- tolking av datasett fra brønnboring
Bakgrunn Under boring av brønner, både for petroleumsforekomster og jordvarme, er sikkerhet og styring av brønnbane sentralt. Særlig for petroleumsbrønner er kontroll og styring av lokalt trykk ved borekronen viktig, både for å unngå ukontrollert innstrømming av reservorfluid (gass, olje, vann) og for å unngå at formasjonen rundt brønnen kollapser eller sprekker. Dette krever at man både kan beregne og, ved hjelp av prosessignaler fra sensorer installert på brønnboreutstyret, overvåke tilstanden i brønnen.
For konvensjonelt boreutstyr er mulighet for plassering av sensorer langs borestrengen og hastighet i signaloverføring begrenset. En ny standard, "along-string-measurement" (ASM), med distribuerte sensorer langs borestrengen, er nå på vei inn. Dette gjør det mulig å tolke tilstanden i brønnbanen i sanntid.
Sanntids tolking av sensordata krever raske algoritmer, der både maskinlæring og fysikkbaserte beregningsmodeller kombineres. Faglag Boring&brønn har flere prosjekter der algoritmer for slik "hybrid modellering" skal utvikles, og der ytelsen for alternative framgangsmåter skal undersøkes.
I denne sommerjobben skal ytelsen av utvalgte algoritmer for hybrid modellering undersøkes med utgangspunkt i utvalgte datasett fra ASM-instrumentert boring.
Oppgaven består i • Å sette seg inn i problemstillingen for de pågående prosjektene. • Å utføre testing av utvalgte algoritmer. • Å vurdere ytelsen av utvalgte algoritmer og foreslå justeringer for å gjøre algoritmene mer robust og nøyaktige.
Denne sommerjobben vil innebære å sette seg inn i relativt mye nytt materiale, og det er derfor naturlig å se den som oppstarten til prosjekt- og master-oppgave innen samme emne.
Forutsetninger • Interesse for sensorteknologi og maskinlæring. • Interesse for å lære, sammen med forskere, og løse viktige problemstillinger for automatisert boreteknologi. • Kjennskap eller evne til å sette seg inn i og programmere Python-baserte algoritmer. • Student innen data science, dataingeniør, kybernetikk, anvendt matematikk, fysikk eller petroleum.
Arbeidssted: Bergen
