Более 30 лет опыта машинного обучения

By 0
95

Обладая более чем 30-летним опытом в области машинного обучения, dGB Earth Sciences продолжает внедрять инновации в области сейсмических характеристик резервуаров.

Сегодня мы погрузимся в историю dGB Earth Sciences.

В начале 1990-х соучредители dGB Paul de Groot и Bert Bril работали в TNO, ведущей научно-исследовательской организации Нидерландов. Они работали над проектом по сейсмической характеристике коллектора, включающим контролируемые и неконтролируемые нейронные сети и стохастическое моделирование псевдоскважин. Успешный проект привел к созданию dGB Earth Sciences в 1995 г.

В 1998 г. компания Equinor (Statoil) обратилась к dGB с просьбой помочь им с интерпретацией геологических рисков. Вместе они разработали ChimneyCube, метод интерпретации на основе контролируемой нейронной сети для обнаружения путей вертикальной миграции флюидов. Equinor понравилось решение dGB, потому что этот метод позволил им интерпретировать пути миграции флюидов из источника в ловушку и увидеть, экранирована ли ловушка или нет. Компания Equinor профинансировала разработку d-Tect, системы распознавания сейсмических образов и обработки атрибутов.

В 2003 году мы перешли на открытый исходный код. d-Tect стал OpendTect + плагины. Одним из таких плагинов был плагин Neural Networks для контролируемых и неконтролируемых рабочих процессов. В 2020 году был презентован новый плагин Машинного обучения с поддержкой новейших алгоритмов глубокого обучения. Оригинальный плагин Neural Networks был полностью интегрирован в новый плагин ML, и все исходные рабочие процессы продолжают поддерживаться. Новый подключаемый модуль машинного обучения предлагает захватывающие новые рабочие процессы для сейсморазведки, скважин и скважин-сейсморазведки.

Уникальные преимущества решения от dGB:

  1. Только система с рабочими процессами, управляемыми пользовательским интерфейсом, и параметрами программирования.
  2. Простые рабочие процессы для оперативных геологов
  3. Гибкие варианты маркировки для ученых-экспериментаторов
  4. Среда Python для геологов, занимающихся исследованиями и разработками
  5. Плагин SynthRock Stochastic Simulator для создания примеров для обучения
  6. Растущая библиотека мощных предварительно обученных моделей
  7. Возможность делиться проприетарными предварительно обученными моделями внутри компании

Автор: Paul de Groot

#OpendTect #AI #ML #geoscience #geophysics #seismic

54321
(0 votes. Average 0 of 5)
Leave a reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Your Name:*

Your Website

Your Comment