Открытая лекция о Machine Learning в задачах определения фациальных свойств

19:00 - 20:30, 25 февраля 2021, (четверг)
Онлайн

В рамках открытой лекции будет представлен подход к классификации фаций и иных признаков с использованием алгоритмов нелокального машинного обучения. Данный подход основан на использовании ансамбля деревьев решений и градиентного бустинга. Предложенный метод позволяет автоматизировать решение задачи на масштабе месторождения. Алгоритм принимает на вход набор каротажных кривых и выдает дискретный ответ — тип фации для данной точки.

Метод построения алгоритма существенно увеличивает качество автоматического определения фаций и обеспечивает высокую точность при решении задачи для всего месторождения при относительно малых затратах машинного времени.

Лектор Александр Кувичко, к.т.н., руководитель направления по цифровым технологиям в Московском научно-исследовательском центре компании Шлюмберже. Разработчик ряда программных решений для платформ геолого-гидродинамического моделирования. Автор и соавтор более 20 научных публикаций. Сфера научных интересов: исследование операций, дискретная оптимизация, сложность алгоритмов, численные методы, методы машинного обучения в задачах моделирования нефтегазовых объектов. Сфера бизнес-интересов: облачные технологии, когнитивные среды и платформы, гидродинамические симуляторы, средства проектирования моделей машинного обучения.

Для участия нужно зарегистрироваться