Конференция Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

А. В. Веткина* (1), Г. Ю. Шишаев (1), И. В. Матвеев (1) (1 - Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела Томского политехнического университета, Томск, Россия)

В работе описан способ применения топологического анализа данных к временным рядам, представляющим собой производственные данные месторождения, для того, чтобы показать, что для задачи автоматизированной адаптации геолого-гидродинамической модели не требуется весь набор имеющихся исторических данных. Вместо этого рекомендуется настраивать модель только на критические данные, т.е. данные, имеющие в..

Адаптация параметров сейсмической инверсии с целью уточнения петрофизической модели

И.А. Переплеткин* (1, 2), А.В. Буторин (2), А.А. Волкова (3) (1 - НОЦ "Газпромнефть-НГУ", 2 - ООО "Газпромнефть НТЦ", 3 - Томский политехнический университет)

Сейсмическую инверсию можно представить как комплекс методов количественной оценки упругих свойств. Инверсия позволяет получить физически обоснованный тренд для дальнейшего моделирования литологии и свойств пород, а также проводить оценку насыщения. Математически, сейсмическая инверсия как любая другая обратная задача в геофизике, относится к некорректно поставленным задачам с множеством решений. ..

Автоматическое распознавание и типизация коллекторов по томографическим изображениям на основе технологии компьютерного зрения

Р. И. Кадыров* (1), Е. О. Стаценко (1), Т.Х. Нгуен (1) ( 1 - Институт геологии и нефтегазовых технологий Казанского (Приволжского) федерального университета)

В геологических исследованиях анализ керна играет важную роль в определении физических и химических свойств горных пород. Однако, традиционные методы описания и типизации пород основаны преимущественно на визуальной оценке, требуют много времени и подвержены субъективным факторам. В данном исследовании рассмотрен альтернативный подход, объединяющий компьютерное зрение и рентгеновскую компьютерную ..

Определение литологического состава образцов бурового выноса по цифровым изображениям

Е. Толстая * (1), А. Шакиров (1), М. Мезгани (2) (1 - Aramco Innovations LLC; 2 - Saudi Aramco)

Автоматизация определения литологического состава пород в процессе бурения представляет собой актуальную задачу в разработке нефтяных месторождений. Во время бурения скважины вращающееся долото разбивает горные породы в скважине, а буровой раствор вымывает куски породы на поверхность. На поверхности раздробленные породы попадают на вибросито, где из них фильтруется буровой раствор для рециркуляции..

Интерпретация данных сейсморазведки средствами искусственного интеллекта. Текущее состояние и перспективы

А. А. Козяев* (1), В. Д. Гришко (1), Д. А. Петров (1) (1 - ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть»)

С недавним развитием вычислительных возможностей компьютерных систем, использование алгоритмов машинного обучения привлекло значительное внимание. П-явившиеся на рубеже столетий новые методы анализа больших массивов данных с применением искусственного интеллекта, основанные на принципах работы человеческого мозга, породили множество областей их практического применения, в том числе и при анализе р..

Опыт внедрения R&D разработок в реальные производственные процессы обработки данных или рождение цифровой платформы на примере разработки ПО для микросейсмического мониторинга

В.А. Рыжов* (1), Д.К. Завалишин (2), Е.А. Молчанов (2), М.Р. Галимов (2) (1 - ООО "ИАС"; 2 - АО "ДЗ-Системс")

Рассматривается комплекс проблем, возникающих на этапе внедрения R&D разработок ПО в производственный процесс на примере нашего опыта разработки программного обеспечения для микросейсмического мониторинга, в котором используется вычислительно-нагруженный многоэтапный процесс обработки, требующий распределенных кластерных вычислений. В статье поэтапно показан исторический процесс рождения Платформы..

Разработка онлайн сервиса для обработки больших данных на примере системы распределенного акустического мониторинга (DAS) скважин

И.В. Скворцов* (1), В.А. Рыжов (1), Б.Ф. Зарипов (1), М.Р. Галимов (2), Д.К. Завалишин (2), Е. А. Молчанов (2) (1- ООО «ИАС», 2-АО «ДЗ-Системс»)

В настоящее время существуют различные платформы, позволяющие проводить научные вычисления. Несмотря на их популярность и активность использования, такие платформы не лишены недостатков. В этой статье приведен краткий обзор существующих платформ, перечислены их основные недостатки. На основании выявленных недостатков для разработки и вычислений предлагается использовать цифровую платформу RnDFlow...

Показано с 1 по 15 из 32 (Страниц: 3)