人工智能在石油存储领域的相关应用？

一、人工智能在石油存储领域的相关应用？

1、数据搜集

　　油气行业迫切需要在井下地层参数采集、测井数据传输等方面投入新的测量方式和工作模式，因储集层有非均质性、探测对象十分复杂以及测井作业环境的多样化、复杂化的特点，引入人工智能可以实现更精准、更高效、更安全的作业和地质信息探测。

　　2、石油地震勘探

　　油气资源的勘探过程中，一旦掌握油田分布区域的地下地质情况之后就可以使用地震勘探的方式。地震专家需要实时监测地壳活动的地震波变化情况，并运用自身专业知识对这些地震波变化情况进行分析，之后便依据分析来推测地下岩层的性质和形态。

　　3、油田设备维护

　　石油分布的环境十分恶劣，而油田生产领域所使用的设备又非常多，如果这些设备长期处于这样的恶劣条件，可能会出现故障。人工智能和大数据在油田生产领域的出现可以有效对井下环境加以全面分析并预测钻井时出现的异常情况。分析和预测过程十分重要，可以有效消除计划外停机的次数，进而对设备运行、维修成本实现有效控制。

二、家用大容量存储方案？

1das,即直连存储。给计算机安装大容量的硬盘。

2nas.即网络附属存储。目前主流的家用大容量存储方案。

3U盘。大容量的U盘也可以作为家用大容量存储方案。

4云盘。最安全，但使用比较麻烦。

三、三大存储是什么？

1、开放系统的直连式存储(Direct-Attached Storage，简称DAS)已经有近四十年的使用历史，随着用户数据的不断增长，尤其是数百GB以上时，其在备份、恢复、扩展、灾备等方面的问题变得日益困扰系统管理员。直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSI ID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。

2、NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。目前国际著名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等。

3、SAN（Storage Area Network ）是一个集中式管理的高速存储网络，由多供应商存储系统、存储管理软件、应用程序服务器和网络硬件组成，能够帮助您充分利用您所拥有的商业信息的价值。由于SAN的基础是存储接口，所以是与传统网络不同的一种网络，常常被称为服务器后面的网络。

四、分布式存储与计算是人工智能吗？

分布式存储需要很强的可控性操作，才能把不同数据自动化储存在不同格式里面。计算则需要更好的自动化模式，所以分布式存储与计算是人工智能

五、分布式存储与人工智能专业哪个好？

分布式存储与人工智能专业都好，分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。

分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

六、人工智能三大基石？

人工智能的三大基石：数据、算力和算法

数据：人工智能的实现首先需要大量的数据训练，这些数据包括文字，语音、影像以及用户行为等等，随着互联网，移动互联网，物联网得普及，**这些数据得成本越来越低。

算法：算法通过数据训练不断完善，同时也由于智能算法的不断改进，大量自然数据得以完成归类和整理，成为可用于算法训练的结构化数据。目前人工智能需要挑战的是解决现实场景中的各类问题，例如识别图像、识别语音或者识别生物特征。

计算能力：为了实现这一目标，各类算法被提出。与之相匹配的新型算法往往对计算机的计算能力提出了更高要求，更强运算能力的计算机芯片也应运而生。

七、人工智能 三大基础？

人工智能的三大技术基础有：技术基础1：文艺复兴后的人工神经网络。技术基础2：靠巨量数据运作的机器学习。技术基础3：人工智慧的重要应用：自然语言处理。

技术1、文艺复兴后的人工神经网络

对于人工智慧，电脑科学家当然希望可以直接模仿生物的神经元运作，因此设计数学模型来模拟动物神经网络的结构与功能。 所谓人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

技术2、靠巨量数据运作的机器学习

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。1970年代，人工智慧学者从前一时期的研究发展，开始思辩在机器上显现出人工智慧时，是否一定要让机器真正具有思考能力？

因此，人工智慧有了另一种划分法：弱人工智慧（Weak AI）与强人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧意指如果一台机器具有博闻、强记（可以快速扫描、储存大量资料）与分辨的能力，它就具有表现出人工智慧的能力。强人工智慧则是希望建构出的系统架构可媲美人类，可以思考并做出适当反应，真正具有人工智慧。

技术3、人工智慧的重要应用：自然语言处理

对人类来说，如何让这些现代自己制造出来的机器们，可以听懂人话，并与人类「合作」，绝对是可以推动我们面对未知宇宙的重要助手。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的研究，是要让机器「理解」人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

英国雷丁大学的演化生物学家马克．佩葛（Mark Pagel）认为，最早的一种「社会科技」是人类的「语言」，语言的发明让早期人类部落透过新工具：「合作」在演化上占有优势。自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式，其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

八、人工智能大模型原理？

AI大模型的技术原理主要包括参数优化和训练数据的选择。参数优化是通过对模型中的超参数进行优化，以获得更好的模型性能。常见的参数优化方法包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。

训练数据的选择是AI大模型技术的另一个关键因素。在选择训练数据时，需要保证数据的质量和多样性，以避免过拟合和欠拟合现象的出现。此外，数据预处理也是非常重要的一步，包括数据清洗、归一化等，可以进一步提高模型的训练效果。

九、人工智能三大算法？

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别；

由 S 随机生成 M 个子矩阵。

3. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成；

例如，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

十、人工智能三大守则？

在日常生活工作中，都可以接触到一些人工智能，然而这些人工智能已经可以代替人了。比如在生活中，有这么一个职业叫分拣快递员，然而现在大多数的分拣快递都是由人工机器人完成的，效率远远超过了人类，同时也为人类降低了不少压力。为生活带来了很多便利，当然现在的人工智能也是越来越流行了，可以在各个领域中见到，然而这些人工智能也是需要定律的，这些定律关系着人类的安全与效益。

人工智能三大定律，分别是机器人不可以伤害人类，机器人必须得服从人类给的命令，机器人只要不违反第一第二定律，就可以保护个人生存。