تحلیل و بررسی الگوریتم، کاربرد و چالش های ماشین لرنینگ در صنایع نفت و گاز

صنایع نفت و گاز با چالش ها و مسائل متعددی در پردازش و مدیریت داده ها مواجه هستند. حجم زیادی از بانک داده با تکنیک ها و فرآیندهای مختلف تولید می‌شود. قرار است تحلیل فنی مناسب این پایگاه داده به منظور بهبود عملکرد صنایع نفت و گاز انجام شود. این مقاله یک بررسی جامع پیشرفته در زمینه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی برای حل مشکلات صنعت نفت و گاز ارائه می‌کند. همچنین انواع مختلفی از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را روایت می‌کند که می‌توانند برای پردازش و تفسیر داده‌ها در بخش‌های مختلف صنایع بالادستی نفت و گاز استفاده شوند. در این مقاله خلاصه ای از کار پژوهشگران مختلف بر روی ماشین لرنینگ و کاربردها و محدودیت‌های هوش مصنوعی برای بخش های بالادستی صنعت نفت و گاز به نمایش گذاشته شده است. وجود این سیستم هوشمند گسترده واقعاً می تواند عامل خطر و هزینه نگهداری را از ‌بین ببرد.

analysis and review of algorithm, application and challenges of machine learning in oil and gas industries

oil and gas industries are facing several challenges and issues in data processing and handling. large amount of data is generated with various techniques and processes. the proper technical analysis of this database is to be carried out to improve the performance of oil and gas industries. this paper provides a comprehensive state-of-art review in the field of machine learning and artificial intelligence to solve oil and gas industry problems. it also narrates the various types of machine learning and artificial intelligence techniques which can be used for data processing and interpretation in different sectors of upstream oil and gas industries. the achievements and developments promise the benefits of machine learning and artificial intelligence techniques towards large data storage capabilities and high efficiency of numerical calculations. in this paper a summary of various researchers work on machine learning and artificial intelligence applications and limitations is showcased for upstream and sectors of oil and gas industry. the existence of this extensive intelligent system could really eliminate the risk factor and cost of maintenance.