TGViewer
🏄 Соревновательный Data Science | Kaggle | Чемпионаты 🏄 Соревновательный Data Science | Kaggle | Чемпионаты @data_science_winners · 3.37K subscribers
Post #894 1.17K

Forwarded from Запрети мне псевдолейблить

Разбор ROGII - Wellbore Geology Prediction начнем с сетапа соревнования. Мы на нем подфармили еще одно серебро, а часть подписчиков апнула золото, причем в нескольких разных командах. Горжусь и завидую.

Представьте, что Герр Дональд Трамп сказал нам 'drill, baby, drill', а мы и поверили. И вот уже бурим скважину для исследования недр где-то в Техасе: у нас есть идеальный план бурения и наш бур напичкан кучей датчиков. Буром управляет опытный оператор, который знает, что у пласта породы плотность неравномерная: встречаются камни, пустоты и включения других пород. Из-за этого бур немного (или много) поворачивает внутри скважины и отклоняется от модельной траектории. Оператор смотрит на датчики и подруливает буром, чтобы оставаться как можно ближе к модельному плану бурения- его цель как можно корректнее разведать датчиками на буре показания как можно ближе к траектории.

Наша задача- понять, как глубоко в пласте мы находимся, зная предыдущие наблюдения + текущие показатели датчиков. В общем смысле это надо, чтобы бур не выскочил в другой пласт (нам не интересный) и не насобирал ненужной информации. Ну и спланировать, как мы будем качать нефть, сжигать попутный газ и с этой бесплатной энергии майнить битки

И того, у нас есть:
1. Координаты в каждый момент времени для бура для каждой скважины. Доступна информация до тех пор, пока бур спускается в целевой пласт и для часть скважины уже внутри пласта. Это наш train кусочек для авторегрессии. Еще для каждого участка скважины знаем длину пути от поверхности и оценочное расстояние в футах до границ всех нам известных пластов (оценивается по typewell, последний пункт).
2. Значения Gamma Ray (GR) на протяжении всего пути. Работает так: у каждой породы свой уровень гамма-радиоактивности, так что регулярно снимая показатели фоновой радиации с бура, мы можем по изменениям понять, что состав породы меняется. Для каждого пласта мы знаем примерны состав и показатель радиоактивности по typewell (следующий пункт), так что можем довольно неплохо понять, что слишком близко подошли к границе пласта и рулить назад.
3. Знаем те же показатели для ближайшей измерительной скважины (typewell): глубину, значение GR на этой глубине и метку того, в каком пласте находимся. Предполагается, что она пробурена вертикально вниз.

При этом данные реальные и близкие скважины переиспользуют одни и те же typewell и вообще у них направление и траектория бурения похожа, потому что пласты породы расположены друг на друге и это сильно влияет на оптимальную траекторию.

Можно было бы сказать, что в Техасе все данные по скважинам обязательно нужно сдавать правительству, но организаторы об этом позаботились и к каждой скважине и ее координатам добавили индивидуального шума, так что относительное расстояние между скважинами исказилось. И кажется даже немного перемешались ближайшие typewell. Мало того, скважины еще и обрезали, так что матчить их долго и совсем не ясно, какие скважины попали в тест, а какие нет, потому что это Code Comp.

Как решать будете?

#RogiiWGP
More from @data_science_winners
  1. Sep 28, 2026⌨️ Друзья, мы запустили соревнование на Kaggle с призовым фондом $5,000! https://www.kaggl…
  2. Sep 24, 2026Залетайте https://t.me/datafeeling?livestream Вопросы задавать можно прям под этим постом
  3. Sep 24, 2026Залетайте https://t.me/datafeeling?livestream Вопросы задавать можно прям под этим постом
  4. Sep 21, 2026Post #905
  5. Sep 11, 2026🚀 Последний шанс зайти на КосмоХакатон — старт сегодня Сразу два этапа, 11–13 сентября: Н…
  6. Sep 11, 2026Открыт набор на осенний семестр Deep Learning School DLS — онлайн-школа, где мы учим deep…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →