Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/41860
Title: Оценка факторов риска возникновения аварийных ситуаций при сопровождении эксплуатационного бурения бурения (на примере Новопортовского нефтегазоконденсатного месторождения, Западная Сибирь)
Authors: Григорьев, Алексей Сергеевич
metadata.dc.contributor.advisor: Чернова, Оксана Сергеевна
Keywords: осложнения при бурении; машинное обучение; нейронная сеть; градиентный бустинг; нейронная сеть; drilling problems; machine learning; neural network; gradient busting; neural network
Issue Date: 2017
Citation: Григорьев А. С. Оценка факторов риска возникновения аварийных ситуаций при сопровождении эксплуатационного бурения (на примере Новопортовского нефтегазоконденсатного месторождения, Западная Сибирь) : магистерская диссертация / А. С. Григорьев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт природных ресурсов (ИПР), Кафедра геологии и разработки нефтяных месторождений (ГРНМ) ; науч. рук. О. С. Чернова. — Томск, 2017.
Abstract: Основной задачей нефтегазовых компаний на сегодняшний день является разработка новых и перспективных месторождений, а также разработка и внедрение новых технологий для сокращения затрат связанных с бурением и добычей скважинной продукции. Затраты компаний на бурение скважин являются одними из самых больших. Ежегодно на бурение компаниями тратиться десятки миллиардов долларов. Около 15% от этой суммы уходит на затраты связанные осложнениями в процессе бурения.
Nowadays, the main task of oil and gas companies is the development of new and prospective fields, as well as the development and introduction of new technologies to reduce costs associated with drilling and production of oil. The expenditures of companies for drilling wells are the largest among other. Tens of billions of dollars are spent on drilling companies every year. About 15% of investments are spend on complications in the drilling process.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/41860
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU421923.pdf3,07 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.