Верификация данных при контроле добычи и разработки
Нефтегазовые компании в результате своей деятельности получают множество данных каждый день, применение различных подходов к верификации данных при контроле добычи и разработки открывает возможности анализа и предсказания развития трендов в области геологии, инженерии, производства и наилучшего способа использования оборудования для достижения оптимальных результатов работы на всех стадиях своей деятельности.
Содержание не найдено
Список использованных источников
1. https://ntc.gazprom-neft.ru/research-and-development/papers/30515/
2. https://propane-butane.ru/tehnologii-bolshih-dannyh-v-neftegazovoj-otrasli
3. https://ntc.gazprom-neft.ru/research-and-development/proneft/3199/52649/
4. http://bngs.samgtu.ru/node/84
Таким образом, данные в нефтегазовой отрасли имеют высокую неопределенность.В условиях повышения количества поступающей информации и требований к ее качеству проверять данные вручную не представляется возможным. Следовательно, актуальной становится задача внедрения в производственный процесс алгоритмов автоматизированного анализа промысловых данных. Были выделены три основных подхода к разработке таких алгоритмов – на основе: базовых статистических методов, физических моделей и алгоритмов для обработки больших объемов информации – методов машинного обучения.
Статистическими методами можно проверять параметры, не должны сильно изменяться по времени, или находясь в непосредственной близости по расстоянию (в соседних скважинах), или по какому-то другому признаку. В одной из информационных систем была создана проверка параметров, полученных по результатам интерпретации данных геофизических исследований скважин