НИОКТР
№ АААА-А16-116122810076-3Аналитика продуктивности скважины
23.12.2016
Цель исследования: создание точной и быстрой вычислительной системы для прогнозирования продуктивности нефтегазовой скважины, базирующейся на интегральной модели, учитывающей физику пластовых систем и реальные исторические данные - когнитивной системы прогнозирования продуктивности скважины (КСППС). Система должна учитывать два основных типа входных данных: результаты классического гидродинамического моделирования нестационарных течений в скважение (КГДМС).Исторические данные по продуктивности скважин и работам на скважинах (ИД).Работа состоит из следующих задач:Обзор литературы по моделированию нестационарных многофазных течений на базе аналитики больших данных.Выбор алгоритмов машинного обучения, подходящих для КСППС.Сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для КСППС на данных КГДМС.Разработка прототипа программного инструмента КСППС.Проведение обучения и тестирования прототипа КСППС
ГРНТИ
50.07.03 Теория и моделирование вычислительных сред, систем, комплексов и сетей
50.41.17 Системное программное обеспечение
50.41.01 Общие вопросы
Ключевые слова
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ НЕФТЕГАЗОВОЙ СКВАЖИНЫ
ИНТЕГРАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ
АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Детали
Начало
28.11.2016
Окончание
03.03.2017
№ контракта
TCS-SMR-28/11/2016- HSE
Заказчик
Общество с ограниченной ответственностью "Технологическая Компания Шлюмберже"
Исполнитель
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Похожие документы
Аналитика продуктивности скважины
0.970
ИКРБС
Развитие алгоритмов анализа данных для предсказания параметров течений в нефтегазовых скважинах
0.916
НИОКТР
Разработка и тестирование прототипа программного обеспечения на базе гибридной модели машинного обучения с учётом необходимых физических ограничений для решения задачи определения связей между скважинами.
0.901
НИОКТР
«Программа для прогнозирования продуктивности нефтегазовых месторождений на основе технологий машинного обучения»
0.897
РИД
Разработка архитектуры прототипа системы поддержки принятия решений. Разработка математической модели для установления закономерностей в
многопараметрической модели с учетом зашумленности данных. Исследование методов отбора значимых признаков для оценки дебета скважины. Тестирование и отладка ПО. Исследование параллельного генетического алгоритма отбора значимых признаков на качество принимаемых решений. Тестирование параллельного генетического алгоритма отбора значимых признаков для принятия решений
0.895
ИКРБС
Разработка методов предиктивной аналитики на основе алгоритмов машинного обучения для оценки эффективности геолого-технических мероприятий, направленных на интенсификацию добычи нефти
0.894
НИОКТР
Развитие методов регулирования работы скважин на основе цифровых технологий
0.894
Диссертация
Программа для оперативного прогнозирования давления в околоскважинной зоне в горизонтальных скважинах с применением модели машинного обучения на основе градиентного бустинга
0.893
РИД
Разработка системы для оптимизации мероприятий по повышению эффективности нефтедобычи на основе методов Data Science
0.892
РИД
Разработка прототипа интеллектуальной системы поддержки принятия решений для формирования мероприятий при эксплуатации скважины на основе многопараметрического анализа
0.891
НИОКТР