Details
| Title | Разработка интеллектуальных гибридных методов оптимизации на основе когнитивных архитектур для задач нефтегазовой отрасли: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи» |
|---|---|
| Creators | Галеев Рауль Рустемович |
| Scientific adviser | Хасанов Марс Магнавиевич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | интеллектуальные системы ; когнитивные архитектуры ; оптимизация разработки месторождения ; модель скважины ; прогноз дебита ; ml ; нейронные сети ; intellectual systems ; cognitive architectures ; oil field development ; well model ; flow rate forecast ; neural networks |
| 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/3/2025/vr/vr25-3695 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\37423 |
| Record create date | 9/19/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
В данной работе рассмотрены способы оптимальной разработки и подбора темпа ввода скважин в эксплуатацию. Рассмотрены физико-математические модели притока флюида к скважине, движения флюида по стволу скважины и модель устьевого штуцера. Разработана модель когнитивной архитектуры с использованием нейронных сетей и механизма внимания для оптимизации разработки месторождения на языке Python.
In this paper, methods of oil field development are considered. A method for modeling fluid flow in a pipe and inflow performance relationship are considered. A cognitive architecture, using neural networks and attention module has been developed. The program code in the Python language has been developed.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0
