Разработка интеллектуальных систем управления скважинами на основе нейросетевых алгоритмов
Как цитировать
Аннотация
Нефтегазовая промышленность является одной из ведущих отраслей мировой экономики, и ее значимость продолжает расти. Одним из ключевых элементов успешной работы нефтяных компаний является эффективное управление скважинами. В настоящее время для управления скважинами используются различные автоматизированные системы, однако они часто имеют ограничения в точности и эффективности работы. Нефтегазовая отрасль является одной из наиболее важных и развитых отраслей мировой экономики. В процессе добычи нефти и газа используются различные технологии, которые требуют высокой квалификации специалистов. Однако, в последние годы, благодаря быстрому развитию цифровых технологий и применению машинного обучения, появилась необходимость в новых знаниях и навыках у работников этой отрасли. Цифровизация привела к развитию новых методов обработки данных и анализа информации, которые могут значительно повысить эффективность работы в нефтегазовой отрасли. В связи с этим, ведущие университеты мира начали разрабатывать новые программы обучения, направленные на подготовку кадров, которые могут эффективно использовать современные цифровые технологии в нефтегазовой отрасли. В данной статье мы рассмотрим не только развитие образовательных программ в нефтегазовой отрасли, но и методы измерения качества квалификации сотрудников, которые могут помочь предприятиям и университетам оценить эффективность своих программ обучения и повысить качество квалификации своих сотрудников.
Ключевые слова
Библиографические ссылки
Абдрафикова Ф.Ф., Муравьева Е.А. Анализ причин и последствий отказов процесса нефтедобычи // Актуальные проблемы науки и техники: материалы XIII Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых. - Уфа, 2020. Т. 2. С. 121-122.
Бриллиант Л.С. Цифровые решения в управлении добычей на «зрелых» нефтяных месторождениях // Нефть. Газ. Новации. 2018. Т. 4. С. 61-64.
Еремин Н.А. Интеллектуальное бурение при обустройстве цифровых месторождений // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2020. №5 (562). С. 26-36. DOI: 10.33285/0132-2222-2020-5(562)-26-36.
Ивановский В.Н. Одновременно-раздельная эксплуатация и «интеллектуализация» скважин: вчера, сегодня и завтра // Инженерная практика. 2010. №1. С. 4-15.
Келлер Ю.А. Разработка искусственных нейронных сетей для предсказания технологической эффективности от выравнивания профиля приемистости // Изв. Том. политехн. ун-та. Инф. технологии. 2014. Т. 325. № 5. C. 60-65.
Коннов В.А., Муравьева Е.А. Анализ эффективности современных методов моделирования нефтяных месторождений // Химия. Экология. Урбанистика: сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф. (с междунар. участием). -2020. - Т. 4. С. 250-253.
Кретинин А.В., Булыгин Ю.А., Кирпичев М.И. Нейросетевое моделирование гидродинамических процессов в центробежном насосе и нефтепроводе // Нефтегазовое дело. 2013. № 1. С. 294-308.
Кубряк А.И., Муравьева Е.А. Способ повышения эффективности многомерного четкого логического регулятора // Сб. материалов 71-й всерос. науч.-техн. конф. студ., магистрантов и аспирантов высших учеб. заведений с междунар. участием. Ч. 2. Ярославль, 2018. С. 290-293.
Мандрик И.Э., Шахвердиев А.Х., Сулейманов И.В. Оценка и прогноз нефтеотдачи на основе моделирования нейронными сетями // Нефтяное хозяйство. 2005. № 10. С. 31-34.
Михайлов В.Н., Дулкарнаев М.Р., Волков Ю.А. Проблемы и опыт проектирования разработки длительно эксплуатируемых залежей нефти на примере Ватьеганского месторождения Западной Сибири // Труды межд. научно-практ. конф.: Высоковязкие нефти и природные битумы: проблемы и повышение эффективности разведки и разработки месторождений. Казань: Фэн, 2012. С. 255-257.
Муравьева Е.А., Зайнуллина Д.Р. Разработка алгоритма автоматизированной системы управления силосом для сыпучих материалов // Современные технологии: достижения и инновации: сб. материалов II Всерос. науч.-практ. конф. - Уфа, 2020. С. 414-416.
Нехорошкова A.A., Данько М.Ю., Завьялов A.C., Елишева А.О. Критический анализ метода прокси-моделирования INSIM-FT (Interwell Numerical SimulationFront Tracking models) на синтетических моделях и реальном месторождении // Нефть. Газ. Новации. 2019. Т. 12(229). С. 49-55.
Потрясов А.А., Бриллиант Л.С., Печеркин М.Ф., Комягин А.И. Автоматизация процессов управления заводнением на нефтяном месторождении // Недропользование XXI век. 2016. Т. 6(63). С. 112-121.
Степанов С.В., Соколов С.В., Ручкин А.А., Степанов А.В., Князев А.В, Корытов А.В. Проблематика оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин на основе математического моделирования // Вестник Тюменского государственного университета. Физикоматематическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2018. Т. 3. С. 146-164.
Черников А.Д. Применение методов искусственного интеллекта для выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин: проблемы и основные направления решения // Георесурсы. 2020. Т. 22, №3. С. 87-96. DOI: 10.18599/grs.2020.3.87-96.