1. ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 11
1.1. Организационная структура предприятия 11
1.2. Понятие о методах увеличения нефтеотдачи 12
1.3. Анализ исследований по оценке эффективности МОХ МУН 23
1.4. Движение потоков данных 27
1.5. Разработка модели выбора технологии МОХ МУН 28
1.6. Нормативно-справочная документация 31
2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 33
2.1. Характеристика комплекса задач 33
2.2. Выходная информация 33
2.3. Входная информация 34
3. ОПИСАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 36
3.1. Анализ эмпирических данных о результатах МОХ МУН 36
3.2. Обобщенная линейная модель 40
3.3. Глубокое обучение 44
3.4. Деревья решений 48
3.5. Метод случайного дерева 53
3.6. Градиентные деревья решений 57
3.7. Метод опорных векторов 62
3.8. Результаты анализа 67
6. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 69
6.1. Идентификация информационного пространства 69
7. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 71
7.1. Требования к программному обеспечению 71
7.2. Выбор архитектуры системы 72
7.3. Базовое программное обеспечение 72
7.4. Проектирование прикладного программного обеспечения 74
7.5. Описание интерфейса пользователя 75
8. АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ 81
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 96
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 97
В настоящее время нефть – это один из важнейших полезных ископаемых во всем мире, так как при ее сгорании выделяется большое количество энергии. Но, как и все полезные ископаемые, нефть – это исчерпываемый ресурс. Процесс добычи нефти из подземных месторождений становится все более сложным и затратным по мере истощения легко доступных ресурсов. Методы увеличения нефти отдачи (МУН) позволяют извлекать оставшуюся нефть, которая осталась в месторождении после первоначальной добычи.
Актуальной проблемой для нефтедобывающих компаний является исчерпание запасов нефти в уже известных месторождениях. Для повышения нефтеотдачи используются различные методы увеличения нефтеотдачи, однако каждый метод может оказывать разное воздействие на каждое месторождение.
Компания ПАО «НК «Роснефть» разработала алгоритм для выбора участков, на которых применение методов увеличения нефтеотдачи может принести наибольшую добычу. Однако обработка необходимого объема данных для применения алгоритма может занять много времени и сил, что может привести к ошибкам и потере добычи.
Для ускорения процесса и сокращения трудозатрат необходимо автоматизировать алгоритм и разработать модель для расчета прогнозируемой дополнительной добычи на основе уже имеющихся данных. Это позволит компаниям быстрее и точнее определить участки, где применение методов увеличения нефтеотдачи будет наиболее эффективным.
Цель этой работы – это разработка программного обеспечения для поддержки принятия решения по выбору технологий малообъемных химических методов увеличения нефтеотдачи
Задачи:
1) На основании анализа результативности МОХ МУН, проведенном в бакалаврской работе построить модель расчета дополнительной добычи;
2) Разработать программное обеспечение для поддержки принятия решения по выбору технологий малообъемных химических методов увеличения нефтеотдачи.
Для достижения цели магистерской диссертации были выполнены несколько задач, таких как проведение анализа предметной области, разработка модели процесса, постановка задачи, описание математической модели и разработка программного обеспечения. Было разработано программное обеспечение для поддержки принятия решений по выбору технологий малообъемных химических методов повышения нефтеотдачи. Разработанное ПО было протестировано на реальных данных и показало свою работоспособность и адекватность поставленным задачам.
Программное обеспечение помогает эксперту принимать решения по выбору участков, подходящих для применения МОХ МУН и подбору конкретных технологий для этих участков. Оно также позволяет рассчитывать прогнозируемую дополнительную добычу при применении полимерных и осадкообразующих технологий.
Окончательный результат удовлетворяет целям магистерской диссертации и может быть использован экспертами в данной предметной области для принятия решений по повышению нефтеотдачи на малообъемных участках.
