Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62453
Title: | Модель краткосрочного прогнозирования добычи при разработке пластов нижнемелового возраста на основе инструментов анализа временных рядов |
Authors: | Зинатуллина, Агата Мансуровна |
metadata.dc.contributor.advisor: | Манжай, Владимир Николаевич |
Keywords: | прогнозирование; статистические модели; временные ряды; машинное обучение; кривые падения добычи; forecasting; statistical model; time series; machine learning; decline curves |
Issue Date: | 2020 |
Citation: | Зинатуллина А. М. Модель краткосрочного прогнозирования добычи при разработке пластов нижнемелового возраста на основе инструментов анализа временных рядов : магистерская диссертация / А. М. Зинатуллина ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа природных ресурсов (ИШПР), Отделение нефтегазового дела (ОНД) ; науч. рук. В. Н. Манжай. — Томск, 2020. |
Abstract: | В работе рассмотрены различные методы прогнозирования добычи нефти на короткие временные промежутки - до одного года. Особое внимание уделяется статистическому подходу к прогнозированию, основанному на исторических данных по добыче нефти и забойному давлению. Прогнозирование осуществляется как для всего месторождения, так и для отдельных групп скважин. Используется статистическая модель авторегрессии-скользящего среднего и алгоритм машинного обучения - "Random Forest". Также, приводится сравнение традиционного аналитического метода прогнозирования и статического. In the work statistical approach to oil production forecasting on short time periods is considered. The forecasting is made using statistical models and machine learning algorithm - Random Forest. Predictions are made both for the whole field and for separate groups of wells. Also, the work includes comparison of traditional analytical forecasting methods and statistical ones. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62453 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TPU959954.pdf | 4,72 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.