論文の概要: Generative AI-driven forecasting of oil production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16482v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 22:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:11:05.691019
• Title: Generative AI-driven forecasting of oil production
• Title（参考訳）: AIによる石油生産の予測
• Authors: Yash Gandhi, Kexin Zheng, Birendra Jha, Ken-ichi Nomura, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta, Rajiv K. Kalia,
• Abstract要約: 我々は,40年間にわたる4つの多地点における石油・水生産量の時系列予測をモデル化した。 我々の目標は、不確実性を効果的にモデル化し、現場規模で意思決定プロセスを伝えるための正確な予測を行うことです。 Informerの全体的な性能は、すべてのサイトにわたる石油生産率の予測において、TimeGradよりも高い効率を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.204553980682492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting oil production from oilfields with multiple wells is an important problem in petroleum and geothermal energy extraction, as well as energy storage technologies. The accuracy of oil forecasts is a critical determinant of economic projections, hydrocarbon reserves estimation, construction of fluid processing facilities, and energy price fluctuations. Leveraging generative AI techniques, we model time series forecasting of oil and water productions across four multi-well sites spanning four decades. Our goal is to effectively model uncertainties and make precise forecasts to inform decision-making processes at the field scale. We utilize an autoregressive model known as TimeGrad and a variant of a transformer architecture named Informer, tailored specifically for forecasting long sequence time series data. Predictions from both TimeGrad and Informer closely align with the ground truth data. The overall performance of the Informer stands out, demonstrating greater efficiency compared to TimeGrad in forecasting oil production rates across all sites.
• Abstract（参考訳）: 複数の井戸を持つ油田からの石油生産の予測は、石油と地熱エネルギーの抽出およびエネルギー貯蔵技術において重要な問題である。 石油価格予測の正確性は、経済予測、炭化水素の埋蔵量推定、流体処理施設の建設、エネルギー価格変動の重要な決定要因である。 生成AI技術を活用することで、40年間にわたる4つのマルチウェルサイトにまたがる石油と水の生産量の時系列予測をモデル化する。 我々の目標は、不確実性を効果的にモデル化し、現場規模で意思決定プロセスを伝えるための正確な予測を行うことです。 我々は、TimeGradとして知られる自己回帰モデルとInformerと呼ばれるトランスフォーマーアーキテクチャの変形を利用して、時系列時系列データの予測に特化している。 TimeGradとInformerの予測は、地上の真実データと密接に一致している。 Informerの全体的な性能は、すべてのサイトにわたる石油生産率の予測において、TimeGradよりも高い効率を示している。

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