تحليل البيانات وتعلم الآلة لمهندسي ما تحت السطح
Data Analytics and Machine Learning for Subsurface Engineers
- أقرب موعد
- متاحة كتدريب داخلي
- الرسوم من
- —للمشارك
- الصيغ
- التدريب الداخلي0 جلسات
- المدة
- 5 أيامالشهادة
نبذة عن الدورة
تعمل فرق ما تحت السطح مع بعض أكبر مجموعات البيانات وأكثرها تعقيدًا في أي صناعة، مثل الأحجام السيزمية وسجلات الآبار واللباب واختبارات الضغط وتاريخ الإنتاج وبيانات الحفر المجمعة على مدى عقود. ولا يُستفاد من كثير من هذه البيانات بشكل كافٍ لأن سير العمل التقليدي بطيء ويدوي. ويمنح تحليل البيانات وتعلم الآلة علماء الأرض ومهندسي المكامن طرقًا جديدة لتنظيف البيانات ودمجها واكتشاف الأنماط والتنبؤ بخصائص الصخور والموائع وتسريع التفسير. وعند استخدامها جيدًا، تكمل هذه الأساليب الفهم الفيزيائي ولا تحل محله، وتساعد الفرق على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.
تقدم هذه الدورة أساليب عملية لتحليل البيانات وتعلم الآلة لعلماء الأرض ومهندسي ما تحت السطح. يتعلم المشاركون منظومة علم البيانات في بايثون وتنظيف البيانات وعرضها مرئيًا والتحليل الإحصائي لبيانات الآبار والإنتاج. وتغطي الدورة التعلم الموجه للتنبؤ بالسجلات وتصنيف السحنات وتقدير النفاذية، والتعلم غير الموجه للتجميع وتصنيف أنواع الصخور، وأساليب السلاسل الزمنية للتنبؤ بالإنتاج. كما تشرح الشبكات العصبية للتفسير السيزمي والتحقق من النماذج وعدم اليقين وقابلية التفسير وكيفية تطبيق سير عمل تعلم الآلة داخل فرق ما تحت السطح. وتستخدم التمارين بيانات حقيقية في دفاتر جاهزة، لذا تكفي معرفة برمجية أساسية.
أهداف الدورة
- استخدام أدوات بايثون لتحميل بيانات ما تحت السطح وتنظيفها وعرضها مرئيًا
- تطبيق التحليل الإحصائي على بيانات السجلات واللباب والإنتاج
- بناء نماذج موجهة للتنبؤ بالسجلات وتصنيف السحنات
- تطبيق أساليب التجميع لتصنيف أنواع الصخور واستكشاف البيانات
- التنبؤ بالإنتاج باستخدام أساليب الانخفاض والسلاسل الزمنية بتعلم الآلة
- التحقق من النماذج وتقدير عدم اليقين وشرح نتائج النماذج
- تخطيط مشاريع عملية لتعلم الآلة داخل فرق ما تحت السطح
الفئة المستهدفة
الجيولوجيون والجيوفيزيائيون والمختصون في البتروفيزياء ومهندسو المكامن والإنتاج ومختصو البيانات العاملون مع بيانات ما تحت السطح.
منهجية التدريب
الدورة عملية بدرجة كبيرة، إذ تُدار معظم الجلسات في دفاتر بايثون جاهزة باستخدام بيانات حقيقية لسجلات الآبار واللباب والبيانات السيزمية والإنتاج. ويُقدم كل أسلوب بشرح قصير ومثال من ما تحت السطح، ثم يطبقه المشاركون خطوة بخطوة ويناقشون النتائج مع المدرب. وتشمل التمارين التنبؤ بالسجلات المفقودة وتصنيف السحنات وتجميع أنواع الصخور والتنبؤ بالإنتاج. وتركز النقاشات الجماعية على متى يضيف تعلم الآلة قيمة ومتى تكون الأساليب الفيزيائية أفضل. ويُخصص اليوم الأخير لتصميم مشروع واقعي لبيانات المشاركين.
