Développement d’un modèle d’apprentissage automatique de l’aléa sismique lié à l’injection d’eaux usées

La Railroad Commission of Texas est l’organisme d’État ayant la principale juridiction réglementaire sur l’industrie du pétrole et du gaz naturel. Pour ce projet, ESMIA a travaillé avec l’unité commerciale pour réaliser une revue approfondie et une refonte d’un modèle d’apprentissage automatique sismique existant afin d’améliorer la compréhension des facteurs de risque des tremblements de terre induits par l’injection d’eaux usées. Au cours de la phase I, ESMIA a fourni un rapport de recommandations incluant des améliorations itératives basées sur une étude de la littérature et les meilleures pratiques de l’industrie. Ces améliorations intègrent des techniques d’apprentissage progressif offrant un potentiel accru de précision. Au cours de la phase II, ESMIA s’est concentré sur trois éléments clés : le développement du modèle de données d’entrée pour améliorer la qualité des variables et augmenter la taille de l’ensemble de données, la mise en œuvre d’une approche d’apprentissage automatique en plusieurs étapes pour évaluer le risque à l’aide d’une grille spatiale adaptable et de fenêtres temporelles pour améliorer la robustesse, et la fourniture de documentation technique et de formation sur le nouveau modèle pour l’intégration côté client.