发布于 2026年7月
MP4 | 视频:h264,1920×1080 | 音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch
语言:英语 | 时长:1小时59米 | 尺寸:1.29 GB
用于地下管理的代理人工智能方法
你将学到什么
石油和天然气资产开发与规划
地下专业知识与管理基础知识
使用人工智能定义石油和天然气资产
表面和地下数据的分析与集成
人工智能支持地下管理
支持人工智能的填充式钻井位置选择
要求
石油和天然气水库知识
描述
本课程包含人工智能的使用。
30多年的石油和天然气行业经验以及积累的专业材料被用于开发本课程材料
人工智能不仅仅是上游行业的另一种软件工具,how technical decisions are made它正在改变技术决策的制定方式。从历史上看,上游的改进来自于更优质的地震成像、更快的模拟器或更强的计算能力。人工智能引入了一种不同的范式:它通过帮助专业人士从大量结构化和非结构化数据中提取知识,实现重复分析的自动化,并在不确定的情况下支持更明智的决策,从而增强人类的专业知识。
对于上游组织而言,关键问题不再是“人工智能能否解读井面日志?”但人工智能如何帮助我们更快地做出更明智的资产决策?
– 人工智能解决了行业日益增长的数据量、复杂性和劳动力挑战。
目标是做出更好且更快速的决策,而不是取代技术专业人士。
– 人工智能在结合工程知识、领域经验和稳健治理时最具价值。
成功的组织将在保持人类责任感的同时,将人工智能融入现有工作流程中。
technical expertise, data literacy, AI fluency, and decision-making skills未来的地下领域领导者将结合技术专长、数据素养、人工智能流利程度和决策能力。
与通用人工智能课程不同,subsurface decision-making该课程以地下决策而非软件开发为核心。参与者学会将人工智能融入探索、水库管理、监控、生产优化和战略资产治理中,同时保持工程判断。其结果不仅在于人工智能的素养,还在于能够领导支持人工智能的地下组织,并提升技术和商业决策的质量、速度和一致性。
这门课程是给谁的
地质学家
水库工程师
水库模拟工程师
地球物理学家
石油物理学家
