تیل اور گیس کی صنعت کو تاریخی طور پر کم کرنے کے لیے کرنسی تجزیہ (DCA) پر انحصار ہے تاکہ مستقبل میں اچھی پیداوار اور انفلیشن انتظامیہ کے فیصلوں کا اندازہ لگایا جا سکے. روایتی طریقوں سے تجزیہ کرنے والوں کو دستی طور پر منصوبہ سازی کے اعداد و شمار کا انتخاب کرنا ہوگا،

خود کو کیسے محفوظ رکھا جا سکتا ہے ؟

خودکار کمیت مناسب طور پر منفی کا اطلاق AI اور ML Alphals کو تاریخی پیداواری ڈیٹا پر ہوتا ہے تاکہ وہ مستقل انسانی نگرانی کے بغیر اسکی پیداوار کی شرح، دباؤ اور آپریشن کے واقعات کی شناخت کرسکیں،

یہ الجبرا اکثر روایتی کرنسی-مسائى تکنیکوں کو urdual network یا gradient سے جوڑ کر غیر لائن تعلقات کو پکڑنے کے لیے تیز کر سکتے ہیں مثلاً ایک غیر لین دین (RN) وقت-gmail production کے اعداد و شمار سے سیکھ سکتے ہیں اور ان کی پیش گوئیوں کو کم کر سکتے ہیں جو پیچیدہ انسائى میکانیات کے لیے اکاؤنٹ کو استعمال کرتے ہیں۔اس کا نتیجہ یہ ہے کہ وہ ایک قابل ذکر تفاعل ہے جو ہزاروں کے اندر حل کرتا ہے۔

اے آئی او مشین سیکھنے کے اہم فوائد

اضافی اضافیت

[ فٹ‌نوٹ ]

وقت کا مناسب استعمال

اگر آپ کسی ایسے شخص کو جانتے ہیں جو آپ کو اپنے کام میں بہتری لانے کی بجائے اُس کے ساتھ وقت گزارتا ہے تو آپ اُس کے ساتھ وقت گزار سکتے ہیں ۔

غیر ذمہ‌داری اور مقصد

انسانی تجزیہ کار اکثر خفیہ تعصبات متعارف کرائے جاتے ہیں—جس میں معروف ماڈلز ، آواز کو تیز کرنا یا ابتدائی اعداد و شمار کو نظر انداز کرنا. مشین سیکھنے والے الجبرا ہر کنویں پر یکساں ریاضیاتی معیاروں کا اطلاق کرتے ہیں،

اسکیم‌وے اسٹ پورٹ‌فُوس

کمپنیوں کو ماہانہ یا ہفتہ وار ڈیٹا کے پاس آنے والی معلومات کی تصدیق کرنے کے لئے استعمال کرنا

سیکھنے اور سیکھنے میں مہارت

ایم ایل ماڈلز کو دوبارہ نئے پروڈکشن ڈیٹا کے طور پر تربیت دی جا سکتی ہے، جس سے انہیں انفنٹری حالات، اسمعیلیشن اثرات یا سہولتی تنازعات کو درست کرنے کے قابل بنایا جا سکتا ہے۔ایک ماڈل جو پہلے کسی کنویں کی کمیت کے بعد شروع میں حقیقی اعداد و شمار کے بعد خود کو خود کشی کر سکتا ہے۔یہ بند علمات کو حاصل کرنے والے واقعات کو سرمایہ کار کی زندگی پر زیادہ درست بنا دیتا ہے۔

آپریشنل فیصل-میٹنگ پر عمل کریں

خودکار کم تر کر نے کے لئے مناسب طور پر کلیدی عملیاتی عمل کے حساب سے براہ راست خوراک فراہم کرتا ہے. پروڈکشن انجینئرز کے پاس حقیقی وقت کی پیشینگوئیوں کا استعمال کرتے ہیں جو کار آمدن کے تحت مفید ثابت ہو سکتے ہیں— خواہ مصنوعی لفٹ اپسمیشن ، آرامی یا ورکرز کے ذریعے

مزیدبرآں ، آئیو ٹی سینسر اور SCADA سسٹم کے ساتھ رابطہ کرنا ڈی سی اے کو خبردار کرنے کی اجازت دیتا ہے جب حقیقی پیداوار کی کمی سے بہت زیادہ فرق ہو جاتا ہے ۔

مشکلات اور معاملات پر غور کریں

اگر آپ کو لگے کہ آپ کے پاس کوئی ایسا مسئلہ ہے جس میں آپ کی عمر کم ہو جائے تو آپ اِسے حل کرنے کے لئے تیار رہیں گے ۔

