Электронный каталог

rus
НТБ Минпромторга России
Режим работы
Контактная информация

Поиск :

  • Поиск
  • Поиск одной строкой
  • Помощь

  • Разделы фонда

  • Книги по ТЯЖЕЛОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
  • Книги 2022
  • Книги 2023
  • Книги 2024
  • Ретрофонд
  • Статьи из информационных обзоров за 2023
  • Статьи из информационных обзоров за 2024

  • Справочники

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Дерево рубрик

  • Статистика поисков
  • Статистика справок

Личный кабинет :


Самозапись

Электронный каталог: Арифуллин, А. - Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки

Арифуллин, А. - Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки

Нет экз.
Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки
Статья
Автор:
Арифуллин, А.
Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки
2024 г.
ISBN отсутствует

На полку На полку


Статья

Арифуллин, А.
Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки / Арифуллин А. // Нефтегазовая вертикаль. – 2024. – №10. – С.90-96. - 624521. – На рус. яз.

Экономическая оценка использования генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности геологоразведочных работ (ГРР). Снижение эффективности ГРР, наблюдаемое в последние годы в России. Прирост извлекаемых запасов углеводородного сырья (УВС) не показывает существенной положительной динамики. Динамика затрат на ГРР на нефть и газ, объемы поисково-разведочного бурения на УВС в 2013-2023 гг. Динамика прироста запасов нефти за счет новых месторождений и разведки за 2013-2023 гг. Новые цифровые технологии, играющие ключевую роль в решении существующих проблем в ГРР, прежде всего генеративный ИИ, оценка его перспектив. Оценка потенциала современных технологий генеративного ИИ на примере определения шанса геологического успеха при разведке месторождений УВС. Методологическая схема поиска и препроцессинга неструктурированных данных геологических отчетов. Методологическая схема извлечения данных. Основные группы ошибок в процессе исследования возможностей генеративного ИИ, возникающих при использовании LLM (языковые модели) для работы с научными текстовыми данными в нефтегазовой отрасли: ошибки предобработки данных; онтологические ошибки экстракции; технические ошибки экстракции. Оценка результативности закрытых иностранных LLM. Для нефтегазовой геологии особенно важна задача структуризации научной и производственной информации, которая после преобразования может стать ценным активом компаний. Задачи, которые смогут решать базы данных, созданные с помощью LLM.


Ключевые слова = АНАЛИЗ ОТРАСЛЕВОЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ПРИКЛАДНОЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ФАКТОРНЫЙ
Ключевые слова = ГЕОЛОГО-РАЗВЕДОЧНЫЕ РАБОТЫ (ГРР)
Ключевые слова = ДИНАМИКА
Ключевые слова = ЗАТРАТЫ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
Ключевые слова = МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = МОДЕЛЬ
Ключевые слова = НИОКР
Ключевые слова = ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = ТЭК (ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС)
Ключевые слова = УГЛЕВОДОРОДНОЕ СЫРЬЕ
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Ключевые слова = РЕСУРСНАЯ ПОЛИТИКА. МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВАЯ БАЗА


Привязано к:

Отобрать для печати: страницу | инверсия | сброс | печать(0)

Нефтегазовая вертикаль
Нет экз.
Выпуск

Нефтегазовая вертикаль №10
2024 г.
ISBN отсутствует
ФБУ НТБ Минпромторга России : Иркутская


На полку На полку


© Все права защищены ЗАО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20