Построение нейросетевого анализатора аномалий для снижения риска при строительстве газовых и нефтяных скважин
Building a neural network analyzer to reduce the risk of anomalies in the construction of gas and oil wells
F. ABU-ABED, TvSTU; Tver State Technical University
В работе рассматриваются вопросы выбора математического аппарата для решения задачи распознавания предаварийных ситуаций, возникающих в процессе промышленного бурения, а также разработки и обучения классификатора на основе искусственной нейросети.
Предложена общая структура нейросетевого классификатора предаварийных ситуаций. Сформулирован метод распознавания предаварийных ситуаций в процессе промышленного бурения, снижающий риски при строительстве нефтяных и газовых скважин.
This paper deals with the choice of mathematical tools to solve the problem of recognition of pre-emergency situations arising in the industrial process of drilling, developing and training a classifier based on artificial neural networks. Also was suggested a general structure of the neural network classifier of pre-emergency situations. Then was formulated method for recognition pre-emergency situations in the industrial process of drilling gas and oil wells.
Если вас интересует полный текст статьи, Вы можете заказать ее в издательстве.
- Абу-Абед Ф.Н. Построение классификатора для снижения риска при строительстве нефтяных скважин на базе нейросетевой модели. Управление качеством в нефтегазовом комплексе // Ежекв. научно-технический журнал РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина и Российской инженерной академии. 2013. №1. С. 47 – 50.
- Абу-Абед Ф.Н., Допира Р.В. Применение средств моделирования нейросетей для анализа предаварийных ситуаций на буровых // Программные продукты и системы. 2010. №3 (91). С. 136 – 139.
- Абу-Абед Ф.Н., Борисов Н.А. Формирование рабочего словаря признаков для распознавания нештатных ситуаций в промышленном бурении скважин // Территория Нефтегаз. 2011. №10. С. 16 – 18.
- Абу-Абед Ф.Н., Борисов Н.А. Определение необходимого набора признаков для распознавания предаварийных ситуаций в процессе проводки скважин // Каротажник. 2011. №10 (208). С. 64 – 68.
- F.N. Abu-Abed. Creation of classifier to decrease risk during construction of oil wells on basis of neuro-net model. Quality control in oil and gas complex // Quaterly scientific-technical journal of the Gubkin Russian State University of oil and gas and Russian engineering Academy. 2013. №1. Pp. 47 – 50.
- F.N. Abu-Abed, R.V. Dopira. Using of modeling means of neuro-nets to analyze pre-failure situations at well sites. // Program products and systems. 2010. №3 (91). Pp. 136 – 139.
- F.N. Abu-Abed, N.A. Borisov. Forming of working dictionary of indices to verify extraordinary situations in industrial drilling of wells // Territory Oil & gas. 2011. №10. Pp. 16 – 18.
- Абу-Абед Ф.Н., Борисов Н.А. Определение необходимого набора признаков для распознавания предаварийных ситуаций в процессе проводки скважин // Каротажник. 2011. №10 (208). С. 64 – 68.
Комментарии посетителей сайта
|
Абу-Абед Ф.Н.
к.т.н., доцент кафедры «Электронные вычислительные машины»
Тверской государственный технический университет, Россия
Ключевые слова: распознавание образов, предаварийные ситуации, искусственные нейронные сети, метод распознавания Keywords: рattern recognition, abnormal situations, artificial neural network, recognition method
Просмотров статьи: 2365
| 
