ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ И ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИХ ПЕРСПЕКТИВ.
Keywords:
газоконденсатные месторождения, машинное обучение, прогнозирование, эксплуатационные показатели, искусственный интеллект, перспективы разработки.Abstract
Эффективная эксплуатация газоконденсатных месторождений и оценка их
долгосрочных перспектив являются одними из актуальных задач современной
нефтегазовой
отрасли.
Традиционные
методы
прогнозирования
эксплуатационных показателей часто не обеспечивают необходимой точности
из-за сложности и нелинейности процессов, протекающих в пласте. В данном
тезисе рассматриваются возможности применения методов машинного обучения
для
прогнозирования
основных
эксплуатационных
показателей
газоконденсатных месторождений. Использование алгоритмов машинного
обучения позволяет анализировать большие массивы данных, выявлять скрытые
закономерности и повышать точность прогнозов, что способствует принятию
более обоснованных технологических решений.
References
1. Очилов, А. А., Абдурахимов, С. А., & Адизов, Б. З. (2019). Тяжелые
нефти Узбекистана и их устойчивые водонефтяные эмульсии. Universum:
технические науки, (9 (66)), 77-80.
2. Очилов А. А., & Олимов, Б. С. (2017). Деэмульгаторы для разрушения
устойчивых водонефтяных эмульсий.Вопросы науки и образования,(1(2)),12-13.
3. Очилов, А. А., & Суяров, М. Т. (2016). Образование устойчивых водонефтяных
эмульсий. Наука и образование сегодня, (2 (3)), 23-25.
4. Оchilоv, А. А., & Ochilov, X. G. A. (2022). Оg’ir yuqоri qоvushqоqli nеftlаrdа
bаrqаrоr suv nеft emulsiyalаrining shаkllаnishi vа bаrqаrоrlаnishining sаbаblаri.
Science and Education, 3(4), 559-564.
5. Очилов, А. А., & Ашуров, Б. Ш. (2022). Деэмульгирования высоковязких
тяжелых нефтей и способы их решения. Science and Education, 3(4), 510-515.