ماڈل تعبیرات ایک اور فکر ہے. بہت سے ہائیر اپریکل ایم ایل ماڈل، جیسے کہ گہرا neral نیٹ ورک، "کالے بکس" کے طور پر کام کرنے والے، انجینئروں کے لیے یہ مشکل بنا کہ کس وجہ سے ایک مخصوص کمیت کو چنا گیا. صنعت نے اب تک وضاحت کر دی ہے [XAT1] تاکہ وہ اعتماد کو فروغ دینے کے لیے کافی حد تک استعمال کر سکے۔

آخر میں تنظیمی تبدیلی انتظامیہ کو نظر انداز نہیں کیا جا سکتا۔

حقیقی-ورلڈ اطلاقیات اور کیس اسٹڈیز

کئی بڑے آپریٹرز نے ڈی سی سی پر عمل آوری کے بعد کافی فائدہ اٹھایا ہے. ایک پرمیان بےسن نے ایم ایل کے ایک کلاؤڈ پلیٹ فارم کو دریافت کرنے کے لئے 5000 سے زائد فی دن تک ماہانہ رپورٹ تیار کرنے کے لئے مختص وقت کم کیا جبکہ دستی طور پر 18% کی تصدیق کے مقابلے میں ایک اور آزادانہ کارکن نے حیاتیاتی نظام کے لیے استعمال کیا، اس سے پہلے کہ 12 فی منٹ کم ہونے سے پہلے

مثال کے طور پر ، Smith International کے ڈیجیٹل اناطولیہ کوety کے پلیٹ فارم کے طور پر موزوں طور پر استعمال کرتے ہیں. ایسے آلات ایسے ہیں جن سے معلومات کو ایک ہی متضاد طریقے سے ختم کرنے کے لئے معاشی نمونے ، خطرات اور ایک دوسرے کے ساتھ مل کر معلومات کو کم کرنے کی اجازت دی جا سکتی ہے۔

مستقبل میں ایک شخص کی زندگی کا آغاز

مشین سیکھنے کے ساتھ ساتھ،

ایک اور قابل یقین سمت طبیعیات نیٹ ورکز (PINN) کا استعمال ہے جو کہ زیر استعمال طبیعیات طبیعیات کو براہ راست تربیتی عمل میں داخل کرتا ہے. ان ماڈلز کو شمسی ڈیٹا سے بھی جسمانی طور پر مطابقت میں کمی لا سکتی ہے، ڈیٹا- پچھلی جانب اور طبیعیات پر مبنی خلا کو بھی تیزی سے عبور کر سکتی ہے۔

بالآخر ، آجکل ان آلات کو اختیار کرنے والی کمپنیاں درست ، رفتار اور کششِ‌ثقل میں فرق کرتی ہیں ۔

بہترین کارکردگی

کامیابی سے کام لینے کے لیے تنظیموں کو ایک پائلٹ پروگرام سے شروع کرنا چاہیے جس میں صفائی کے ساتھ اچھے نتائج حاصل کرنے کے لئے تمام اعداد و شمار کو استعمال کرنا ممکن ہے. یہ ٹیم کو معلوم نتائج کے خلاف ماڈل کارکردگی کو یقینی بنانے اور اعتماد کو قائم کرنے کی اجازت دیتا ہے. [FLT] کے ماہرین—reservier engineering، Geisters, and Datastables/foundation/T1]

ڈیٹا پائپ لائنوں کو روزانہ نئی پیداوار ریکارڈ یا ہفتہ‌وار کی تاریخ کو ترتیب دینے کیلئے استعمال کِیا جانا چاہئے اور حکومت کی پالیسیوں کو یہ اندازہ لگانا چاہئے کہ کیسے اکثر نمونے دوبارہ تیار کئے جاتے ہیں ۔

مزید سیکھنے کے وسائل میں ] ایس پی اے ڈیجیٹل توانائی تکنیکی سیکشن اور پیٹرولیم انجینئری میں مشین سیکھنے پر لٹریچر شامل ہیں، جیسے . [AnePetro کانفرنس کے کاغذات۔ یہ ذرائع فراہم کرتی ہیں جو تحقیق، الجبرا، الجبرا اور نمائش کے لیے ٹیموں کو خودکار غور کرنے کے لیے پیش کرتے ہیں۔

خود کار کمیت کو مناسب طور پر استعمال کرتے ہوئے اے آئی او ایم اور ایم ایل ایک عارضی تصور نہیں ہے—یہ عملی، ثابت شدہ آلے ہے جو درست، رفتار، غیر فعال اور غیر مستحکمی میں مریخ کو محفوظ رکھتا ہے. اس ٹیکنالوجی کو تسلیم کرنے سے تیل اور گیس کمپنیوں کے اعداد کو ایک اسٹریٹجک سرمایہ میں تبدیل کر سکتے ہیں،