Детальная информация
| Название | Нейросетевой алгоритм прогнозирования свойств пластов в межскважинном пространстве для уточнения геологического и гидродинамического моделирования: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи» |
|---|---|
| Авторы | Арбузов Даниил Николаевич |
| Научный руководитель | Хасанов Марс Магнавиевич |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | нейросетевой алгоритм ; прогнозирование свойств пластов в межскважинном пространстве ; уточнение геологического и гидродинамического моделирования ; neural network algorithm ; predicting reservoir properties in interwell space ; refine geological and hydrodynamic modeling |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 01.04.03 |
| Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-4014 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\38623 |
| Дата создания записи | 23.09.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Данная работа посвящена рассмотрению известных способов прогнозирования свойств в межскважинном пространстве при построении геологической модели, рассмотрение основных проблем при построении. В результате работы разработан нейросетевой алгоритм прогнозирования ГИС, РИГИС в межскважинном пространстве, проведено апробирование на нескольких месторождениях, проведено апробирование с адаптацией геологической и гидродинамической моделью и проведен прогнозный расчет с целью оценки влияния прогнозных ГИС на характер работы скважин в модели.
This work examines existing methods for predicting properties in interwell space when constructing a geological model and discusses the main modelling challenges. As a result of the study, a neural network algorithm was developed for predicting well log and reservoir properties in interwell space. The algorithm was tested on several oilfields, validated with adjustments to the geological and hydrodynamic models, and used for predictive calculations to assess the impact of predicted well logs on well performance in the model.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 3c9690a1f17559c5298a1af1aa703cb02b517e7d713ebc0bd622618947a7ac43.pdf
- 22f409296fe343ed48974c465ef7cea4438f98a12ddbeb707a68629bd9f861c4.pdf
- 3c9690a1f17559c5298a1af1aa703cb02b517e7d713ebc0bd622618947a7ac43.pdf
- cea7bfb1335aa69efafb4839d4df3c56366fa88c060914b925018115f0bc47df.pdf
- 3c9690a1f17559c5298a1af1aa703cb02b517e7d713ebc0bd622618947a7ac43.pdf
- Microsoft Word - 8?;><.docx
- 5597d68f8473f64c433a05ea5293e849c81b0dbfc2d4ccadd31104273c8231f4.pdf
Количество обращений: 1
За последние 30 дней: 1
