Machine learning for process improvement and resource management in the oil and gas sector

加拿大是第四大石油和天然气生产国，占加拿大GDP的5.6%，不列颠哥伦比亚省是第二大生产国。石油和天然气运营商在开始工作之前向省级监管机构（不列颠哥伦比亚省石油和天然气委员会- BCOGC）申请批准（例如环境许可或与土著民族协商等）。委员会的效率对公众、受影响的土著社区和该部门的经济活力至关重要。这一研究伙伴关系提议探索数据科学和机器学习技术的使用，以研究改善所有BCOGC利益相关者群体服务方面的两个挑战：(1)对申请处理时间表进行基准测试，包括改进与受影响的土著社区协商的估计时间；(2)预测申请量，以支持BCOGC的资源管理。该研究响应了委员会提出的新应用流程的评估需求，该流程允许作业者在一个应用中结合多个活动（例如井、道路等），从而提高预测结果的可解释性。其他挑战在于可用的数据量和确定性关系的缺乏，知识库主要由规则和法规组成，这些规则和法规在主流机器学习工具中不一定具有可比性。在这项研究中，我们将建立一个统一的框架，可以将不可通约的信息纳入改进的预测。影响时间的因素可以在其他省份的类似流程中找到，也可以在运营商的内部流程中找到。各司法管辖区对申请时间表的标准化期望将使运营商能够更好地规划他们在加拿大的投资。它还为监管机构提供了一个比较服务水平和绩效的机会，并合作寻找改进的机会。预测北京奥组委收到的申请数量将直接影响到北京奥组委的资源分配，从而支持更高质量的响应，并确保识别环境风险。#(cr)#(lf)Le Canada est Le quatri<s:1> me producteme de psamtrole et de gaz。该部门代表了5.6%的加拿大PIB，哥伦比亚-不列颠的<s:1> deuxi<e:1>生产者。先驱者不受限制，剥削者不受限制，不受限制，不受限制（哥伦比亚-不列颠），不受限制，不受限制（林业、咨询、国家、自治区等）。“效率”是“公共生活的活力”，“社会生活的快乐”和“经济生活的快乐”是“公共生活的快乐”。研究伙伴提出了“探索者”的“利用技术”，“科学”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”，“技术”。在新程序中引入了BCOGC标准的新程序，例如在新程序中引入了新程序，例如在新程序中引入了新程序，例如在新程序应用中使用了新程序，合并了多个程序和活动（程序、路线等），以及当前的低估计和低解释和困难。其他挑战居民在含数据这类et l 'absence de关系决定论者,洛杉矶基地des connaissances etant外套constituee de规则et de残余国际是necessairement可比在outils D 'apprentissage时候traditionnels。由于有了新的研究，现有的结构和现有的统一标准，这些统一标准包含了更少的信息，而不可通约性则将更少的信息与更少的信息进行比较。有几个因素影响着交换条件、交换条件、交换条件和交换过程，以及交换条件和交换条件

Canada is the fourth largest producer of oil and gas combined and the sector represents 5.6% of Canada's GDP with British Columbia being the second largest producer. Oil and gas operators apply to the provincial regulator authorities (the BC Oil and Gas Commission - BCOGC - in British Columbia) for approvals before beginning work (e.g. environmental permits or consultation with Indigenous Nations among others). Efficacy of the Commission is critical for the public, the Indigenous communities affected, and the economic dynamism of the sector. This research partnership proposes to explore the use of data science and machine learning techniques to look at two challenges in regards to improving services for all BCOGC stakeholders groups: (1) benchmarking the application processing timelines, including improving the estimated time for consultation with the impacted indigenous communities, and (2) forecasting application volumes to support resource management at the BCOGC. This research responds to a need to evaluate a new application process introduced by the commission, which allows operators to combine multiple activities (e.g. wells, road...) in one application rendering predictions and their interpretability challenging. Other challenges lie in the amount of data available and the absence of deterministic relationships, the knowledge base being mostly made up of rules and regulations that are not necessarily comparable in mainstream machine learning tools. In this research, we will build a unified framework that can incorporate the non-commensurable information for improved predictions. The factors affecting the timeline can be found in similar processes in other provinces, and with operators' internal processes. Standardizing expectations around application timelines across jurisdictions will allow operators to better plan their investments in Canada. It also provides an opportunity for regulators to compare service levels and performances, and collaborate on finding opportunities to improve. Forecasting the number of applications received by BCOGC will have a direct impact on BCOGC resource allocations, thus supporting higher quality responses, and ensuring the identification of environmental risks.#(cr)#(lf)Le Canada est le quatrième producteur de pétrole et de gaz. Ce secteur représente 5,6% du PIB du Canada, la Colombie-Britannique étant le deuxième producteur. Avant de commencer les travaux, les exploitants demandent aux autorités provinciales (La BCOGC pour la Colombie-Britanique) les permis nécessaires (forestier, consultation avec les nations autochtones, etc.). L'efficacité de la BCOGC est vitale pour le public, les communautés autochtones et le dynamisme économique du secteur. Ce partenariat de recherche propose d'explorer l'utilisation des techniques de science des données et d'apprentissage automatique pour examiner deux défis concernant l'amélioration des services: (1) l'analyse comparative des temps de traitement des demandes, y compris l'amélioration des estimés des temps de consultation avec les communautés autochtones, et (2) la prévision du volume des demandes pour la gestion des ressources. Cette recherche répond au besoin d'évaluer le nouveau processus de soumission introduit par la BCOGC qui permet aux opérateurs de combiner plusieurs activités (puits, route...) en une seule application, rendant les estimations et leurs interpretations plus difficiles. D'autres défis résident dans la quantité de données disponibles et l'absence de relations déterministes, la base des connaissances étant surtout constituée de règles et de réglementations qui ne sont pas nécessairement comparables dans les outils d'apprentissage automatique traditionnels. Dans cette recherche, nous construirons un cadre unifié qui peut incorporer les informations non commensurables pour améliorer les prévisions. Les facteurs affectant le temps de réponse aux demandes sont présents dans les processus d'autres provinces ainsi que ceux interne