Details
Title | Использование гибридного подхода для решения задачи прогнозирования дебита на скважинах, оборудованных УЭЦН: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи» |
---|---|
Creators | Мосягин Григорий Александрович |
Scientific adviser | Иванов Владимир Михайлович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
Imprint | Санкт-Петербург, 2023 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | Машинное обучение; Нефтяные и газовые скважины; виртуальная расходометрия; градиентный бустинг; гибридная модель; прогнозирование дебита; задача регрессии; virtual flow measurement; gradient boosting; hybrid model; flow rate forecast; regression problem |
UDC | 004.85; 622.24 |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 01.04.03 |
Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr24-223 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\26594 |
Record create date | 2/14/2024 |
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 |
В данной работе разработан гибридный подход к решению задачи виртуальной расходометрии для скважин, оборудованных электроприводным центробежным насосом (ЭЦН). Разработанная гибридная модель сочетает в себе использование физических принципов моделирования работы УЭЦН и использование методов машинного обучения. Проанализировано поведение предложенного алгоритма при различных эксплуатационных условиях. Проведено сравнение работы алгоритма с физической моделью виртуального расходомера. Разработан программный код на языке Python.
This paper develops a hybrid approach to solving the virtual flow-metering problem for wells equipped with an electrically driven centrifugal pump (ESP). The developed hybrid model combines the use of physical principles of ESP operation modeling and the use of machine learning methods. The behavior of the proposed algorithm under different operating conditions is analyzed. The performance of the algorithm is compared with the physical model of the virtual flow meter. The program code in Python language has been developed.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 1
Last 30 days: 0