Разработка алгоритма оптимизации процесса эксплуатации нефтяного месторождения Каймысовского свода на основе методов машинного обучения

Abstract

В своей работе "Разработка алгоритма оптимизации процесса эксплуатации нефтяного месторождения Каймысовского свода на основе методов машинного обучения” Николай Гирич показывает возможное применение методов обучения с подкреплением (часть машинного обучения) в нефтегазовой сфере. В работе использованы данные с месторождения К (дебиты скважин, скин-фактор и т.д.), также использовалась секторная гидродинамическая модель для оценки эффективности результатов. Данная работа может быть использована различными нефтегазовыми компаниями для увеличения эффективности труда на этапе планирования и принятия решений в процессе эксплуатации нефтяных месторождений.

In his work "The development of the optimization of the exploitatation of oilfield in Kaymysovsky Vault based on machine learning methods" Nikolai Girich shows the possible application of the reinforcement learning methods (branch of the machine learning) in petroleum industry. The data from the K oilfield (oil rates from wells, skin values, etc.) and sector simulation model was used for the results assessment. This work may be used by different oil and gas companies for the work efficiency increase on the planing nad decision making stages during the oilfield exploitation process.