Разработка симулятора для долгосрочного хранения CO2 с использованием методов машинного обучения

Abstract

В работе проведены исследования по применению методов глубокого обучения с подкреплением для оптимизации расстановки скважин как для предотвращения утечек углекислого газа, так и максимального захоронения CO2 в структурных ловушках. Спроектированы и разработаны веб- и десктопное приложения, которые позволят большему числу людей получить доступ к программному обеспечению, необходимому для изучения проблемы подземного захоронения CO2, а также "среду" для применения методов машинного обучения для решения проблем нефтегазового дела.

Studies have been conducted on the application of deep reinforcement learning to well placement optimization problem in order to prevent carbon dioxide leaks and maximize the structural storage of CO2. Web and desktop applications have been designed and developed to allow more people to access the software necessary for the study of CO2 storage problem, as well as creating an environment for applying machine learning methods to the challenges of petroleum industry.