Кража данных

Сейчас активно развивается информационная безопасность, защита информации и т.д. Но не так давно методы защиты и вообще представления об этом сильно отличались. Далее перескажу историю одного из моих наставников.

- … мы когда-то делали такие опыты. Даже коллекцию керна тогда раздобыли. Сами сделали установку. Порядка 40 опытов сделали.

- а можно на результаты посмотреть

- нет, их украли

- в смысле украли?

- ну портфель оставил без присмотра, прихожу, а папку с бумагами кто-то вытащил…

Что такое петрофизическая модель?

Когда столкнулся с этим термином, то он вызвал у меня диссонанс. С одной стороны модель - это обобщенное и формализованное представление объекта исследования. С другой стороны под петрофизической моделью понимают алгоритмы интерпретации методов ГИС. Сейчас эти два определения я разделяю (хотя с точки зрения прозападной терминологии это не совсем корректно или мне так кажется?). 

Под петрофизической моделью я понимаю обобщение свойств горной породы (мин.состав, Кп, Кпр, ОФП и др.) и их взаимосвязи с петрофизическими параметрами. Другими словами свойства объекта исследования + решение прямой задачи. 

Алгоритмы интерпретации для меня сводятся к последовательности шагов для решения обратной задачи - например, рассчитать пористость по ГИС. Именно это обычно описывает в главе по ГИС.

Выгода такого раздельного восприятия заключается в том, что без понимания петрофизической модели достоверные алгоритмы интерпретации не получаются. И разделяя эти процесса, такой вывод становится очевидным.

Когда нас заменят машины?

Представление об этом вопросе пришло ко мне достаточно давно, чтобы я мог поделиться некоторыми рассуждениями.

Во-первых, вопрос не стоИт - заменят ли? А вопрос стоит - когда? 

У меня даже вопрос почему это еще до сих пор не сделано? По улицам уже начали ездить беспилотные автомобили, истребители нового поколения разрабатываются без посадочного места для пилота и т.д. Сейчас даже всерьез заговорили, что терапевт в больнице скоро будет не нужен. А разве провести интерпретацию скважины сложнее, чем научить машину ездить или истребитель летать? Думаю, что нет.

По опыту других специальностей этот момент может случиться достаточно быстро и внезапно - людям говорили, что через месяц их рабочее место будет сокращено! Конечно людей просто так не увольняют - меняются их должностные обязанности. 

Почему я считаю, что автоматизация в петрофизике вообще возможна? Есть такое правильно: "всё что поддается описанию в виде алгоритма - будет автоматизировано". А работа геофизика-интерпретатора это алгоритм. 

Сейчас просто взять и заменить петрофизика достаточно сложно, т.к. человек работает с данными, которые представляют из себя хаос. Да, это проблема. 

Но сделать так, чтобы они перестали быть хаосом не является проблемой. Т.е. пусть исторические данные так и останутся хаосом (как стало с бумажными каротажками), но вся новая информация уже будет структурирована. 

И этот процесс сейчас идет - в нашей сфере активно набирает обороты стандартизация. Я работал в компании где стандартизация стала реально работать.

По моему мнению, автоматизировать на данном этапе не получится процесс разработки петрофизической модели (т.е. процесс познания горной породы, см.определение в предыдущем посте).

Система обучения

Когда-то я проводил здесь опрос о том какой должна быть система обучения на производстве. Если обобщить ответы, то главное, чтобы система была. И на втором месте - чтобы действительно была системой.

Я сейчас крайне тесно работаю в этом направлении. И передо мной встала необходимость его усовершенствовать. Но для этого нужно понять как это работает и как должно работать.

Самое главное, что я понял - система обучения не нужна! Да, внезапно)) Сейчас поясню.

Все сотрудники выполняют свои должностные обязанности и по умолчанию выполняют их хорошо. Когда приходит новый сотрудник, то его адаптирует к новому рабочему месту наставник. И от этого никуда не денешься.

Здесь нужно оговориться, что есть 3 типа обучения: передача информации (лекции), передача знания (практическая работа) и передача опыта (работа с наставником). И человек после лекции всё равно не будет нормально выполнять свои должностные обязанности - нужен наставник. Если сотрудника действительно нужно чему-то научить, то нужно организовывать тренинг (практическая работа) с отрывом от производства и последующим экзаменом. И только для тех кто полученные знания будет использовать на производстве (т.е. от знаний перейдет к опыту).

Но я не предлагаю вообще отменить систему обучения на предприятии.

Второе, что я заметил - система обучения должна выполнять мотивационную миссию. Другими словами она должна быть организована так, чтобы человек хотел работать в компании.

Отсюда несколько пунктов какой должна быть система обучения в компании:

- Должна преподаваться только актуальная информация (вспоминаем тренды петрофизики) - то что есть в учебниках люди уже знают из университета или им это чересчур глубоко (например, не всем надо рассказывать про коэффициент потенциал зонда и теорию поля).

- Преподавать должны те кто увлечен этим - их интереснее слушать. Желательно, чтобы человек еще умел преподавать (но умение может заменить харизма).

- Должна быть создана база знаний - сотрудник в любой момент должен найти ответ на свой вопрос, а не ждать следующую лекции где это рассказывается.

- Должен быть нетворкинг между специалистами (тут в зависимости от размера компании).

С чем согласны, а с чем нет?

С Наступающим!!!

Всем привет!
Вот такой семинар будет в четверг.
Всех приглашаю!

Машинное обучение в геологии

Спешу поделиться - коллеги ведут канал по машинному обучению в геологии https://t.me/geoML_Russia

Привет!

Мы с соавтором решили написать еще одну книгу. Точнее учебное пособие по методов ГИС. Хотим создать книжку где будут перечислены и описаны очень кратко (не больше страницы на метод) все актуальные сейчас методы ГИС.