محاور البرنامج
اليوم1أسس البيانات لأعمال ما تحت السطح
- لماذا يهم تحليل البيانات لقرارات الاستكشاف والتطوير والإنتاج اليوم
- أنواع بيانات ما تحت السطح وصيغها ومنها LAS وSEG-Y وجداول الإنتاج
- مقدمة في بايثون ودفاتر جوبيتر ومكتبات علم البيانات الرئيسية
- تحميل بيانات السجلات واللباب والإنتاج وتنظيفها ودمجها من عدة مصادر
- التعامل مع القيم المفقودة والشاذة وإزاحات العمق والوحدات في بيانات ما تحت السطح
- أساليب العرض المرئي مثل المخططات التقاطعية والمدرجات التكرارية والخرائط لاستكشاف البيانات
- تمرين عملي: تنظيف مجموعة بيانات سجلات لعدة آبار وعرضها مرئيًا في دفتر
اليوم2الإحصاء والتعلم غير الموجه
- الإحصاء الوصفي والتوزيعات وتحليل الارتباط لبيانات ما تحت السطح
- أساسيات الانحدار والتنبؤ بالنفاذية من المسامية والسجلات الأخرى
- تقليل الأبعاد بتحليل المكونات الرئيسية لمجموعات بيانات السجلات
- أساليب التجميع مثل k-means ونماذج غاوس المختلطة لتصنيف أنواع الصخور
- تحديد السحنات الكهربائية ومقارنتها بوصف السحنات من اللباب
- أساسيات الإحصاء الجغرافي والطبيعة المكانية لخصائص ما تحت السطح
- تمرين عملي: تجميع سجلات الآبار لتحديد أنواع الصخور ومقارنتها باللباب
اليوم3تطبيقات التعلم الموجه
- مفاهيم التعلم الموجه: بيانات التدريب والخصائص والتصنيفات وأنواع النماذج
- أشجار القرار والغابات العشوائية والتعزيز التدرجي لمهام التنبؤ تحت السطحية
- التنبؤ بالسجلات المفقودة أو ضعيفة الجودة مثل الصوت والكثافة من منحنيات أخرى
- تصنيف السحنات من السجلات باستخدام آبار مصنفة واختبار على آبار غير مرئية للنموذج
- التنبؤ بالنفاذية والإنتاج من المعاملات الجيولوجية ومعاملات الإكمال
- تجنب تسرب البيانات والإفراط في التعلم عند العمل مع بيانات آبار مترابطة
- تمرين عملي: تدريب نموذج لتصنيف السحنات واختباره على بيانات عدة آبار
اليوم4السلاسل الزمنية والإنتاج والتطبيقات السيزمية
- تحليل بيانات الإنتاج وتنظيفها لاستخدامها في دراسات منحنيات الانخفاض
- التحليل الآلي لمنحنيات الانخفاض ومقارنته بتنبؤات تعلم الآلة
- نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بالإنتاج واكتشاف تغيرات أداء الآبار
- شرح مفاهيم الشبكات العصبية والتعلم العميق لمختصي ما تحت السطح
- تطبيقات تعلم الآلة في التفسير السيزمي مثل اكتشاف الصدوع والملح
- الأساليب المستندة إلى الفيزياء والهجينة التي تجمع هندسة المكامن مع البيانات
- تمرين عملي: التنبؤ بإنتاج البئر بتحليل الانخفاض ونموذج تعلم آلة
اليوم5التحقق وقابلية التفسير والتطبيق
- طرق التحقق من النماذج ومقاييس الأداء وتقدير عدم اليقين
- أساليب تعلم الآلة القابل للتفسير التي تساعد الخبراء على الثقة بالنتائج
- إدارة البيانات والتحكم في الإصدارات وسير العمل القابل للتكرار لفرق ما تحت السطح
- دمج تعلم الآلة في برامج التفسير والنمذجة القائمة
- بناء المهارات والتعاون بين خبراء المجال وعلماء البيانات والحوكمة
- تمرين جماعي: تصميم مشروع تعلم آلة لمشكلة حقيقية تحت السطح
- تقييم ختامي ونقاش حول فرص تحليل البيانات في فرق المشاركين
المواعيد والأسعار
لا توجد مواعيد مجدولة حاليًا لهذه الدورة. اطلبها كتدريب داخلي، أو اسألنا عن الموعد القادم.
الشهادة
يحصل كل مشارك يحضر البرنامج كاملًا على شهادة إتمام من Harfard Technology، تذكر عنوان الدورة ومدتها وتاريخ انعقادها ومكانه.
أسئلة شائعة
هل أحصل على شهادة؟
ما الفرق بين التدريب الحضوري والأونلاين؟
هل يمكن تنفيذ الدورة لفريق شركتنا؟
كيف أسجّل؟
دورات ذات صلة
التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي وSAPالذكاء الاصطناعي والحفر الرقمي
متاحة كتدريب داخليالتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي وSAPالتوائم الرقمية والذكاء الاصطناعي في المصافي ومصانع الغاز
متاحة كتدريب داخليالتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي وSAP