論文の概要: Optimal Sequential Decision-Making in Geosteering: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04772v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 10:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 15:48:41.013958
• Title: Optimal Sequential Decision-Making in Geosteering: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: ジオステアリングにおける最適シーケンス決定--強化学習アプローチ
• Authors: Ressi Bonti Muhammad, Sergey Alyaev, Reidar Brumer Bratvold
• Abstract要約: ジオステアリングと呼ばれる掘削プロセス全体の軌道調整決定は、その後の選択や情報収集に影響を与える。 本研究では,決定環境から直接学習するモデルフリー強化学習(RL)手法であるDeep Q-Network(DQN)手法を用いる。 これまでに2つの合成ジオステアリングシナリオに対して,RLは準最適ADPに匹敵する高品質な結果が得られることを示した。
• 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: Trajectory adjustment decisions throughout the drilling process, called geosteering, affect subsequent choices and information gathering, thus resulting in a coupled sequential decision problem. Previous works on applying decision optimization methods in geosteering rely on greedy optimization or Approximate Dynamic Programming (ADP). Either decision optimization method requires explicit uncertainty and objective function models, making developing decision optimization methods for complex and realistic geosteering environments challenging to impossible. We use the Deep Q-Network (DQN) method, a model-free reinforcement learning (RL) method that learns directly from the decision environment, to optimize geosteering decisions. The expensive computations for RL are handled during the offline training stage. Evaluating DQN needed for real-time decision support takes milliseconds and is faster than the traditional alternatives. Moreover, for two previously published synthetic geosteering scenarios, our results show that RL achieves high-quality outcomes comparable to the quasi-optimal ADP. Yet, the model-free nature of RL means that by replacing the training environment, we can extend it to problems where the solution to ADP is prohibitively expensive to compute. This flexibility will allow applying it to more complex environments and make hybrid versions trained with real data in the future.
• Abstract（参考訳）: ジオステアリング (geosteering) と呼ばれる掘削プロセス全体の軌道調整決定は、その後の選択と情報収集に影響を与える。 ジオステアリングにおける決定最適化法の適用に関する以前の研究は、欲張り最適化や近似動的プログラミング(adp)に依存している。 決定最適化手法には明確な不確実性と目的関数モデルが必要であり、複雑で現実的な測地環境のための決定最適化手法の開発を困難にしている。 我々は,決定環境から直接学習するモデルフリー強化学習(RL)手法であるDeep Q-Network (DQN) を用いて,ジオステアリング決定を最適化する。 RLの高価な計算は、オフライントレーニング段階で処理される。 リアルタイム意思決定支援に必要なDQNを評価するにはミリ秒かかる。 さらに, これまでに2つの合成ジオステアリングシナリオに対して, RLは準最適ADPに匹敵する高品質な結果が得られることを示した。 しかし、RLのモデルフリー性は、トレーニング環境を置き換えることで、ADPの解が計算に極めて高価である問題にまで拡張できることを意味している。 この柔軟性により、より複雑な環境に適用でき、将来、実データでトレーニングされたハイブリッドバージョンが作成できる。

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