Разработка системы для оптимизации мероприятий по повышению эффективности нефтедобычи на основе методов Data Science
Методы машинного обучения, технологический режим скважин
Цель выполнения проекта: Применение методов Data Science для оптимизации мероприятий по повышению эффективности нефтедобычи
Предложен подход оценки и прогнозирования показателей технического режима нефтяных скважин с помощью оригинальных методов машинного обучения (Data Science)
Назначение научно-технического продукта (изделия и т.п.): Компьютерный комплекс, позволяющий проводить необходимый прогноз показателей технического режима нефтяных скважин с помощью оригинальных методов машинного обучения – «Прогноз-Н».
Научная новизна предлагаемых в проекте решений: В настоящий момент аналогичный анализ чаще всего проводится  с помощью визуального таблицы Excel и простейших методов статистического анализа. Наш компьютерный комплекс позволит использовать современные методы машинного обучения (Data Science) людям без специального математического образования.
Обоснование необходимости проведения НИР: Целью данного проекта является адаптация методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных для объективной оценки влияния различных факторов,  характеристик эксплуатации и  мероприятий по  повышению эффективности, на интенсивность   работы скважин и стабильность уровня нефтедобычи
В задачи проекта также входит поиск достоверных взаимосвязей между различными факторами создание алгоритмов, прогнозирующих эффективность нефтедобычи при различных значениях характеристик эксплуатации и  мероприятий по  повышению эффективности
Основные технические параметры, определяющие количественные, качественные и стоимостные характеристики продукции (в сопоставлении с существующими аналогами, в т.ч. мировыми): - проведены предварительные исследования с использованием программного комплекса Прогноз М, разработанного фирмой Азфорус
- использование результатов проекта позволит повысить стабильность уровня нефтедобычи и увеличить рентабельность нефтяных компаний;
- сбор дополнительной информации, содержащий детальные сведения об истории эксплуатации, проведение анализа данных и создание алгоритмов прогнозирования уровня и стабильности нефтедобычи
- достаточный объём и качество экспериментальных данных, правильность и достоверность анализа данных, выбор оптимальных методов машинного обучения.
Нейросетевые разработки страдают тем, что представляют собой "черный ящик" - то есть результат распознавания становится известен, но почему он получен, никакого объяснения нет.  Наш подход позволяет выявлять самые важные закономерности, доказывать их математическую достоверность, располагать по информативности ключевые параметры, требующие особого внимания для достижения поставленной цели.
Программный комплекс позволяет создавать пошаговый план перевода объекта из класса с не благоприятным прогнозом в класс с благоприятным прогнозом (прибыльная скважина).
Конструктивные требования (включая технологические требования, требования по надежности, эксплуатации, техническому обслуживанию, ремонту, хранению, упаковке, маркировке и транспортировке): Выходом процесса является прогностический алгоритм, а также визуальное описание существующих зависимостей. Программный комплекс позволит нефтяникам повысить эффективность эксплуатации скважин, путем воздействия на выявленные ключевые параметры и оптимизации технического режима эксплуатации скважин.
Методы машинного обучения на обучающей выборке выявляют набор наиболее информативных показателей, от которых зависит отнесение того или иного объекта (нефтяной скважины) в первый класс (высокий объем добычи нефти) или во второй (низкий объем). Использование метода ОДР на одномерных показателях выявляет закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в приведённом исследовании представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже, чем p<0,001.
Для достоверной оценки подобной диагностической способности использовали так называемый метод скользящего контроля. В результате этих исследований был выделен целый набор машинных методов, которые обладали достаточной эффективностью.
нефтяная промышленность
Юрий
Штырлов
Владимирович
Инженер по эксплуатации
Отсутствует
Отсутствует
-
-
РОССИЯ
Юрий
Штырлов
Владимирович
Инженер по эксплуатации
РОССИЯ
38.53.23
Геология нефтегазоносных территорий
02.07.IP
ENGINEERING, PETROLEUM
Юрий
Штырлов
Владимирович
1) Сбор и подготовка данных 
2) Анализ данных методами машинного обучения (7 методов) 
3) Интерпретация полученных результатов 
4) Отчет с наглядными иллюстрациями
5) Создание рекомендации и предложений по техническому режиму эксплуатации нефтяных скважин
6) Создание компьютерного комплекса по анализу и прогнозированию скважин
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
Юрий
Штырлов
Владимирович
Физическое лицо
РОССИЯ