油藏数模 与 人工智能（系列一）

enigmasoft

调参

XXSim模拟器
这张图是否引起了作为油藏数模工程师的你的共鸣？


其实，这两张图是我从一个深度学习领域的大牛那儿借过来的。(李沐，开源机器学习平台MXNet的主要贡献者之一。MXNet是亚马逊主推的开源人工智能平台，与其他著名的开源平台，如Google的Tensorflow，facebook的Caffe齐名。插一句，Caffe的主要贡献者贾杨清也是很谦虚和优秀的华人大牛)。


也许你会说：卧槽，怎么和做油藏数模项目这么相像？没错，就是这么像，不光是两者做应用的流程很像，就连背后的一些求解算法也是相通的。因为这几年我也在做一些机器学习、深度学习的尝试，因此，如果你有兴趣学习或了解机器学习、深度学习，我可以推荐你先从吴恩达（Andrew Ng）的机器学习公开课开始入门，讲的浅显易懂（请自行百度吴恩达和他的公开课）。看完后你会了解到：作为油田勘探开发研究工程师，其实我们一直在应用机器学习的一些算法，或者说，石油行业早就在用机器学习相关的算法了。为什么呢？因为算法这个东西的普及之路，最先会应用到军工领域，然后是工业，最后才普及到民用。一旦进入到民用并与互联网相结合，互联网大佬们就开始加大投入，包括研发，并引起资本和媒体的狂欢和炒作，会越来越发酵。


再回到那两张图，虽然做深度学习的应用和做数模项目的流程很相似，并且都有调参这个痛苦，但做数模项目相比而言要轻松愉快的多，因为油藏数模有理论依据作为指导啊，我们在调参的时候心里大致是有数的，而深度学习的调参就好像是在“炼丹”啊（这不是我说的，深度学习工程师自己在用‘炼丹’来吐槽他们自己）。


所以，做数模没有那么苦，如果觉得苦，想想另一枝的深度学习应用工程师吧。http://www.peclouds.com

dqzhangjiwei

深度学习 不错不错

mrsurvivor

每个人都觉得自己的工作难，没办法的，各有各的难处。