К проекту технологии нейросетевого анализа для решения задач нефтегазовой геофизики
https://doi.org/10.31660/0445-0108-2024-3-44-57
Аннотация
Нейросетевой анализ (НСА) является перспективным направлением повышения эффективности нефтегазовой геофизики и нефтегазовой отрасли. Анализ полученного опыта использования имеющихся методов и пакетов программ НСА при решении задач нефтегазовой геофизики свидетельствует об отсутствии существенного (прорывного) эффекта.
Для достижения значимого эффекта предлагается переходить от методов к технологиям НСА. В работе предложена принципиальная архитектура технологии нейросетевого анализа для решения задач нефтегазовой геофизики, включающая в себя конструктор нейросетей; подсистему обучения геофизика в области НСА; цифровой полигон; базу знаний (о задачах, методах НСА, методиках и опыте решения прикладных задач). Обсуждаются элементы предлагаемой технологии и их взаимосвязь. Кратко охарактеризован пилотный вариант предлагаемой технологии, включающий ее основные элементы, ориентированный, прежде всего, на обучение специалистов. Результаты апробации пилотного варианта показали эффективность предлагаемой технологии. Определены первоочередные научные и технологические задачи развития предлагаемой технологии.
Об авторе
С. К. Туренко
Тюменский индустриальный университет
Россия
Россия
Сергей Константинович Туренко, доктор технических наук, профессор,
заведующий кафедрой
кафедра прикладной геофизики
Тюмень
Список литературы
1. Туренко, С. К. О цифровизации нефтегазовой геофизики / С. К. Туренко. – DOI: 10.33285/0132-2222-2021-6(575)-23-28. – Текст : непосредственный // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2021. – № 6 (575). – С. 23–28.
2. Туренко, С. К. Об использовании методов нейросетевого анализа в нефтегазовой геофизике / С. К. Туренко – Текст : непосредственный // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. – 2024. – № 1. – С. 66–71.
3. Ипатова, Э. Методологии и технологии системного проектирования информационных систем / Э. Ипатова, Ю. Ипатов. – Москва : ФЛИНТА, 2021. – 257 с. – Текст : непосредственный.
4. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – Санкт-Петербург : Питер, 2001. – 384 с. – Текст : непосредственный.
5. Кириченко, А. А. Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА) / А. А. Кириченко. – 2020. – URL: https://ridero.ru/books/konstruirovanie_iskusstvennykh_neironnykh_ansamblei_ina/freeText/#freeTextContainer. – Текст : электронный.
6. Корчагин, О. А. Цифровые геофизические полигоны как важный фактор развития отечественных программных комплексов для геологоразведочных работ на углеводороды / О. А. Корчагин. – Текст : непосредственный // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. – 2023. – № 6 (185). – С. 54–59.
7. Виртуальный тренажер-нейросимулятор для решения задач нефтегазовой геофизики «Geophysics Neural Simulator». Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2021681055 : заявл. 10.11.21 : опубл. 17. 11. 21 / Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.
8. Цифровая модель текстурно-неоднородных пород-коллекторов. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2022617868 : заявл. 15. 04. 22 : опубл. 26. 04. 22 / Брюханова Е. В., Мамяшев В. Г., Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.
Рецензия
Для цитирования:
Туренко С.К. К проекту технологии нейросетевого анализа для решения задач нефтегазовой геофизики. Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2024;(3):44-57. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2024-3-44-57
For citation:
Turenko S.K. Developing neural network analysis technology for the resolution of issues in oil and gas geophysics. Oil and Gas Studies. 2024;(3):44-57. (In Russ.) https://doi.org/10.31660/0445-0108-2024-3-44-57
Просмотров:
173
Послать статью по эл. почте 
Оставить комментарий 