論文の概要: Machine learning on Crays to optimise petrophysical workflows in oil and gas exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02087v1
• Date: Thu, 1 Oct 2020 10:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:56:17.552066
• Title: Machine learning on Crays to optimise petrophysical workflows in oil and gas exploration
• Title（参考訳）: 石油・ガス探査における物理ワークフローを最適化するcraysの機械学習
• Authors: Nick Brown, Anna Roubickova, Ioanna Lampaki, Lucy MacGregor, Michelle Ellis, Paola Vera de Newton
• Abstract要約: 本稿では、Cray XC30上で教師付き機械学習を用いて、Rock Solid Images(RSI)と共同で作業を行う。 生のウェルログデータを用いて訓練された数学的モデルの使用について述べる。 これらのモデルからの予測は、人間の石油物理学者の解釈とどのように比較されるのかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The oil and gas industry is awash with sub-surface data, which is used to characterize the rock and fluid properties beneath the seabed. This in turn drives commercial decision making and exploration, but the industry currently relies upon highly manual workflows when processing data. A key question is whether this can be improved using machine learning to complement the activities of petrophysicists searching for hydrocarbons. In this paper we present work done, in collaboration with Rock Solid Images (RSI), using supervised machine learning on a Cray XC30 to train models that streamline the manual data interpretation process. With a general aim of decreasing the petrophysical interpretation time down from over 7 days to 7 minutes, in this paper we describe the use of mathematical models that have been trained using raw well log data, for completing each of the four stages of a petrophysical interpretation workflow, along with initial data cleaning. We explore how the predictions from these models compare against the interpretations of human petrophysicists, along with numerous options and techniques that were used to optimise the prediction of our models. The power provided by modern supercomputers such as Cray machines is crucial here, but some popular machine learning framework are unable to take full advantage of modern HPC machines. As such we will also explore the suitability of the machine learning tools we have used, and describe steps we took to work round their limitations. The result of this work is the ability, for the first time, to use machine learning for the entire petrophysical workflow. Whilst there are numerous challenges, limitations and caveats, we demonstrate that machine learning has an important role to play in the processing of sub-surface data.
• Abstract（参考訳）: 石油とガス産業は、海底の岩石と流体の特性を特徴づけるために使用される地下データで溢れている。 これにより、商業的な意思決定と探索が促進されるが、業界は現在、データ処理において非常に手動のワークフローに依存している。 重要な疑問は、炭化水素を探索する石油物理学者の活動を補完するために機械学習を使ってこれを改善できるかどうかである。 本稿では、Cray XC30上で教師付き機械学習を用いて、Rock Solid Images(RSI)と共同で、手動データ解釈プロセスを効率化するモデルをトレーニングする作業を行う。 本論文では, 石油物理解釈ワークフローの4段階のそれぞれを完了させるため, 生の井戸ログデータを用いて訓練した数理モデルを用いて, 初期のデータクリーニングとともに, 石油物理解釈の時間を7日以上から7分に短縮することを目的としている。 これらのモデルからの予測は、人間の石油物理学者の解釈と、我々のモデルの予測を最適化するために使われた多くのオプションとテクニックとを比較した。 Crayマシンのような現代のスーパーコンピュータが提供するパワーは重要であるが、現代のHPCマシンを最大限に活用することのできる機械学習フレームワークはいくつかある。 そのために、使用した機械学習ツールの適合性についても検討し、その制限を回避したステップについて説明します。 この研究の成果は、初めて、石油物理学のワークフロー全体に対して機械学習を使用する能力である。 多くの課題、制限、注意事項があるが、機械学習が地下データの処理において重要な役割を果たしていることを示す。

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