Статья посвящена вопросу создания прогностических моделей, основанных на обученных пользовательских и автоматизированных нейронных сетях, с целью прогнозной оценки некоторых добычных характеристик горизонтальных скважин с многостадийным гидравлическим разрывом пласта. По мнению авторов, прогнозируемые характеристики являются основными при оценке потенциала нефтяных скважин или эффективности проведения геолого-технических мероприятий. Для этого решается задача численного прогнозирования, представлен комплексный подход к обучению как пользовательских, так и автоматизированных нейронных сетей, определены архитектура и свободные параметры нейронных сетей, выделен оптимальный набор входных данных для моделирования с применением метода «обратного исключения», часто применяемого в статистике, но редко используемого с нейронными сетями. Отмечено, что процесс, который проходят нейронные сети во время обучения, в значительной степени скрыт и остается необъясненным (по этой причине нейронные сети имеют репутацию «черного ящика»). В свою очередь, проведенные исследования демонстрируют критерии выбора наиболее точных прогностических моделей. Основываясь на геологической природе исследуемого объекта, показана возможность тиражирования обученных прогностических моделей, не ограничиваясь при этом одним участком недр. Таким образом, авторами предлагается внедрить нейросетевые прогностические модели, способные корректно прогнозировать добычные характеристики скважин в условиях ощутимой изменчивости и неоднородности данных, характерных для многих операций в области разработки месторождений.
Список литературы
1. Nisbet R., Elder J., Miner G. Handbook of statistical analysis and data mining applications. – Academic Press, 2009. – 822 p. – https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374765-5.X0001-0
2. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных / Под ред. В.П. Боровикова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия – Телеком, 2008. – 392 с.
3. Методы Data Mining как система поддержки принятия решений в условиях ограничения данных / В.А. Маркин, Л.В. Маркина, В.Р. Байрамов, М.Ю. Лобанок // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 5. – С. 138–142. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-5-138-142
Юбилей Великой Победы
В юбилейном 2025 году подготовлены: - специальная подборка статей журнала, посвященных подвигу нефтяников в годы Великой Отечественной войны; - списки авторов публикаций журнала - участников боев и участников трудового фронта. |
