OilWell Profit Predictor

Прогнозирование прибыли от нефтяных скважин для компании «ГлавРосГосНефть» с использованием машинного обучения и анализа рисков.

🎯 Цель проекта

• Построить модель для предсказания объёма запасов нефти в скважинах
• Определить регион с максимальной суммарной прибылью
• Оценить риски и неопределённость с помощью техники Bootstrap
• Предоставить рекомендации для выбора региона бурения

💡 Использованные технологии

• Python 3.x
• pandas, numpy
• scikit-learn (LinearRegression, train_test_split, mean_squared_error)
• tqdm для прогресс-бара
• Bootstrap для анализа рисков
• Jupyter Notebook

🧪 Как запустить проект

git clone https://github.com/kagor4/OilWell-Profit-Predictor.git
cd OilWell-Profit-Predictor
pip install -r requirements.txt

Затем откройте и запустите файл OilWell_Profit_Predictor.py или ноутбук OilWell_Profit_Predictor.ipynb в Jupyter. Убедитесь, что датасеты geo_data_0.csv, geo_data_1.csv, geo_data_2.csv доступны в папке /datasets/.

📊 Описание данных

Датасеты содержат информацию о скважинах в трёх регионах:

• Признаки:
  • id — уникальный идентификатор скважины
  • f0, f1, f2 — три значимых признака (характеристики скважин)
• Целевая переменная:
  • product — объём запасов в скважине (тыс. баррелей)

Предобработка включала:

• Проверку на пропуски и дубликаты (отсутствуют)
• Анализ корреляции (высокая корреляция f2 с product во втором регионе)
• Удаление столбца id перед обучением

🔍 Краткие результаты

• Модель: Линейная регрессия
• Метрики (RMSE на валидационной выборке):
  • Регион 1: 37.58 (средний запас: 92.50 тыс. барр.)
  • Регион 2: 0.89 (средний запас: 68.83 тыс. барр.)
  • Регион 3: 40.03 (средний запас: 95.00 тыс. барр.)
• Прибыль (топ-200 скважин):
  • Регион 1: 3,320,826,043.14 руб.
  • Регион 2: 2,415,086,696.68 руб.
  • Регион 3: 2,710,349,963.60 руб.
• Риски (вероятность убытков):
  • Регион 1: 6.9%
  • Регион 2: 1.5%
  • Регион 3: 7.6%
• Доверительные интервалы (95%):
  • Регион 1: (-111,215,545.89, 909,766,941.55)
  • Регион 2: (-4,286,021,657.67, -3,131,804,233.85)
  • Регион 3: (-163,350,413.39, 950,359,574.93)
• Выводы:
  • Регион 2 наиболее перспективен: минимальные риски (1.5% < 2.5%) и стабильная прибыль.
  • Регион 1 и 3 имеют высокие риски (>2.5%) несмотря на большую прибыль.
• Рекомендации:
  • Выбрать регион 2 для бурения новых скважин.
  • Исследовать нелинейные модели (Random Forest, Gradient Boosting) для повышения точности.
  • Добавить данные о геологических характеристиках для улучшения предсказаний.

📁 Структура проекта

📦 OilWell-Profit-Predictor/
├── OilWell_Profit_Predictor.py  # анализ и обучение модели
├── OilWell_Profit_Predictor.ipynb  # Jupyter Notebook
├── requirements.txt             # зависимости
└── README.md                    # описание проекта

✅ TODO

• Исследовать нелинейные модели (Random Forest, XGBoost)
• Добавить геологические признаки
• Визуализировать распределение прибыли
• Разработать Streamlit-приложение для демонстрации

© Автор

Автор: kagor4