В Институте информационных технологий НАНА состоялся научный семинар отдела № 2 на тему «Вопросы построения рекомендуемой системы для выбора геолого-технических мероприятий в нефтяных скважинах».
Заведующий отделом института, доктор философии по технике, доцент Ядигар Имамвердиев, представивший доклад на тему «NG-AI4Oil: Разработка технологий искусственного интеллекта нового поколения для нефтяных месторождений» проинформировал о проведенных и планируемых научных исследованиях по теме. Он отметил, что это исследование финансируется Фондом науки SOCAR и было выполнено в рамках грантового проекта.
Докладчик рассказал о геолого-технических мероприятиях, осуществляемых в нефтяных скважинах для повышения коэффициента нефтедобычи, их видах, процедурах регистрации этих мер и об оценке экономической эффективности. Подчеркнув необходимость подхода к геолого-техническим мероприятиям, как к инвестиционному проекту, он отметил, озависимость оценки и выбора от многочисленных факторов, а также трудности удовлетворительного решения этого вопроса классическими методами моделирования.
По словам Я.Имамвердиева, рекомендуемая система предусматривает внедрение методов искусственного интеллекта на основе собранных ранее реальных данных о выполненных геолого-технических мероприятии учетывая опыт и знания специалистов. Он также подчеркнул, что предлагаемая система позволяет рекомендовать оптимальный вид геолого-технического мероприятия для конкретной скважины, оценить экономическую эффективность выбранного мероприятия, выбрать эффективную технологию и соответствующего поставщика нефтесервиса для проведения мероприятия.
Затем, зав.отделом подробно проинформировал о состоянии текущих исследований в области рекомендуемых систем. Он сообщил, что классификация рекомендуемых систем, собранные данные, математическая формализация проблемы, решаемые задачи в рекомендуемых системах и алгоритмы их решения, плюсы и минусы подходов, оценка качества рекомендуемых систем привела к сведению показатели, также рассказал о конкурсе «Netflix Prize», который сыграл особую роль в развитии рекомендательных систем.
Докладчик информируя о собранных данных для создания предполагаемой системы рекомендации отметил, что в этот сборник данных входят данные, полученные приблизительно из 100 нефтяных скважин без гидродинамического моделирования, собранные данные о геолого-технических мероприятиях, проведенных в некоторых из этих скважин, данные по добыче, характеризующие результаты геолого-технических мероприятий, а также информация о компаниях и применяемых технологиях, реализующие меры по гидравлическому разложению налётов.
По его словам, с учетом объективных трудностей сбора больших объемов данных в исследуемом вопросе необходимо использовать методы интеллектуального анализа, которые не очень востребованы для объема данных.
Я.Имамвердиев отметил, что были проведены эксперименты по кластеризации собранных данных методом k-means, и полеченнные предварительные результаты удовлетворительны, построение рекомендуемой системы, основанной на алгоритмах кластеризации по исследуемой теме, кажется более реальным для практического применения. В то же время планируется предложить общую архитектуру рекомендуемых систем для нефтегазовой промышленности.
В заключение были проведены обсуждения по докладу.
© Все права защищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.