論文の概要: High-Precision Geosteering via Reinforcement Learning and Particle Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06377v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 12:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:50:53.014568
• Title: High-Precision Geosteering via Reinforcement Learning and Particle Filters
• Title（参考訳）: 強化学習と粒子フィルタによる高精度ジオステアリング
• Authors: Ressi Bonti Muhammad, Apoorv Srivastava, Sergey Alyaev, Reidar Brumer Bratvold, Daniel M. Tartakovsky
• Abstract要約: ジオステアリング(Geosteering)はドリル操作の重要なコンポーネントであり、伝統的にログデータなどの様々なデータソースを手動で解釈する。 ADP(Approximate Dynamic Programming)は将来性を示したが、現実的な多様なシナリオへの適応性に欠けていた。 報酬に基づく反復学習を通じて最適な意思決定を容易にするための強化学習(RL)を提案する。
• 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: Geosteering, a key component of drilling operations, traditionally involves manual interpretation of various data sources such as well-log data. This introduces subjective biases and inconsistent procedures. Academic attempts to solve geosteering decision optimization with greedy optimization and Approximate Dynamic Programming (ADP) showed promise but lacked adaptivity to realistic diverse scenarios. Reinforcement learning (RL) offers a solution to these challenges, facilitating optimal decision-making through reward-based iterative learning. State estimation methods, e.g., particle filter (PF), provide a complementary strategy for geosteering decision-making based on online information. We integrate an RL-based geosteering with PF to address realistic geosteering scenarios. Our framework deploys PF to process real-time well-log data to estimate the location of the well relative to the stratigraphic layers, which then informs the RL-based decision-making process. We compare our method's performance with that of using solely either RL or PF. Our findings indicate a synergy between RL and PF in yielding optimized geosteering decisions.
• Abstract（参考訳）: 掘削作業の重要なコンポーネントであるジオステアリングは、伝統的に、ログデータなどの様々なデータソースを手動で解釈する。 これは主観的偏見と矛盾した手続きをもたらす。 ADP(Approximate Dynamic Programming)は将来性を示したが、現実的な多様なシナリオへの適応性に欠けていた。 強化学習(RL)は、報酬に基づく反復学習を通じて最適な意思決定を促進することで、これらの課題に対する解決策を提供する。 状態推定法、例えば粒子フィルタ(pf)は、オンライン情報に基づくジオステアリング意思決定のための補完的戦略を提供する。 我々は現実的なジオステアリングシナリオに対処するために,RLベースのジオステアリングをPFと統合する。 我々のフレームワークは,PFを用いてリアルタイムなウェルログデータを処理し,階層層に対するウェルの位置を推定し,RLに基づく意思決定プロセスに通知する。 提案手法の性能を,RLまたはPFのみを用いる方法と比較する。 以上の結果から, RLとPFの相乗効果が得られた。

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