По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 622.276, 08.00.05

Внедрение технологии машинного обучения на инновационно активном предприятии

Полаева Гозель Байгельдыевна канд. экон. наук, доцент кафедры стратегического управления топливно-энергетическим комплексом, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина 119991, г. Москва, Ленинский просп., д. 65, корп. 1, E-mail: gozel_polayeva@mail.ru
Храмов Александр Денисович студент кафедры инновационного предпринимательства, МГТУ им. Н.Э. Баумана 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, E-mail: A.D.Khramov@yandex.ru
Пришутов Дмитрий Александрович студент кафедры инновационного предпринимательства, МГТУ им. Н.Э. Баумана 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, E-mail: dimaprishutov@mail.ru

Одной из главных стратегических задач предприятия ТЭК является разработка новых нефтяных месторождений, активизация геолого-разведочных работ и приобретение активов. Решение данной задачи возможно при алгоритмизации процесса обработки трехмерных сейсмических кубов с помощью технологии машинного обучения [1]. Такие методы позволяют автоматически сегментировать сложные, трехмерные изображения и выделять паттерны или объекты, которые представляют интерес. Для задач компаний, работающих в сфере ТЭК, по сейсмическим изображениям будет определяться, где наибольшая вероятность нахождения продуктивного пласта и куда надо бурить первую разведочную нефтяную скважину [2].

Литература:

1. Тенденции развития инновационного капитала в современной России [Электронный ресурс]. — URL: http://xn--80aai1dk.xn--p1ai/journal/wp-content/ uploads/2019/01/sborka-mnpk-12-289-293.pdf (дата обращения: 24.03.2020).

2. Искусственный интеллект (рынок России) [Электронный ресурс] // TAdviser. Деловой портал с уникальной базой знаний. — URL: http://www.tadviser.ru/index. php (дата обращения: 28.02.2020).

3. Модели и алгоритмы машинного обучения [Электронный ресурс] // Корпоративный сайт «Амазон». — URL: https://aws.amazon.com/ru/sagemaker/ (дата обращения: 12.03.2020).

4. Zoback M. Reservoir Geomechanics. — Cambridge: Cambridge University Press, 2010. — 461 p.

5. Сафронова А.А., Павлов Д.И. Специфика формирования, функционирования и развития системы инвестирования наукоемких высокотехнологичных предприятий // Инновационная экономика и современный менеджмент. — 2019. — № 4. — С. 39–42.

6. Petroleum Related Rock Mechanics / Fjar E. [et. al.]. — 2nd Ed. — Elsevier, 2008. — 492 p.

7. Zwillinger D., Kokoska S. Standard Probability and Statistics tables and formulae. — London. — New York: Chapman & Hall CRC, 2000. — 537 p.

8. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. — Springer, 2017. — 745 p.

Общие сведения о работе технологии: сейсмическая разведка — это основной тип разведки. Много датчиков и вибраторов разбрасывают по поверхности земли, и они излучают сейсмические волны, которые отражаются от границы раздела пластов под поверхностью земли. Отраженные волны записываются с помощью распределенной системы датчиков. На базе этого строятся двухмерные срезы или трехмерные сейсмические кубы, которые отражают распределение отражающих поверхностей под землей, часть из которых могут быть границами продуктивных пластов [3]. И машинное обучение, в частности глубокие нейронные сети, можно применять для автоматической обработки таких изображений для целей инновационного предприятия ТЭК. Таким образом, общую цель проекта можно сформулировать так: автоматизация процесса определения места бурения нефтяной скважины путем технологии машинного обучения и ухода от зависимости от человека под названием «Поиск1».

Сведения о тарифном плане Professional: экземпляр профессионального плана службы машинного обучения IBM Watson представляет собой фиксированную сумму в месяц, включает 2 млн прогнозов и 1000 единиц производительности в час при минимальной продолжительности обучения 1 минута. За превышение взимается фиксированная ставка за каждую 1000 прогнозов и за каждую единицу мощности в час.

Для реализации проекта потребуются: руководитель проекта (эту позицию может занять сотрудник компании ТЭК, обладающий компетенциями руководителя и осведомленный геолого-разведочной информацией предприятия); разработчики для выполнения технических работ по машинному обучению; бизнес-аналитики для сбора информации и подготовки требований, направления для разработчиков, для коммуникаций в проекте; тестировщик для тестирования работоспособности внедряемого программного обеспечения; геологи и физики для обучения программы и контролирования правильного выполнения технической части ПО; дизайнер интерфейса для проектирования интерфейса ПО.

На примере реализованного проекта одной из компании ТЭК этапы внедрения были разделены на семь этапов.

Для Цитирования:
Полаева Гозель Байгельдыевна, Храмов Александр Денисович, Пришутов Дмитрий Александрович, Внедрение технологии машинного обучения на инновационно активном предприятии. Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетных организациях. 2021;9.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: