name: АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО БУРОВОГО ИНСТРУМЕНТА
keyword_list: АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТА ПО ГЛУБИНЕ СТВОЛА СКВАЖИНЫ И ПО ВРЕМЕНИ БУРЕНИЯ СКВАЖИНЫ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТА ПО ВРЕМЕНИ БУРЕНИЯ СКВАЖИНЫ НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТА ПО ГЛУБИНЕ СТВОЛА СКВАЖИНЫ КОЭФФИЦИЕНТЫ КОРРЕЛЯЦИИ МЕТОД ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ДАННЫХ ДЕКОМПОЗИЦИЯ ДАННЫХ ПОЛНОСВЯЗАННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ МОДУЛЬНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ПРИХВАТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО БУРОВОГО ИНСТРУМЕНТА
abstract: В диссертационной работе, решается актуальная задача «прогнозирование прихвата технологического бурового инструмента» имеющей существенное значение для развития нефтегазовой отрасли. В работе предложен метод преобразования элементов данных по глубине ствола скважины, имеющих номинальную шкалу измерения, таких как типы горных пород, компоненты понизителя вязкости, понизителя водоотдачи, ингибирующей и смазывающей добавки, в данные, с относительной шкалой измерения, учитывающие долевые значения этих элементов данных и повышающий информативность входных данных нейронной сети. На основе четырехмодульной нейронной сети, разработана новая модель прогнозирования прихвата технологического инструмента по глубине ствола скважины, учитывающая в качестве элементов входных данных такие данные как типы горных пород, компоненты понизителя вязкости, водоотдачи, ингибирующей и смазывающей добавки. Модель на экспериментальных тестовых данных демонстрировала точность прогнозирования прихвата с вероятностью 0,96, что более чем на 20% превосходит по точности традиционных методов. Кроме того, на основе данной модели разработан алгоритм обработки данных для прогнозирования прихвата технологического инструмента по глубине ствола скважины, позволяющий поинтервально произвести процедуру прогнозирования прихвата в процессе проектирования и бурения скважины. Для полноты описания всех условий, вызывающих процесс возникновения прихвата, и с целью исключения ложных прогнозов на прихват, для набора данных по времени бурения предложен метод расчёта и учета дополнительного элемента данных, X3.20 – длина технологического инструмента, находящегося в зоне открытого ствола, позволяющая учитывать дополнительный фактор прихвата. Предложен метод декомпозиции данных о процессе возникновения и ликвидации прихвата на четыре подпроцесса, такие как Y1 – предприхватный подпроцесс, Y2 – прихватный подпроцесс, Y3 – послеприхватный подпроцесс и Y4 – штатный подпроцесс. Предложен ряд критериев распознавания этих подпроцессов из числа причин и признаков возникновения прихватов. А также предложен метод сегментации многомерных временных рядов из набора данных по времени бурения по четырем подпроцессам прихвата, с применением критериев распознавания этих подпроцессов, позволяющий получить обучающую выборку по четырем подпроцессам. На основе шестислойной полносвязаной нейронной сети разработана новая модель прогнозирования прихвата технологического инструмента по времени бурения скважины, учитывающая в качестве элементов входных данных, данные о свойствах, параметрах и режимах бурения, а также тренд изменения значений этих данных за 30 - минутный временной  интервал. Это позволило полученной модели быть более чувствительной и универсальной к данным из скважин других месторождений и прогнозировать прихват на экспериментальных тестовых данных с вероятностью 0,98. Кроме того, разработан алгоритм обработки данных для прогнозирования прихвата по времени бурения скважины, позволяющий сократить время процедуры прогнозирования, а также исключить ложный прогноз в обсаженных интервалах ствола скважины во время спускоподъемных и других технологических операций. Проведено исследование эффективности применения двух моделей прогнозирования на реальных экспериментальных данных. Первая модель успешно обнаруживает типы прихвата по интервалам бурения скважины, на стадии проектирования и в процессе бурения. Вторая модель обнаруживает признаки подпроцесса возникновения прихвата по времени бурения. А также было установлено, что применение двух моделей, позволит оперативно установить причины возникновения предприхватного подпроцесса, а также уменьшить риски возникновения непредвиденных прихватов, за счет обобщения результатов прогнозирования этих моделей.
chairman_dissertation_council.name: Александр
chairman_dissertation_council.surname: Шестаков
chairman_dissertation_council.patronymic: Леонидович
chairman_dissertation_council.position: Президент
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: A-4913-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 14320631300
chairman_dissertation_council.rinc_id: 148095
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Александр
organization_supervisor.surname: Вагнер
organization_supervisor.patronymic: Рудольфович
organization_supervisor.position: и.о. Ректора
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.17.19
rubrics.name: Математическое моделирование
rubrics.code: 52.47.15
rubrics.name: Бурение и заканчивание нефтяных и газовых скважин
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 53.01.77
rubrics.name: Методы исследования и моделирования. Математические и кибернетические методы
oecds.code: 01.05.LE
oecds.name: GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.02.ER
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Шестаков Александр Леонидович
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Клячкин Владимир Николаевич
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Абу-Абед Фарес Надимович
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027403857568
protection_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
protection_organization.supervisor_surname: ВАГНЕР
protection_organization.supervisor_patronymic: РУДОЛЬФОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027403857568
author_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
author_organization.supervisor_surname: ВАГНЕР
author_organization.supervisor_patronymic: РУДОЛЬФОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения