Gazprom International: Практический опыт применения машинного обучения для оптимизации сроков строительства скважин, презентация Рената Джафарова
Доклад был представлен на объединенном международном виртаульном форуме RDCR/KDR-2020 по Скважинноый Инжинирингу, который состоялся 4 Декабря 2020, и посвящен роли машинного обучения в сокращении как явного (НПВ), так и скрытого непроизводительного времени (СНПВ) строительства скважины. Результаты применения алгоритмов машинного обучения для выявления осложнений при бурении на проекте в Бангладеш. Расчет …