Live Breaking News & Updates on ஹரோல்ட் வான்ஸ் துறை ஆஃப் பெட்ரோலியம் பொறியியல்

Stay updated with breaking news from ஹரோல்ட் வான்ஸ் துறை ஆஃப் பெட்ரோலியம் பொறியியல். Get real-time updates on events, politics, business, and more. Visit us for reliable news and exclusive interviews.

Texas A&M researchers design reinforcement-based system that automates prediction of subsurface environments


Texas A&M researchers design reinforcement-based system that automates prediction of subsurface environments
Texas A&M researchers designed a new reinforcement-based system that automates the prediction of subsurface environments.
Posted at 7:24 PM, Feb 26, 2021
and last updated 2021-02-26 20:24:51-05
Researchers at Texas A&M University have created a new way to predict the amount of natural resources.
Texas A&M University researchers have designed a reinforcement-based algorithm that automates the process of predicting the properties of the underground environment, facilitating the accurate forecasting of oil and gas reserves.
The technology would be put into the drilling well bores that contain data censors which sends messages to each other to better map underground oil and gas reserves. ....

United States , Siddharth Misra , Texasam University , Harold Vance Department Of Petroleum Engineering , Researchers At Texasam University , Department Of Geology , Harold Vance Department , Petroleum Engineering , A Amp M , Under Ground , ஒன்றுபட்டது மாநிலங்களில் , சித்தார்த் மிஸ்ரா , ஹரோல்ட் வான்ஸ் துறை ஆஃப் பெட்ரோலியம் பொறியியல் , துறை ஆஃப் புவியியல் , ஹரோல்ட் வான்ஸ் துறை , பெட்ரோலியம் பொறியியல் , கீழ் தரையில் ,

Positive reinforcements help algorithm forecast underground natural reserves


 E-Mail
Texas A&M University researchers have designed a reinforcement-based algorithm that automates the process of predicting the properties of the underground environment, facilitating the accurate forecasting of oil and gas reserves.
Within the Earth s crust, layers of rock hold bountiful reservoirs of groundwater, oil and natural gas. Now, using machine learning, researchers at Texas A&M University have developed an algorithm that automates the process of determining key features of the Earth s subterranean environment. They said this research might help with accurate forecasting of our natural reserves.
Specifically, the researchers algorithm is designed on the principle of reinforcement or reward learning. Here, the computer algorithm converges on the correct description of the underground environment based on rewards it accrues for making correct predictions of the pressure and flow expected from boreholes. ....

United States , Hao Li , Siddharth Misra , Harold Vance Department Of Petroleum Engineering , University Of Oklahoma , United States Department Of Energy , Texasam University , Department Of Geology , Harold Vance Department , Petroleum Engineering , United States Department , Energy Sources , Mathematics Statistics , Algorithms Models , ஒன்றுபட்டது மாநிலங்களில் , ஹ்ம் லி , சித்தார்த் மிஸ்ரா , ஹரோல்ட் வான்ஸ் துறை ஆஃப் பெட்ரோலியம் பொறியியல் , பல்கலைக்கழகம் ஆஃப் ஓக்லஹோமா , ஒன்றுபட்டது மாநிலங்களில் துறை ஆஃப் ஆற்றல் , துறை ஆஃப் புவியியல் , ஹரோல்ட் வான்ஸ் துறை , பெட்ரோலியம் பொறியியல் , ஒன்றுபட்டது மாநிலங்களில் துறை , ஆற்றல் ஆதாரங்கள் , கணிதம் புள்ளிவிவரங்கள் ,