ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ ПРИ СТРОИТЕЛЬСТВЕ НЕФТЕГАЗОВЫХ СКВАЖИН
Ключевые слова:
иискусственная нейронная сеть, моделирование, осложнения, хранения и распределения данных, поглощения бурового раствора, предупреждение аварийных ситуацийАннотация
Искусственный интеллект и машинное обучение являются наукой и техникой, направленной на создание интеллектуальных инструментов, устройств, комплексов и систем. Его применение для решения сложных проблем в нефтегазовой отрасли становится все более востребованным и приемлемым с экономической точки зрения. Методы искусственного интеллекта разрабатываются и внедряются во всем мире во все более возрастающем количестве приложений, благодаря возможностям выявления физически скрытых процессов и явлений, прогностическому потенциалу и гибкости. Цифровая модернизация жизненного цикла скважин с использованием искусственного интеллекта, способствует повышению эффективности бурения нефтегазовых скважин.
Библиографические ссылки
Абукова Л.А., Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А. – Цифровая модернизация нефтегазового комплекса России. Нефтяное хозяйство, 2007,
с. 54–58.
Дмитриевский А.Н., Дуплякин В.О., Еремин Н.А., Капранов В.В. – Алгоритм создания нейросетевой модели для классификации в системах предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин. 2019.
Казначеев П.Ф., Самойлова Р.В., Курчиски Н.В. – Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности
в нефтегазовой и других сырьевых отраслях. 2016.
Линд Ю.Б., Мулюков Р.А., Кабирова А.Р., Мурзагалин А.Р. – Оперативное прогнозирование осложнений при бурении. 2013.
Дьяков А.Г., Головина А.М –Выявление аномалий в работе механизмов методами машинного обучения. Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных: труды XIX Межд.конф. DAMDID/RCDL, с. 469-476. 2017.
Еремин Н.А. – Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики. М: Наука, 462 с. 1994
Еремин Н.А., Черников А.Д., Сарданашвили О.Н., Столяров В.Е., Архипов А.И. – Цифровые технологии строительства скважин. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных
и газовых скважин, с. 38-50, 2020.
Ивлев А.П., Еремин Н.А., - Петророботика: роботизированные буровые комплексы. Бурение и нефть, 2, с. 8-13, 2018.
Кабанихин С.И., Шишление М.А. – Цифровое месторождение. Георесурсы, с. 139-141, 2018.
Казначеев П.Ф., Самойлова Р.В., Курчиски Н.В. – Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности
в нефтегазовой и других сырьевых отраслях, с. 188-197, 2016.
Лоерманс Т. – Расширенные геолого-технические исследования скважин: первые среди равных. Георесурсы, с. 216-221,
Юрченко И.Г., Крюков А.О. – Преимущества и недостатки внедрения самообучающих нейронных сетей на предприятиях нефтегазового комплекса. Проблемы геологии и освоения недр, с. 835-836, 2018.
