在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

资源共享

文中简要介绍了机载三维激光雷达(LIDAR)测量的技术特点;主要总结了机载雷达的数据产品以及其在油气输送管道工程各阶段的应用。

在这项研究中，通过尼日利亚的里弗斯州油气产区的居民通过饮水途径对重金属摄入的健康风险进行了评估。 检查了地下水污染水平，评估了井眼和井水的质量，确定了石油和天然气生产区居民的地下水通道质量，并将其与国家和国际标准相比较。饮用水。 这项研究采用了物理和化学参数的现场和实验室实验分析。 按照可接受的方法对水样品的理化参数进行分析，以确定其符合性，然后根据饮用水准则对结果进行分析。 有趣的是，结果表明，地下水中的浊度很高（井水和井水中的浊度分别为21.5 NTU，23.00 NTU和19.0 NTU），铁（地下水中的5.3 mg / L和钻孔中的6.98 mg / L）水），研究区域内所有水样品的pH均为酸性。 这些结果表明，研究区的地下水包括井眼和井水已获得合理的污染水平。 然而，发现其他值低于或高于其他值，并且对应于共识标准设定的饮用水可接受的极限值。 由于悬浮矿物质而产生的高浊度是乳白色的原因。 因此，研究区域的地下水主要不适合饮用（含铁，pH和浊度）。 这项研究清楚地表明，饮用水中某些会损害健康的化学物质处于危险水平，并且； 因此，水质可能成为河流州油气生产区居民的主要健康威胁。 此

陕西省拥有丰富的油气资源,经过近十几年的发展,已经初步形成了油气资源产业集群。通过不同指标区位熵对该地区集聚程度进行分析,最后采用加权平均值对陕西油气产业集群评价。结论指出,陕西油气资源产业集聚程度高,已经形成产业集群,但上游集群程度比下游高,产业发展不均衡,结构问题比较突出,陕西油气资源产业集群需要在调整上下游结构、延伸产业链等方面制定合理政策。

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