires.
- Évaluer les risques, limites, exigences de gouvernance et contrôles pratiques.
- Utiliser des méthodes, outils et modèles pour structurer l’analyse et la décision.
- Traduire les acquis en plans d’action, recommandations et améliorations mesurables.
- Adapter l’approche au contexte opérationnel, au niveau des équipes et aux objectifs business.
Public cible
- Ingénieurs pétrole, production, forage et réservoir
- Professionnels opérations, maintenance et fiabilité
- Équipes data, digital oilfield et transformation digitale
- Managers asset et responsables performance
- Spécialistes IT/OT soutenant les opérations pétrole et gaz
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 : Types données sous-sol, qualité et objectifs interprétation
Application de types données sous-sol, qualité et objectifs interprétation dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 2 : Feature engineering logs, attributs sismiques et propriétés
Application de feature engineering logs, attributs sismiques et propriétés dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 3 : Modèles supervisés et non supervisés pour workflows sous-sol
Application de modèles supervisés et non supervisés pour workflows sous-sol dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 4 : Incertitude, biais, validation et revue géoscience
Application de incertitude, biais, validation et revue géoscience dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 5 : Caractérisation réservoir, faciès, zonation et cartographie
Application de caractérisation réservoir, faciès, zonation et cartographie dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 6 : Intégration modèles statiques et décisions réservoir
Application de intégration modèles statiques et décisions réservoir dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 7 : Explicabilité, documentation et assurance technique
Application de explicabilité, documentation et assurance technique dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Module 8 : Atelier cas d’étude IA sous-sol
Application de atelier cas d’étude ia sous-sol dans le contexte de méthodes de machine learning pour propriétés réservoir, hétérogénéité, clustering, cartographie et support modèle
Exercices pratiques, points de contrôle, livrables et décisions associées
Supports fournis
- ○ Supports de présentation utilisés pendant les sessions
- ○ Activités de groupe et exercices pratiques
- ○ Fiches de travail, checklists et modèles
- ○ Études de cas liées à la formation
- ○ Certificat de participation 4D délivré par 4D Training & Consultancy
- ○ Support après formation pour les questions et orientations techniques
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 Training & Consultancy conçoit des programmes techniques et professionnels autour de la réalité opérationnelle du client. La formation peut être adaptée aux exigences sectorielles, aux systèmes internes, au niveau des équipes, aux cas d’usage pratiques et au niveau de profondeur attendu.
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