Technology Focus: Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (January 2025)
Notice bibliographique
Résumé
Almost every day, petroleum engineers are coming to realize that they’ve got an arsenal of good ideas on how to leverage large, messy data sets to add value to their businesses. Those who have enlisted in the Analytics Army have progressed from siloed digitalization attempts to well-concerted digital transformation strategies that reflect high levels of organizational digital maturity. Paper SPE 220686 hits an undeniable sweet spot for production and reservoir engineers, using an array of machine-learning methods to accurately predict real-time well status. Practicality here is evident, because only widely available surface-measured pressures, temperatures, and choke-valve positions are used to classify online and offline well status. The 99% accuracy levels achieved represent a boon not only for those interested in more-reliable rate allocation but also for well-integrity and flow-assurance applications. With ever-increasing data acquisition volumes, data-labeling and categorization problems increase in lockstep. After all, how well can your luggage be found without proper tagging? Anyone remember the 2022 summer of lost luggage? The value proposition of paper SPE 218865 is clear, using a combination of natural language processing for coiled tubing operations reports and pattern recognition of multimodal job data to automatically label the job types and technologies used. A myriad of other cases spring to mind for repurposing the solution to transform current onerous processes of metadata generation. In the aftermath of the explosion in popularity of all things generative artificial intelligence, paper SPE 217671 steals the limelight. This paper exploits good data foundations by painting a roadmap to building your own drilling chatbot adviser. Compared with other generalized large language models, the zero-shot learning technique allows the chatbot to answer queries for drilling domain-specific knowledge that it hasn’t explicitly “seen.” The authors have even publicized the training data sets collated from the Norwegian Petroleum Directorate to enable quick and relatively inexpensive replication. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. URTeC 4045912 Using Machine Learning To Automate Fracture-Driven-Interaction Analysis by Reid Thompson, Momentum AI, et al. SPE 220833 Preliminary Research on Applications of Large Language Models in the Exploration and Production Industry by X.G. Zhou, PetroChina, et al. SPE 220714 Automated Well and Reservoir Management Using Hybrid Physics and Data-Driven Models—Case Study by Azreen Mustafa, Hess Corporation, et al.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».