• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Прогнозирование возникновения инцидентов на нагнетательных скважинах с использованием алгоритмов машинного обучения = Prediction of incidents occurrence at injection wells using machine learning algorithms / Р. О. Мехоношин, Т. Ф. Вильданов, К. Е. Кордик [и др.]. - DOI 10.33285/0207-2351-2023-9(657)-16-21. - Текст : непосредственный // Нефтепромысловое дело = Oilfield Engineering : научно-технический журнал. - 2023. - N 9. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0207-2351.
    (Шифр в БД У1687/2023/9)
    ГРНТИ УДК
    52.47622.276:004.8
    28.23.25004.85-049.8
    РУБ ИИ
    04.07
    07.06

    Рубрики:
    Нефтегазодобыча -- Прогнозирование
    Машинное обучение -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): алгоритм машинного обучения -- машинное обучение -- прогнозирование аварийных инцидентов на скважине -- ревизия насосно-компрессорных труб -- обучающая база данных
    Аннотация: В статье приведены результаты реализации пилотного проекта по созданию цифрового инструмента на базе алгоритмов машинного обучения с целью прогнозирования аварийных инцидентов на скважинах нагнетательного фонда. Описаны подходы к формированию базы данных для модели машинного обучения путем дифференциации и перевода ряда параметров в интегральные значения. Рассмотренный случай является примером применения модели машинного обучения в качестве инструмента предиктивной аналитики для оптимизации расходов нефтегазодобывающего предприятия, связанных с проведением ремонтных работ на нагнетательных скважинах. Достоверность прогноза, полученного с помощью созданной модели, подтверждена при проведении плановой ревизии насосно-компрессорных труб в 2023 г. на пилотном участке одного из территориально-производственных предприятий компании.
    Доп. точки доступа:
    Мехоношин, Роман Олегович
    Вильданов, Тимур Флоридович
    Кордик, Кирилл Евгеньевич
    Чернобровин, Евгений Викторович
    Ямлихин, Радик Ринатович
    Зинатуллин, Ильгам Ахмадуллович
    Елизаров, Алексей Владимирович

    Экз-ры полностью У1687/2023/9
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