Details

Title Исследование подходов гибридного моделирования в задачах нефтяной индустрии: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи»
Creators Зырянов Никита Андреевич
Scientific adviser Юдин Евгений Викторович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint Санкт-Петербург, 2024
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects гибридное моделирование; физически-информированное машинное обучение; нейронные сети; нейронные операторы; моделирование пласта; hybrid modelling; physical-informed machine learning; neural networks; neural operators; reservoir modelling
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
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4248
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\31240
Record create date 8/6/2024

Allowed Actions

Group Anonymous
Network Internet

В данной работе рассматриваются подходы гибридного моделирования, а именно физически – информированных нейронных сетей PINN и нейронных операторов PINO для описания процессов, происходящих в пласте. Описана методология построения таких моделей. Приведены примеры использования и ключевые достоинства и недостатки.

This work discusses hybrid modelling approaches, namely physically-informed neural networks PINN and neural operators PINO to describe the processes occurring in the reservoir. The methodology of building such models is described. Examples of use and key advantages and disadvantages are given.

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

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics