لایب سان

Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python: A Step-by-Step Breakdown with Data, Algorithms, Codes, and Applications delivers a critical training and resource tool to help engineers understand machine learning theory and practice, specifically referencing use cases in oil and gas. The reference moves from explaining how Python works to step-by-step examples of utilization in various oil and gas scenarios, such as well testing, shale reservoirs and production optimization. Petroleum engineers are quickly applying machine learning techniques to their data challenges, but there is a lack of references beyond the math or heavy theory of machine learning. Machine Learning Guide for Oil and Gas Using Python details the open-source tool Python by explaining how it works at an introductory level then bridging into how to apply the algorithms into different oil and gas scenarios. While similar resources are often too mathematical, this book balances theory with applications, including use cases that help solve different oil and gas data challenges.

چکیده فارسی

راهنمای یادگیری ماشین برای نفت و گاز با استفاده از پایتون: تفکیک گام به گام با داده‌ها، الگوریتم‌ها، کدها و برنامه‌ها آموزشی حیاتی و ابزار منبعی برای کمک به مهندسان برای درک نظریه یادگیری ماشین ارائه می‌کند. و عمل، به ویژه ارجاع موارد استفاده در نفت و گاز. مرجع از توضیح نحوه عملکرد پایتون به نمونه های گام به گام استفاده در سناریوهای مختلف نفت و گاز، مانند آزمایش چاه، مخازن شیل و بهینه سازی تولید، حرکت می کند. مهندسان نفت به سرعت از تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای چالش‌های داده خود استفاده می‌کنند، اما فقدان منابعی فراتر از ریاضیات یا تئوری سنگین یادگیری ماشین وجود دارد. راهنمای یادگیری ماشین برای نفت و گاز با استفاده از پایتون ابزار منبع باز Python را با توضیح نحوه عملکرد آن در سطح مقدماتی و سپس پل زدن به نحوه اعمال الگوریتم‌ها در سناریوهای مختلف نفت و گاز را شرح می‌دهد. در حالی که منابع مشابه اغلب بیش از حد ریاضی هستند، این کتاب تئوری را با کاربردها، از جمله موارد استفاده که به حل چالش‌های مختلف داده‌های نفت و گاز کمک می‌کند، متعادل می‌کند.