Библиотека Геомодель
Каталог Поиск
  • Регистрация
  • Вход

  • Поиск

Поиск

@

Результаты поиска

Аналитические модели как инструмент упрощения интерпретации данных о взаимовлиянии скважин

Е.В. Бакинова (1), К.А. Ворон (2), Д.Н. Гуляев (2), И.Р. Удовиченко* (2) (1 - ИПНГ РАН, 2 - Губкинский центр)
Разработка нефтяных месторождений в современных условиях требует точного учета геологической неоднородности и взаимного влияния скважин. В данной работе представлена аналитическая модель интерференционного анализа, основанная на решениях уравнения пьезопроводности, которая позволяет упростить интерпретацию взаимовлияний между скважинами. Методика позволяет определить степень гидродинамической связ..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Анализ данных с использованием Wolfram Language и среды разработки WLJS (Wolfram Language JavaScript Frontend)

А.В. Екименко* (1), К.В. Белов (2) (1 - ООО «Газпромнефть НТЦ», 2- ООО «Спорттехконсалт»)
Показаны возможности языка Wolfram Language и среды разработки WLJS для анализа данных, в частности анализа текстовых данных. Приведён пример получения и анализа заголовков научных статей библиотеки OnePetro...
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Добавлено: 21.08.2025

Алгоритм учета различных типов субмикронного пространства при построении мультиклассовых цифровых моделей керна

О.А. Волкова* (1), П.К. Муравский (1), Д.М. Орлов (1), В.В. Крутько (2), Д.А. Коротеев (1) (1 - Сколтех, 2 - ООО «Газпромнефть НТЦ»)
В статье представлен алгоритм для учета субмикронного порового пространства при построении цифровых моделей керна. Основная задача — определение фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) субмикронных областей на основе данных сканирующей электронной микроскопии (СЭМ) высокого разрешения, что позволяет избежать дорогостоящих и разрушающих методов, таких как сканирующая электронная микроскопия с фокусир..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Автоматический анализ трещиноватости полноразмерного керна по изображениям с использованием методов машинного зрения

О.А. Волкова* (1), Е.Е. Барабошкин (1), Д.М. Орлов (1), Д.А. Коротеев (1) (1 - Сколтех)
В нефтегазовой и горнодобывающей отраслях анализ керна играет ключевую роль, однако традиционные методы, основанные на визуальном осмотре, трудоемки и субъективны. В данном исследовании предложены три подхода к автоматическому анализу трещиноватости полноразмерного керна по изображениям с помощью методов машинного зрения: комбинация традиционных методов компьютерного зрения, анализ выходов сверточ..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Автоматизированный поиск геологических аналогов месторождений на основе больших языковых моделей

А.В. Веткина* (1), С.А. Пискунов (1), Г.Ю. Шишаев (1), В.С. Рукавишников (1) (1 - ТПУ)
В работе представлен метод автоматизированного заполнения базы данных месторождений и последующего поиска геологических аналогов с использованием больших языковых моделей (LLM) и технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG). Подход включает извлечение ключевых параметров из технической документации о месторождении путем поиска фрагментов текстов, наиболее релевантных к пользовательскому запросу..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Автоматизированная идентификация палеорусел на полихромных сейсмических изображениях: синтетические данные против дефицита разметки

М.Ю. Орешкова* (1), Д.Г. Сёмин (1), С.В. Зайцев* (2), Г.С. Григорьев (2), Е.А. Исакова (2), В.А. Попов (2) (1 - Группа компаний "Газпром нефть", 2 - Nedra Digital (ООО «НЕДРА»))
В работе на примере палеорусловых объектов обосновывается целесообразность привлечения к классическим инструментам комплексного анализа сейсмических и скважинных данных нового подхода, основанного на автоматизированной идентификации и параметризации русловых объектов (палеоканалов) по полихромным изображениям с применением алгоритмов машинного обучения. Обозначенный подход позволяет минимизировать..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025
  • |<
  • <
  • 1
  • 2
  • 3
Показано с 31 по 36 из 36 (Страниц: 3)
  •  Главная
  • Все статьи
  • Связаться с нами
  •  Личный кабинет
  • Закладки
  • Подписка на рассылку

 Согласие на обработку персональных данных

Наши партнеры: IGREC.stream
Первая онлайн-площадка для бизнес-презентаций

Работает на OpenCart, club version
Библиотека Геомодель © 2026