ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

К участию приглашаются студенты российских вузов (18+), из числа победителей и призеров мероприятий, включенных в государственный информационный ресурс о детях, проявивших выдающиеся способности, получателей грантов Президента РФ, выпускников Образовательного центра «Сириус».Прием заявок для участия в конкурсном отборе открыт до 14 февраля  2021 года
По вопросам участия в программе просим обращаться по адресу  students@sochisirius.ru

 

Требования к кандидатам:

• знания математики и/или физики, английский язык на уровне чтения технической литературы;
   
• владение языками статистической обработки информации – Python, R, Matlab;
   
• владение инструментами анализа и визуализации информации – Pandas, Matplotlib, Seaborn;
   
• знания в области машинного обучения и умение работать с соответствующими библиотеками – Scikit learn, XGBoost, LightGBM, H2O;
   
• знания в области глубокого обучения и умение работать с соответствующими библиотеками – Tensorflow, Keras, Pytorch.
  
  Форма организации отбора обучающихся
  Группа формируется на конкурсной основе.

Отборочное испытание - хакатон: после успешной регистрации студенту на указанный им адрес электронной почты придет письмо со ссылкой для участия в хакатоне.

С победителями будет проведено онлайн-собеседование для подтверждения участия в образовательной программе.

Задача для хакатона представляет собой описанный Проект, но требует упрощённое решение, без вводных от руководителя проекта со стороны компании.

Проект. Прогноз проницаемости образцов горной породы по петрофизическим свойствам методами машинного обучения

Для выполнения в рамках хакатона.

Для расчета рентабельности и разработки месторождения, необходимо знать фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС) нефтеносного пласта, одним из этих свойств является (абсолютная) проницаемость. Проницаемость можно определить экспериментальным или вычислительным путем. Вычислительный путь является перспективным направлением, но одним из недостатков данного метода является то, что расчеты требуют больших вычислительных мощностей. Поэтому, участникам образовательной программы предлагается применить методы машинного обучения для прогноза ФЕС и, тем самым, ускорить процесс расчета проницаемости.

Необходимо разработать методику для прогноза проницаемости образцов горной породы по его петрофизическим свойствам, таким как пористость, профиль пористости и удельная площадь поверхности порового пространства.

Работа будет проходить в рамках хакатона — однодневного соревнования разработчиков методики. В течение одного дня каждый участник, допущенный к хакатону, должен будет самостоятельно разработать методику прогноза проницаемости образцов горной породы. Входными признаками являются пористость образца, профиль пористости и удельная площадь поверхности порового пространства.

Разработанная методика должна позволять специалистам только на основе имеющейся у них информации прогнозировать проницаемость образцов горной породы.

Справку с места обучения;

Сертификаты пройденных курсов/программ (при наличии);

Научные публикации, относящиеся к тематике образовательного модуля (при наличии).