SurSU Electronic Library

     
?

Details
Card Table RUSMARC

Вирстюк, Анастасия Юрьевна. Математические модели и алгоритмы поддержки принятия решений для повышения эффективности работы нефтяных скважин [Электронный ресурс]: научный доклад об основных результатах подготовительной научно-квалификационной работы (диссертации) / А. Ю. Вирстюк; Сургутский государственный университет, Политехнический институт; науч. рук. В. С. Микшина, С. У. Увайсов. — Электронные текстовые данные (1 файл: 5 705 420 байт). — Сургут, 2020. — Коллекция: Научно-квалификационные работы. — Заглавие с титульного экрана. — Режим доступа: Корпоративная сеть СурГУ или с любой точки подключения к Интернет по логину и паролю. — <URL:https://elib.surgu.ru/fulltext/vkr/2020/7483>. — Текст (визуальный): электронный

Record create date: 7/4/2020

Collections: Научно-квалификационные работы

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Document access rights

Network User group Action
SL SurSU Local Network All Read
Internet Readers Read
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. Современные проблемы анализа эффективности работы нефтяных скважин
    • 1.1. Анализ особенностей геологических процессов
    • 1.2. Понятие эффективности
    • 1.3. Обзор моделей и алгоритмов поддержки принятия решений для повышения эффективности работы нефтяных скважин
    • 1.4. Выводы
  • 2. Предварительный анализ и преобразование исходных данных
    • 2.1. Описание исходных данных для оценки эффективности работы нефтяных скважин
    • 2.2. Проверка исходных данных на соответствие нормальному закону распределения
    • 2.3. Статистический анализ данных
    • 2.4. Корреляционный анализ данных
    • 2.5. Предварительная обработка данных
      • 2.5.1. Обработка пропущенных значений в исходных данных
      • 2.5.2. Поиск аномальных значений
    • 2.6. Кластеризация данных
      • 2.6.1. Общее представление о кластеризации. Метод k-means
      • 2.6.2. Подбор оптимального числа кластеров. Интерпретация результатов кластеризации k-means
    • 2.7. Выводы
  • 3. МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ НЕФТЯНЫХ СКВАЖИН
    • 3.1. Отбор значимых показателей в регрессионные модели
    • 3.2. Выбор формы регрессионных уравнений
    • 3.3. Построение регрессионных моделей для анализа эффективности работы нефтяных скважин. Проверка значимости коэффициентов регрессионной модели
    • 3.4. Проверка адекватности уравнений регрессии
    • 3.5. Выводы
  • 4. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ НЕФТЯНЫХ СКВАЖИН
    • 4.1. Описание основных компонентов системы поддержки принятия решений для повышения эффективности работы нефтяных скважин
    • 4.2. Алгоритм поддержки принятия решений для повышения эффективности работы нефтяных скважин
    • 4.3. Интерфейс системы поддержки принятия решений для повышения эффективности работы нефтяных скважин
    • 4.4. Выводы и анализ полученных результатов
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • ЛИТЕРАТУРА

Usage statistics

stat Access count: 5
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics