Опубликована статья «Разработка метода Deep Learning для прогнозирования добычи нефти” (Development of Oil Production Forecasting Method based on Deep Learning, DOI: 10.19139/soic.-2310-5070-651) в журнале "Statistics, Optimization & Information Computing", опубликованном в издании " International Academic Press, при соавторстве заведующего отделом Института информационных технологий НАНА, доктора философии по технике, доцента Ядигара Имамвердиева и ведущего научного сотрудника, доктора философии по технике, доцента Фарганы Абдуллаевой.

Основная цель работы – разработка метода Deep Learning для глубокого обучения, способного с высокой точностью прогнозировать добычу нефти на основе ежемесячных дебитовых данных нефтяных скважин. Для прогнозирования временны рядов добычи нефти предложена гибридная модель CNN (Convolutional Neural Network) –LSTM (Long Short-Therm Memory) с иерархической архитектурой на основе объединения архитектур глубокой нейронной сети CNN и LSTM. Оценка эффективности предложенной модели была открыта для научных исследований, проверена на базе данных GV (Quantum Reservoir Impact), собранных в течение пяти лет из семи нефтяных месторождений.

Статья «NG-AI4Oil: Разработка технологий искусственного интеллекта нового поколения для нефтяных месторождений» подготовлена на основе научных исследований, проведенных в рамках грантового проекта, финансируемого Фондом науки Государственной нефтяной компании Азербайджана.

Отметим что, журнал «Statistics, Optimization & Information Computing» индексируется и реферируется в таких международных научных базах, как «Scopus» (Elsevier), «Crossref», «Google Scholar», «DOAJ», «Mathematical Reviews», «MathSciNet», «JournalTOCs» и др.

© Все права защищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.