Details

Title: Идентификация параметров трещинно-порового пласта с использованием алгоритмов деконволюции в условиях высокой неопределенности исходных данных: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 01.04.03 - Механика и математическое моделирование ; 01.04.03_04 - Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи
Creators: Колюк Олеся Андреевна
Scientific adviser: Суслова Ирина Борисовна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Буровые скважины; Программирования языки; деконволюция; анализ скважинных данных; забойное давление; дебит; импульсная функция отклика пласта; погрешность измерений; минимизация ошибки; задача наименьших полных квадратов
UDC: 622.24
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/vr19-4620
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\4953

Allowed Actions:

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

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В работе представлен обзор методов деконволюции, проведен анализ их преимуществ и недостатков. Решены задачи падения дебитов и давлений для различных условий, сделана программная реализация этих задач, включающая внесение заданного уровня погрешности в результирующие значения. Сделаны программные реализации на языке Python для 2 алгоритмов деконволюции, проведен анализ результатов вычислений в соответствии с ними с использованием зашумленных данных, полученных ранее.

The paper presents an overview of deconvolution methods and analyzes their advantages and disadvantages. The research contains the solutions of flow rate and pressure drop problems for different conditions and the software implementation of these tasks, including the introduction of a given level of error in the resulting values. The main results of the paper are the software implementations in Python for 2 de-convolution algorithms and analysis of the calculations in accordance with this algo-rithms using noisy data obtained earlier.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 12
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics