до 19 февраля 2024
3 месяца
600 000 ₽
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.