Хакатон
AIOS

Задача — создать MVP, который в итеративном цикле «оценка состояния — выработка решения — управляющее воздействие — повторная оценка» обеспечивает максимизацию NPV объекта разработки

Что должна уметь мультиагентная система:

• получать на вход описание месторождения и исходные данные по модели
• анализировать текущее состояние объекта разработки на каждом расчётном шаге
• формировать рекомендации по управлению скважинами — открытие и закрытие, изменение режимов работы, иные допустимые управляющие воздействия
• учитывать технологические и физические ограничения, заданные моделью и регламентом
• формировать управляющие последовательности — расписание управляющих воздействий, максимизирующие NPV

MVP, где суррогатные нейросетевые модели ускоряют расчёт отклика системы, а агенты принимают решения на основе этих предсказаний — без постоянного запуска полной гидродинамической модели

Что должна уметь мультиагентная система:

• использовать суррогатные нейросетевые модели для прогноза динамики параметров разработки без запуска полной гидродинамической модели
• вырабатывать управляющие воздействия на основе предсказаний суррогатной нейросетевой модели
• генерировать корректный файл управляющих последовательностей (wells_schedule.inc)
• обеспечивать максимизацию NPV при расширенной постановке задачи (большее число скважин, более сложная конфигурация месторождения), сохраняя воспроизводимость результатов и пригодность к проверке на полной гидродинамической модели