Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71767
Название: Использование генетического алгоритма для оптимизации системы разработки месторождения углеводородов на примере синтетического аналога
Авторы: Новак, Максим Викторович
Научный руководитель: Матвеев, Иван Васильевич
Ключевые слова: генетический алгоритм; система разработки; чистая приведенная стоимость; оптимизация; машинное обучение; genetic algorithm; development system; net present value; optimisation; machine learning
Дата публикации: 2022
Библиографическое описание: Новак М. В. Использование генетического алгоритма для оптимизации системы разработки месторождения углеводородов на примере синтетического аналога : магистерская диссертация / М. В. Новак ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа природных ресурсов (ИШПР), Отделение нефтегазового дела (ОНД) ; науч. рук. И. В. Матвеев. — Томск, 2022.
Аннотация: В работе рассматривается применение генетических алгоритмов для оптимизации системы разработки месторождений нефти и газа с точки зрения экономики. Для проверки применимости был написан генетический алгоритм, включающий в себя финансово-экономическую модель, который был применен сначала на тестовой функции, затем на синтетической модели месторождения нефти. Генетический алгоритм показал эффективность в решении поставленной задачи.
The paper examines the application of genetic algorithms to optimise an oil and gas field development system from an economic point of view. To examine the applicability, a genetic algorithm incorporating a financial and economic model was written and applied first on a test function and then on a synthetic oil field model. The genetic algorithm showed effectiveness in solving the problem.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71767
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1369043.pdf3,9 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.