Details

Title: Применение технологии машинного обучения для повышения точности оценки пластового давления для операций КРС: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 01.04.03 - Механика и математическое моделирование ; 01.04.03_04 - Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи
Creators: Баталяхин Тимур Эдуардович
Scientific adviser: Кузькин Виталий Андреевич
Other creators: Наугольнов Михаил Валерьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Нефтедобыча; Давление; капитальный ремонт скважин; машинное обучение; нейронные сети; алгоритм
UDC: 622.32:539.89
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 01.04.03
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4891
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\4896

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Настоящая работа посвящена созданию и проверке алгоритма выдачи пластового давления на основании промысловых данных. Алгоритм настраивается на известные данные с месторождения и на основании этого выдает прогноз пластового давления для дальнейшей операции глушения скважины при капитальном ремонте. Применимость алгоритма проверена на исторических данных с месторождения. Данный алгоритм реализован в программном продукте Python.

This work is devoted to the creation and verification of the algorithm for issuing reservoir pressure on the basis of field data. The algorithm is adjusted to the known data from the field and on the basis of this produces a reservoir pressure forecast for further operation of well killing during major repairs. The ap-plicability of the algorithm is tested on historical data from the field. This algorithm is implemented in the Python software product.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 32
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics