L'apprendimento automatico nell'industria del petrolio e del gas: Geoscienze, ingegneria dei giacimenti e ingegneria della produzione con Python

Recensioni dei lettori

Il libro offre una solida panoramica delle applicazioni dell'apprendimento automatico nel settore petrolifero e del gas (O&G), fornendo approfondimenti ed esempi pratici per professionisti e principianti. Riesce a trovare un equilibrio tra l'introduzione dei concetti senza eccedere nei dettagli.

Buona panoramica sull'apprendimento automatico nel settore O&G, ben scritto, lettura obbligata per gli scienziati dei dati, esempi pratici inclusi, approccio visionario alla trasformazione digitale, utile sia per i professionisti che per i principianti.

Manca di dettagli tecnici sui codici di programmazione e sulle specifiche dei modelli, potrebbe non soddisfare i lettori in cerca di contenuti tecnici approfonditi.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning in the Oil and Gas Industry: Including Geosciences, Reservoir Engineering, and Production Engineering with Python

Contenuto del libro:

Applicare l'apprendimento automatico e profondo per risolvere alcune delle sfide dell'industria petrolifera e del gas. Il libro inizia con una breve discussione del ciclo di vita dell'esplorazione e della produzione di petrolio e gas nel contesto del flusso di dati attraverso le diverse fasi delle operazioni del settore. Questo porta a un'analisi di alcuni problemi interessanti, che sono buoni candidati per l'applicazione di approcci di apprendimento automatico e profondo. I capitoli iniziali forniscono un'introduzione al linguaggio di programmazione Python utilizzato per l'implementazione degli algoritmi.

Seguono una panoramica dei concetti di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato. Gli autori forniscono esempi industriali utilizzando set di dati open source e spiegazioni pratiche degli algoritmi, senza addentrarsi troppo negli aspetti teorici degli algoritmi impiegati. Machine Learning in the Oil and Gas Industry affronta problemi che abbracciano diversi argomenti del settore, tra cui la geofisica (interpretazione sismica), la modellazione geologica, l'ingegneria dei giacimenti e l'ingegneria della produzione.

In tutto il libro, l'enfasi è posta sulla fornitura di un approccio pratico con spiegazioni passo-passo ed esempi di codice per l'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico e profondo per la risoluzione di problemi reali nell'industria petrolifera e del gas.

Cosa imparerete

⬤ Comprendere il ciclo di vita dell'industria end-to-end e il flusso di dati nelle operazioni industriali dell'industria petrolifera e del gas.

⬤ Apprendere i concetti di base della programmazione informatica e dell'apprendimento automatico e profondo necessari per l'implementazione degli algoritmi utilizzati.

⬤ Studiare problemi industriali interessanti che sono buoni candidati per essere risolti con l'apprendimento automatico e profondo.

⬤ Scoprire le considerazioni e le sfide pratiche per l'esecuzione di progetti di apprendimento automatico e profondo nell'industria petrolifera e del gas.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti dell'industria petrolifera e del gas che possono trarre vantaggio da una comprensione pratica dell'approccio dell'apprendimento automatico e profondo alla risoluzione di problemi reali.