Карточка | Таблица | 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): электронныйДата создания записи: 04.07.2020 Коллекции: Научно-квалификационные работы Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть НБ СурГУ | Все | |||||
Интернет | Читатели | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- 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
Статистика использования
Количество обращений: 5
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |