Конференция Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

Интеллектуальный анализ данных

Опыт разработки и внедрения на базе ПО АЭРОСИМ цифровых двойников на объекте добычи газа и конденсата и эффектов от его внедрения на примере Добринского месторождения

Е.В. Войтенков* (1) (1 - ООО «АЭРОГАЗ»)

В докладе рассказывается об опыте разработки и внедрения на базе ПО АЭРОСИМ цифровых двойников на объекте добычи газа и конденсата и эффектов от его внедрения на примере Добринского месторождения..

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2024 Программное обеспечение Техника и технологии добычи Добавлено: 17.10.2024

Использование методов DTOF и PSS для ускоренного вычисления поля давлений в гетерогенном коллекторе при автоматизированной адаптации ГДМ

И.В. Матвеев (1), Д.А. Попов (2), Г.Ю. Шишаев (1), А.Н. Новгородова* (1) (1 - НИ ТПУ, 2 - АО «ВНИИНефть»)

Для ускорения вычисления полей давления, насыщенностей коллектора и дебитов скважин, а, следовательно, уменьшения общего времени расчета ГДМ при её адаптации или использовании в целях мониторинга и прогнозирования добычи, авторами предложены подходы DTOF и PSS – для раннего и длительного времени работы добывающих скважин соответственно. Авторами разработаны и протестированы прототипы вычислительны..

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2024 Интеллектуальный анализ данных Техника и технологии добычи Добавлено: 17.10.2024

Применение топологического анализа данных к истории месторождения для увеличения эффективности автоматизированной адаптации ГДМ

А.В. Веткина* (1), И.В. Матвеев (1), Г.Ю. Шишаев (1), В.С. Рукавишников (1) (1 - Томский политехнический университет)

В данном исследовании проводится топологический анализ данных (ТАД) временных рядов, описывающих исторические данные месторождения (такие как дебиты жидкостей, забойное давление), с целью выявления критических данных добычи, или данных высокой важности (т.е. записей данных с высокой степенью влияния) для последующей настройки параметров контроля при расчете гидродинамической модели пласта в процес..

Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи

А.А. Незнанов (1), А.А. Глушко* (1), С.Б. Овчинников (1), Н.Ф. Тарелко (1) (1 - ООО «Системы телекоммуникаций и информационной безопасности Шлюмберже»)

С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и пр..

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2024 Машинное обучение и ИИ Техника и технологии добычи Добавлено: 17.10.2024

Интеллектуальная гармонизация и трансформация данных механизированной добычи на основе открытых решений

А.А. Незнанов (1), В.В. Емельянов* (1), А.А. Глушко (1), С.Б. Овчинников (1), Н.Ф. Тарелко (1) (1 - ООО «Системы телекоммуникаций и информационной безопасности Шлюмберже»)

Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландша..

Показано с 1 по 5 из 5 (Страниц: 1)