Разработка подходов создания модели машинного обучения для геомеханических расчетов устойчивости ствола скважины

Необходимо подобрать и провести сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения с точки зрения их применимости для геомеханических расчетов устойчивости ствола скважины и подготовить описание модели.

Компания "Газпром нефть" провела исследование геолого-геомеханических свойств горной породы и собрала данные о её свойствах, подходах по восстановлению свойств, прогностической способности построенных геомеханических моделей. Специалисты компании используют различные методы изучения геомеханических характеристик, применяют моделирование различных параметров. При этом из-за большой разнородности свойств и корреляций часто трудно оперативно оценить геомеханические параметры и провести моделирование.

⠀

Лидер проекта ищет одного разработчика с экспертизой в машинном обучении и геомеханическом моделировании, который совместно с командой подготовит выборку для проведения тестирования, подберет варианты и алгоритмы машинного обучения, разработает модель и выполнит тесты для оценки результативности.

1. Описание модели устойчивости ствола скважины в формате *.docx.

2. Отчет по результатам сравнительного анализа рекомендательных подходов в формате *.docx.

3. Инструкция по использованию подходов для создания моделей устойчивости в формате *.docx.

Проведен сравнительный анализ не менее, чем трех рекомендательных подходов, применимых для параметров геомеханического моделирования.

Проект предусматривает вознаграждение в размере 600 000 рублей после всех вычетов для физических лиц (налоговая ставка 13%) или 648 276 рублей после всех вычетов для самозанятых и ИП (налоговая ставка 6%).

⠀

Проект предполагает поэтапную оплату.