पृष्ठीय जलाशय अनुकरण में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग—एक समीक्षा—भाग I

हाल के वर्षों में, मशीन लर्निंग (ML) पेट्रोलियम उद्योग में एक चर्चित शब्द बन गया है, जिसके कई अनुप्रयोग इंजीनियरों को बेहतर निर्णय लेने में मार्गदर्शन करते हैं। सबसे शक्तिशाली उपकरण जिस पर अधिकांश उत्पादन विकास निर्णय निर्भर करते हैं वह है जलाशय अनुकरण, जिसके पास व्यक्तिगत अनुकरण रन, इतिहास मिलान और उत्पादन पूर्वानुमान और अनुकूलन जैसे कई मॉडलिंग प्रक्रियाओं में अनुप्रयोग हैं। हालाँकि, इन सभी अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटेशनल समय और कंप्यूटर संसाधनों की लागतों की आवश्यकता होती है, जिससे जलाशय अनुकरणकर्ता तेज और मजबूत नहीं हो पाते हैं, इस प्रकार अधिक समय-कुशल और स्मार्ट उपकरणों की आवश्यकता का परिचय देते हैं, जैसे ML मॉडल जो अनुकूलित हैं और तेजी से और सक्षम परिणाम प्रदान कर सकते हैं जो सिमुलेटर के प्रदर्शन को स्वीकार्य त्रुटि सीमा के भीतर अनुकरण करते हैं। वर्तमान अध्ययन का पहला भाग (भाग I) पेट्रोलियम उद्योग में, विशेष रूप से पृष्ठीय जलाशय अनुकरण में, व्यक्तिगत अनुकरण रन और इतिहास मिलान के मामलों के लिए ML तकनीकों की एक विस्तृत समीक्षा प्रदान करता है, जबकि ML-आधारित उत्पादन पूर्वानुमान अनुकूलन अनुप्रयोगों को भाग II में प्रस्तुत किया जाएगा। यह समीक्षा इंजीनियरों के लिए एक संपूर्ण स्रोत के रूप में सहायक हो सकती है क्योंकि, रोजमर्रा की गतिविधियों में बड़े पैमाने पर डेटा के उत्पादन के साथ, ML भविष्य और अधिक कुशल अनुप्रयोगों के लिए एक आवश्यकता बनती जा रही है।