Вам предстоит предсказать накопленную добычу скважины и разработать алгоритм оптимального расположения скважин для максимизации Чистой приведенной стоимости (NPV). Задача включает два этапа: создание модели предсказания на основе геологических и технических данных и оптимизацию расположения скважин с использованием готовой модели машинного обучения. Оценка проводится по метрикам RMSE и NPV.

1. Этап 1: Предсказание накопленной добычи скважины. Вам предстоит использовать геологическую и техническую информацию, применяя классические методы машинного обучения. Побеждает команда с наилучшим показателем метрики RMSE.

2. Этап 2: Разработка алгоритма выбора оптимального расположения скважин для максимизации Чистой приведенной стоимости (Net Present Value). Входные данные включают карты геологических параметров и технические ограничения, а предсказания делаются на основе готовой модели машинного обучения. Победитель определяется по показателю NPV.

Исследование применимости технологии процедурной генерации (PCG) для построения карт геологических событий. Вам предстоит создать вероятностную модель, из которой будут сгенерированы карты фациального распределения. Оценка результатов будет проводиться по модифицированной метрике логарифмического правдоподобия.