Поиск :
- Новые поступления
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Ключевые слова
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
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.
Статья
Автор: Арифуллин, А.
Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки
2024 г.
ISBN отсутствует
Автор: Арифуллин, А.
Технологии генеративного искусственного интеллекта как метод повышения эффективности геологоразведки
2024 г.
ISBN отсутствует
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
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