С издательством уже определились, книга выйдет примерно в июне. Она будет только в электронном варианте.

Содержание книги и примеры нескольких глав ниже. Прошу дать обратную связь – сказать любые идеи как можно улучшить труд. Заранее спасибо.

Фотографии керна

На прошлой неделе участвовал в мероприятии, направленном на обмен опытом по разработке карбонатных коллекторов. И вот интересный факт: во всех докладах по геологии и в части про разработку спикеры показывали/говорили про фотографии керна.

И тут вспоминаются слова моего коллеги: «сейчас во всех петрофизических моделях по Восточной Сибири приводят фотографии керна, но никто их не пытается использовать».

Здесь похоже вырисовывается тренд – сейчас как минимум четыре компании ведут разработки в этом направлении.

Кстати, на конференции Петрофизика XXI две из этих компаний покажут свои наработки.

Хочу поделиться интересным каналом про геофизику!

https://t.me/geophysics_zanimatelno

Канал ведет Ольга Зеливянская – преподаватель кафедры Нефтегазовой геофизики Северо-Кавказского федерального университета.

На канале рассматриваются как вопросы разведочной геофизики, в том числе петрофизики, так и вопросы общей геофизики, в которой Земля изучается как часть космического пространства.

Вчера на конференции уже шестая компания показала свои наработки по обработке фотографий керн - КогалымНИПИнефть.

Ну и раз все так закрутилось, то ориентировочно на 20 июня планируется онлайн круглый стол по фотографиям. Надеюсь получится сделать доклады всем шести компаниям.

И свое видение опишу до этого здесь в лонггриде😁

Видосы про ГИС и бурение

Попался интересный ютюб-канал рекламного агенства, которое разрабатывало ролики для сервисных компаний. Эти рокили (в перемешку с другими) выложены в доступе.

https://www.youtube.com/user/anthon248/videos?sort=dd&view=0&shelf_id=0

Коллектор Шрёдингера

Пропласток является коллектором и неколлектором одновременно, то есть ФЕС и петрофизические параметры находятся в области граничных.

Если его выделил, то завысил толщины, если нет - то занизил. Правильного ответа нет

Газпромнефть собираются переводить на Linux. Возможно это наше будущее.

Автоматизация в ГИС

Недавний хайп автоматизации и цифровизации в отрасли (и в петрофизике в частности) прошел и сейчас можно провести некоторый обзор – в каком состоянии мы сейчас находимся.

Первое, что хочется отметить – это выделившиеся направления автоматизации. Их я вижу три:

1. Автоинтерпретация ГИС старого фонда скважин
2. Автоинтерпретация ГИС в процессе бурения скважин
3. Обработка фотографий керна

Самое что интересное – после всех усилий принципиальных изменений в работе специалистов-интерпретаторов я не вижу. Т.е. все продолжают работать в ручном режиме с использование ровно тех же подходов, что и раньше. Применение нейронных сетей массово я сейчас вижу только при выделении фаций.

Давайте поговорим – вы видите изменения?

Нейронные сети

Нейронные сети и в целом алгоритмы машинного обучения не оказались «волшебником на голубом вертолёте», который решил бы наши проблемы. Главный существенный момент в использовании таких алгоритмов – «то что на входе, то и на выходе», а создать реально кондиционный массив по 5000 и более скважин проблемная задача.

Но главное чем не обладают нейронные сети - это экспертность! В петрофизике есть много вопросов, на которые нет правильных ответов (например, коллекторы Шрёдингера). И обоснованием достоверности как раз и является экспертность. То есть, другими словами, залогом правильности выдаваемых результатов является опыт и знания самого интерпретатора (его авторитет).

Так вот у нейронных сетей нет такой экспертности, они не могут сказать “На самом деле там все правильно”. И отсюда происходит термин “черный ящик” (а у специалистов в этом ящике лежит его опыт).

Но задача автоматизации в петрофизике все же решалась по остаточному принципу – в рамках бюджетов нефтяных компаний вопросы переинтерпретации ГИС несущественны. Но на рынке сейчас есть и продукт с серьезным подходом.

Сам я считаю, что нейронные сети нужно рассматривать не как волшебный инструмент, а считать одним из технических инструментов в развитии процесса автоинтепретации. Так, например, попластовку уже не надо разбивать человеку.

Внедрение нейросетей

“Видим увеличение количества работы, т.к. надо теперь помимо работы заниматься нейронными сетями” (Frost1092 Gennadi, комментарий к предыдущему посту).

Такой ответ я часто слышал, когда интересовался как в компаниях внедрили некоторые решения, основанные на нейросетях.

Всем хорошей пятницы!!! 👍

Всем привет!
В последнее время много пишу на тему автоматизации. Давайте, чтобы было понятнее, на чем основываются эти выводы, расскажу мой опыт в этой сфере.

До 2018 я сам активно кодил. Из крупного написал, прогу для обработки фотографий керна TextureRock, сторонний модуль для площадной обработки в GeoSolver и инструмент для тайм-менеджмента. Самое массовое - это бот @PetrophysicalBot. Удалось мне покодить на нескольких языках: C#, Python, Java, JavaScript и VBA.

Следующий этап начиная с 2018 года я уже участвовал в том или иной мере (но не программировал) в проектах по автоматической интерпретации с использованием нейронных сетей и чисто математических алгоритмов. А также следил за проектом обработки фотографий с помощью нейронных сетей.

Сейчас я в проекте по автоматизации интерпретации каротажа во время бурения. Тоже уже как консультант.

Таким образом, я давно в этой теме. Побывал и программистом, и разработчиком методик, и тимлидером и наблюдателем.