ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЯКОСТІ ТА ОБ’ЄМУ ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ДАНИХ ДЛЯ ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ЗНАННЯ-ОРІЄНТОВАНОЇ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9981-2021-1(46)-75-92Ключові слова:
геолого-технічні дані, ускладнення, машинне навчання, знання-орієнтована система, бурові тренажери.Анотація
В статті розглянуто питання ускладнень, що виникають в ході технологічних процесів буріння, пов'язаних з геолого-геофізичними і зовнішніми умовами, урбанізацією територій та виявленням невідповідності фактичних умов буріння від проектованих в зв’язку зі змінами, що відбуваються під впливом кліматичних та геологічних змін, які виникають в проміжку часу від закінчення складання проекту та фактичним початком розробки родовища. Проаналізовано взаємозв’язок факторів, які ускладнюють процес буріння з етапами проектування та організацією зв’язків бази прецедентів, на основі яких моделюються технологічні процеси буріння. Розкрито фази циклу міркувань на основі знань з проекцією на інформаційний цикл управління процесами буріння. Представлено архітектуру автоматизації технологічних процесів буріння з посиланням на піраміду комп’ютерно-інтегрованого виробництва. В статі показано можливість застосування методів машинного навчання до завдань аналізу даних, пов’язаних із процесом буріння. Запропоновано використання комбінованого підходу для адаптації даних використовуваних для прийняття рішень на основі знань. Розглянуто проблему недостатньої кількості прецедентів для навчання знання-орієнтованої системи інтелектуальної підтримки процесів прийняття рішень та обґрунтовано забезпечення засобами повномасштабних тренажерів необхідного обсягу даних для здійснення моделювання ускладнень технологічного процесу буріння, що характеризується високим ризиком. Авторами визначено рівень очікуваного співвідношення між основними об’єктами знання-орієнтованої системи інтелектуального прийняття рішень щодо ходу технологічного процесу: проблемами машинного навчанням з одного боку та нафтогазовими свердловинами з іншого боку.
Завантаження
Посилання
Yeremin N.A., Arkhipov A.I. Sardanashvili O. N. Stolyarov V. Ye. Tsifrovye tekhnologii stroitelstva skvazhin Digital well-building technologie Delovoy zhurnal Neftegaz.RU, № 4,2020 (in Russ.)
Dmitrievskiy A.N., Yeremin N.A., Stolyarov V.Ye. (2020b). Rol informatsii v primenenii tekhnologiy iskusstvennogo intellekta pri stroitelstve skvazhin dlya neftegazovykh mestorozhdeniy. Nauchnyy zhurnal Rossiyskogo gazovogo obshchestva, 3(26), s. 22–37(in Russ.)
M.M. Khasanov, D.O. Prokofev, O.S. Ushmaev, B.V. Belozerov, R.R. Gilmanov, A.S. Margarit Perspektivnye tekhnologii Big Data v neftyanom inzhiniringe: opyt kompanii «Gazprom neft» / // Neftyanoe khozyaystvo, 2016, № 12. C. 76 – 79(in Russ.)
Stolyarov V.E., Yeremin N.A., Yeremin A.N., Basnieva I.K.. Tsifrovye gazovye skvazhiny: sostoyanie i perspektivy // Neftepromyslovoe delo», 2018 g., № 7, s. 48 – 55, DOI: 10.30713/0207- 2351-2018-7-48-55. (in Russ.)
Hobyr L.M. Ymovirnisna otsinka rezultativ interpretatsii danykh ta parametriv heofizychnykh doslidzhen / Hobyr L.M., Vovk R.B., Poteriailo L.O., Sheketa V.I. // Vseukrainskyi shchokvartalnyi naukovo-tekhnichnyi zhurnal “Rozvidka ta rozrobka naftovykh i hazovykh rodovyshch”. 2018;3(68).p. 46-59(in Ukr.).
Dmitrievskiy A.N., Duplyakin V.O., Yeremin N.A., Kapranov V.V. Neyrosetevoe modelirovanie v sistemakh preduprezhdeniya oslozhneniy i avariynykh situatsiy pri stroitelstve neftyanykh i gazovykh skvazhin //Davachі i sistemy.№12.2019 g., s.21 – 27(in Russ.)
Razrabotka protsessa prinyatiya resheniy pri modelirovanii i proektirovanii mestorozhdeniy uglevodorodov na osnove vyvoda po pretsedentam. Novye informatsionnye tekhnologii v neftegazovoy otrasli i obrazovanii: materialy VIII Mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii; otv. red. O. N. Kuzyakov. – Tyumen: TIU, 2019. – 324 s. – Tekst: neposredstvennyy. ISBN 978-5-9961-2225-7 . (in Russ.)
Kabyshev B.P. Geologiya i neftegazonosnost Dneprovo-Donetskoy zapadiny. Neftegazonosnost / B.P. Kabyshev, P.F. Shpak, O.D. Bilyk i dr. – Kiev: Naukova dumka, 1989. – 204 s. (in Russ.)
Funktsionalnye vozmozhnosti polnomasshtabnogo burovogo trenazhera DrillSim-5000 [Yelektronniy resurs] – Rezhim dostupu do resursu: https://www.gubkin.ru/faculty/ oil_and_gas_development/chairs_and_departments/drill_center/DrillSim-5000.php. (in Russ.)
Krygina A.S, Ivanov D.B., Sharafieva Z.F. Aktualnye problemy ekologii dobychi, transporta i pererabotki nefti. materialy VII Mezhdunarodnoy konferentsii s elementami nauchnoy shkoly dlya molodezhi. 2018s 179(in Russ.)
Yeremin A.N. Novaya klassifikatsiya tsifrovykh i intellektualnykh skvazhin // Avtomatizatsiya i IT v neftegazovoy oblasti, № 2 (24) 3, 2016 g., s. 2 – 4(in Russ.)
Chernikov A.D., Eremin N.A., Stolyarov V.E., Sboev A.G., Semenova-Chashchina O.K., Fitsner L.K. (2020). Application of artificial intelligence methods for identifying and predicting complications in the construction of oil and gas wells: problems and solutions. Georesursy = Georesources, 22(3),pp.87–96. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2020.3.87-96
Poteriailo L.O. Vykorystannia CBR pry realizatsii inzhenernykh rishen system klasu «Burovi trenazhery» /Poteriailo L.O., Protsiuk V.V.,. Kravtsiv K.I//VI Mizhnar. nauk.-tekhn. konf. «Kompiuterne modeliuvannia ta optymizatsiia skladnykh system», Dnipro, 4.11.2020. – Dnipro, 2020. (in Ukr.)
Poteriailo L.O. Modeliuvannia imitatsionnoi modeli keruvannia protsesamy burinnia na osnovi pretsedentiv /Poteriailo L.O., Protsiuk V.V.,. Kravtsiv K.I// Vseukrainskoi nauk.-prakt. konf. «Informatsiini tekhnolohii v osviti, tekhnitsi ta promyslovosti » - ITOTP-2020 -Ivano-Frankivsk, 8 zhovtnia 2020. (in Ukr.)
.png)
