Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75212
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorЧернова, Оксана Сергеевнаru
dc.contributor.authorКанаев, Илья Сергеевичru
dc.date.accessioned2023-05-31T08:17:08Z-
dc.date.available2023-05-31T08:17:08Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationКанаев И. С. Разработка методики выделения пропущенных продуктивных интервалов на основе нейросетевых алгоритмов на примере Самотлорского нефтегазоконденсатного месторождения : научный доклад / И. С. Канаев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Управление научной деятельности (УНД), Отделение нефтегазового дела (ОНД) ; науч. рук. О. С. Чернова. — Томск, 2023.-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/75212-
dc.description.abstractРазработка зрелых месторождений сопряжена с поиском оптимальных путей стабилизации добычи. Одним из вариантом стабилизации добычи является внедрение в разработку ранее недренируемых нефтенасыщенных интервалов. Для крупных и уникальных месторождений, с десятками объектов разработки, обладающих в силу геологических условий формирования значительно отличающимися фильтрационно-емкостными свойствами, с многочисленным фондом скважин, со значительной историей разработки, задача выявления потенциальные продуктивных зон является чрезвычайно трудоемкой и нетривиальной. В данной работе задача поиска пропущенных продуктивных интервалов решена с применением методов интеллектуального анализа данных, которые способны не только автоматизировать процесс интерпретации, но и выявлять неявные закономерности.ru
dc.description.abstractThe development of brownfield is associated with the search for optimal ways to stabilize production rate. One of the possible solutions for that task is the implementation of previously undrained oil-saturated intervals into development. For large and unique fields with dozens of reservoirs, having significantly different properties (porosity and permeability) due to the geological conditions of their forming, with a large number of wells, with a significant development history, the task of identifying potential pay zones is extremely time-consuming and non-trivial. In this research, the problem of finding missed productive intervals is solved using data mining methods that are able not only to automatize the interpretation process, but also to identify implicit patterns.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectпродуктивные интервалыru
dc.subjectвысоконеоднородные коллектораru
dc.subjectпереинтерпретация ГИСru
dc.subjectинтеллектуальный анализ данныхru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectpay zonesen
dc.subjecthighly heterogeneous reservoirsen
dc.subjectgeophysical interpretationen
dc.subjectdata miningen
dc.subjectneural networken
dc.titleРазработка методики выделения пропущенных продуктивных интервалов на основе нейросетевых алгоритмов на примере Самотлорского нефтегазоконденсатного месторожденияru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Управление научной деятельности (УНД)::Отделение нефтегазового дела (ОНД)-
local.institut8915-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk21.06.01-
local.thesis.levelАспирантru
local.thesis.disciplineГеология, разведка и разработка полезных ископаемых-
local.local-vkr-id1265338-
local.vkr-id52491-
local.stud-groupА9-77-
local.lichnost-id168612-
local.thesis.level-id5-
local.tutor-lichnost-id61960-
dc.subject.udc004.032.26:553.98.04(571.122)-
Располагается в коллекциях:Научные доклады

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1456169.pdf186,1 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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