論文の概要: Optimizing Information Asset Investment Strategies in the Exploratory Phase of the Oil and Gas Industry: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00243v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 23:20:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.128349
• Title: Optimizing Information Asset Investment Strategies in the Exploratory Phase of the Oil and Gas Industry: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 石油・ガス産業の探索段階における情報資産投資戦略の最適化:強化学習アプローチ
• Authors: Paulo Roberto de Melo Barros Junior, Monica Alexandra Vilar Ribeiro De Meireles, Jose Luis Lima de Jesus Silva,
• Abstract要約: 本研究は、石油・ガス探査における「ラダーステップ」投資戦略の経済効率について検討する。 マルチエージェントのDeep Reinforcement Learningフレームワークを利用することで、高品質な情報資産の早期取得を優先する代替戦略をモデル化する。
• 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: Our work investigates the economic efficiency of the prevailing "ladder-step" investment strategy in oil and gas exploration, which advocates for the incremental acquisition of geological information throughout the project lifecycle. By employing a multi-agent Deep Reinforcement Learning (DRL) framework, we model an alternative strategy that prioritizes the early acquisition of high-quality information assets. We simulate the entire upstream value chain-comprising competitive bidding, exploration, and development phases-to evaluate the economic impact of this approach relative to traditional methods. Our results demonstrate that front-loading information investment significantly reduces the costs associated with redundant data acquisition and enhances the precision of reserve valuation. Specifically, we find that the alternative strategy outperforms traditional methods in highly competitive environments by mitigating the "winner's curse" through more accurate bidding. Furthermore, the economic benefits are most pronounced during the development phase, where superior data quality minimizes capital misallocation. These findings suggest that optimal investment timing is structurally dependent on market competition rather than solely on price volatility, offering a new paradigm for capital allocation in extractive industries.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、石油・ガス探査における「ラダーステップ」投資戦略の経済効率を考察し、プロジェクトライフサイクルを通じて地質情報の漸進的取得を提唱する。 マルチエージェントのDeep Reinforcement Learning(DRL)フレームワークを利用することで、高品質な情報資産の早期取得を優先する代替戦略をモデル化する。 我々は,従来の手法と比較して,この手法の経済的影響を評価するため,上流のバリューチェーンを構成する競争入札,探索,開発フェーズ全体をシミュレートする。 以上の結果から,フロントローディング情報投資は冗長なデータ取得に伴うコストを大幅に削減し,予備評価の精度を高めることが示唆された。 具体的には、より正確な入札を通じて「勝者の呪い」を緩和することで、競争の激しい環境で従来の手法よりも優れた戦略が得られた。 さらに、より優れたデータ品質が資本の過失を最小限に抑える開発段階では、経済的な利益が最も顕著になる。 これらの結果は、最適投資タイミングは価格ボラティリティにのみ依存するのではなく、市場競争に構造的に依存していることを示し、抽出産業における資本配分の新しいパラダイムを提供する。

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