Details
| Title | Разработка алгоритмов машинного обучения для моделирования распределения давлений в нефтяных скважинах: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_02 «Биомеханика и медицинская инженерия» = Development of machine learning algorithms for modeling pressure distribution in oil wells |
|---|---|
| Creators | Жестовская Олеся Андреевна |
| Scientific adviser | Щербинин Степан Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машинное обучение ; python ; нефтяные скважины ; карта изобар ; моделирование ; месторождение ; нефть ; machine learning ; oil wells ; isobar map ; modeling ; field ; oil |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 01.03.03 |
| Speciality group (FGOS) | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3185 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\38361 |
| Record create date | 9/23/2025 |
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 рассматривается решение стационарного уравнения фильтрации для пористой среды. Для исследования распределения пластового давления в различных месторождениях используется нейронная сеть U-NET. Полученные результаты модели машинного обучения сравниваются с физической моделью.
In this paper, the solution of the stationary filtration equation for a porous medium is considered. The U-NET neural network is used to study the distribution of reservoir pressure in various deposits. The results of the machine learning model are compared with the physical model.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- ВВЕДЕНИЕ
- ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ФИЗИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
- Постановка задачи
- Граничные условия
- Математическая модель
- ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
- Постановка задачи
- Архитектура U-NET модели
- Генерация синтетических данных для обучения модели
- Обучение модели U-NET
- АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Access count: 2
Last 30 days: 0
