2024.04.01
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能源業中的資料科學
即使再生能源不斷蓬勃發展，傳統的原油與天然氣依然舉足輕重。即使是這樣發展多年的傳統產業，機器學習仍然有介入協助的空間，以下為一些例子：
探勘與開採：可增加探鑽或水利壓裂等方法的精準度
預測性維護：可提前預測機器發生故障的時間，預先安排維護，提升生產效率
利潤最大化：考慮市場價格變化，適當安排產能，減少閒置資源
Altair RapidMiner曾經實際協助煉油業以RapidMiner的機器學習來改善製程。過往的製程調整都依靠工人的經驗，但現在機器設備傳送即時的資料給機器學習模型，隨時產生製成調整建議。最終產出增加了2%，且品質依舊。
來源：Data Science for Oil and Gas
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