石油和天然气行业的AI

创作者：Deepak Seth

小晨重写

计算机生物科学的传统意义组成均——感知、认知或管理者和联合行动，更为加精确地同态到炼油和煤政府部门检视的业务原因：为了让和检视大量数据资料（感知）；在哪里很厚？（管理者）；以及如何最有效率展开很厚井和检视（操作）。

让我们从计算机生物科学的传统意义子系统开始。

——自主机器人感知

——认知或管理者（更为加关键，机器自学可用作更为有效率特别强调管理者）

——联合行动

想想计算机生物科学如何在炼油和煤产业的科技领域依赖于：

干流或 E&P（测绘和装配政府部门）：仅限于矿区油气或煤的公司/技术

您可以可用由计算机生物科学马达的射频和物联网来实时管理数据资料为了让和多台，从而降低现场运营装配成本 通过确定最佳地点来消除低廉的很厚井风险 炼油设施管理 中游：机械加工、储存和输送油气、煤和液化煤

很强预期和优化技能的实时智能系统，并能更为快的管理者和运营绩效。 油气井实地调查和检查 下游：仅限于炼油、乙烯厂、炼油产品供应商商和煤供应商公司

数据资料模型和预期算法，为出水和其他自用的下端到下端管理开发设计基于软件包的洞察力和妥善技术细节。 精简炼油和炼油输送业务，以加速收入增长 在某些多方面，计算机生物科学可以在整个油气价值链中依赖于：

计算机生物科学可以帮助炼油和煤公司降低装配成本并特别强调更为精确的管理者。 计划和预期 预期性维护 像任何其他政府部门一样，这样做会有错误的新方法和合理的新方法。

错误的新方法：

我们有大量的数据资料，它一定有一些价值，让我们用计算机生物科学来妥善解决这个原因。 计算机能否取代我所有公司员工的脑并更为有效率完成他们的工作？ 我可以给予一些计算机生物科学“魔法微粒”，放上在我的一个组织上，让它越发聪明吗？ 合理的新方法，让我们用一个有指标性的用例来演示：

妥善解决一个原因（例如，“随着炼油越发更为加多样，强磁场和随很厚强磁场测量越发更为加困难”） 写到你想尽办法的妥善技术细节（可能是在不可用低廉的强磁场工具箱的情况下提供储层属性的技能）。 然后回顾并确定哪种备用化可能支持这一目标（计算机生物科学马达的预期模型？），将原因分解为计算机生物科学的传统意义组成均： ——感知（可用许多国内和国际间高原的电离辐射强磁场和很厚井动态数据资料（ROP、很厚压、转矩等）

——管理者（可用静态和自适应模型确定计算机生物科学马达强磁场与仅仅强磁场的预期精确性和可重复性，以及特别工具箱装配成本）

——措施（为驾驶员提供这些出水平井的关键页岩数据资料，如果可用这两项新方法记录，这些出水平井的装配成本将更为加高。）

将它们同态到业务原因的几个均 ： ——针对盲测试，验证为各种页岩协作的计算机生物科学模型在预想表达式以外的机动性

——二阶为运营商节约的数据资料采集装配成本

——确保每天将基于计算机生物科学的强磁场数据资料交货驾驶员，以在很厚井调度展开期间协助地质导向、很厚井和完井管理者

然后回过头来探究是否有您需要的数据资料，以及您如何为了让数据资料（一个可用这两项强磁场工具箱规划数据资料采集程序的框架）。 总之，我忽视在炼油和煤产业中，为了让整个紧接著形体——计算机生物科学、机器自学、深自学和数据资料生物科学，来为了将是一个不小的机会，尽管我们几乎注意到都有警告：

计算机生物科学是关于可用数学来创造者机器特别强调更为快的管理者。目前，它与模拟人类智能无法任何的关系。一旦你学会了这一点，它就会让你思考除此以外数据资料工具箱，比如深自学、备用机器自学和语义翻译，如何将它们摆在可以妥善解决原因的自然环境中。而不是说道“如果计算机取代了我公司员工的脑，让他们可以备用运行我的公司，那不是很好吗？”—Andrew Moore，Google Cloud AI

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