Article

Article title IMPLEMENTATION OF NEURAL NETWORK DATA ANALYSIS IN OIL AND GAS EXTRACTION INDUSTRY
Authors M.G. Tkachenko, Y.S. Korovin
Section SECTION VI. COMPUTER COMPLEXES OF NEW GENERATION AND NEUROCOMPUTERS
Month, Year 12, 2010 @en
Index UDC 004.891.3
DOI
Abstract The problem of oil production industrial process efficiency growth is considered in the work. The above mentioned problem is proposed to be solved by well stock idle times reduction. The task of high oil volume wells state analysis on the basis of neural network data analysis methods is considered. The decision support system software for operators of electric submersible pumps is developed on the basis of represented methods, algorithms and approaches.

Download PDF

Keywords Neural networks; data analysis; oil extraction; electric submersible pumps.
References 1. Толстоусов А. Взгляд на рынок / A. Толстоусов. Режим доступа:
[http://www.grandiscapital.ru/markets/27/ 30.09.2010]
2. Коровин Я.С. Принципы построения мультинейроагентных систем поддержки принятия решения для управления технологическими процессами нефтегазодобывающих предприятий / Галуев Г.А., Коровин С.Я., Коровин Я.С. // Нейрокомпьютеры. Разработка и применение. – М.: Изд-во "Радиотехника" – 2006. – № 4-5. – С. 116-122.
3. Коровин Я.С. Система поддержки принятия решений по контролю состояния УЭЦН на основе нейронной сети: архитектура, реализация, перспективы / Коровин Я.С. // Нефтяное хозяйство. – Изд-во "Нефтяное хозяйство", 2007. – № 1. – С. 80-85.
4. Korovin Y.S. Intellectual decision adoption support systems for technological processes management in oil/gas production industry on the basis of neuronetwork and multiagent technologies usage / Galuyev G.A., Korovin S.Y., Korovin Y.S. // Optical Memory and Neural Networks. – New York, USA, "Allerton Press" – 2006. – № 3. – Р. 179-185.
5. Korovin Y.S. Oil & Gas Production Enterprises Technological Processes Management On The Multineuroagent Decision Adoption Support System Basis / Galuyev G.A., Korovin S.Y., Korovin Y.S., Matveev S.N. // Optical Memory and Neural Networks. – New York, USA, "Allerton Press", 2006. – № 4. – Р. 150-157.
6. Петровский А.Б. Компьютерная поддержка принятия решений: современное состояние и перспективы развития / Петровский А.Б. // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник / Под ред. Д.М. Гвишиани, В.Н. Садовского. – М.: Эдиториал УРСС, 1996. – № 24. – С. 146-178.
7. Каллан Роберт. Основные концепции нейронных сетей / Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2003. – 288 с.
8. Галуев Г.А., Коровин Я.С. Мультинейроагентная система поддержки принятия решений для управления технологическими процессами нефтегазодобывающих предприятий // Известия ТРТУ. – 2005. – № 10 (54). – С. 108-115.
9. Коровин Я.С. Методика определения типов неисправностей в работе технологического оборудования нефтегазодобывающих предприятий и ее нейросетевая реализация / Коровин Я.С., Шипика А.В. // Материалы Второй Международной научной молодежной школы "Нейроинформатика и системы ассоциативной памяти". – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. – С. 158-161.
10. Коровин Я.С. Особенности внедрения системы поддержки принятия решений по контролю состояния установок электроцентробежных насосов на основе нейронной сети: практические результаты, перспективы развития // Известия ТРТУ. – 2007. – № 1 (73). – С. 82-88.
11. Коровин Я.С. Нейросетевой подход к управлению мехатронным комплексом технологического оборудования нефтегазодобывающей отрасли / Коровин Я.С. // Сб. материалов Международной научно-технической выставки-конгресса "Мехатроника и робототехника" (МиР-2007). – СПб., 2007. – С. 81-83.

Comments are closed.