Применение нейронных сетей в нефтегазовой индустрии

ВВЕДЕНИЕ 3
1 Использование нейронных сетей в нефтегазовой отрасли 5
1.1 Нейронные сети 6
1.2 Интерпретация геологических данных 8
1.3 Эксплуатация месторождений 8
1.4 Прогнозирование цен 10
2 Цифровая трансформация нефтегазовой отрасли 11
2.1 Первые шаги к трансформации 11
2.2 Оцифровка нефтедобычи 12
2.3 Ожидания и перспективы 12
2.4 Автоматизация переработки 13
2.5 Выгода цифровизации в разработке и добычи 15
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 16
Список используемых источников 18

Весь текст будет доступен после покупки

Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть) –матмодель, а также её программное или аппаратное обеспечение, построенное по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма [1].
На сегодняшний день нейронные технологии применяются повсеместно и исключением не является и нефтегазовая отрасль.
Искусственный интеллект учёные представляют всему миру как самодостаточное научное направление. Если же рассматривать его в старом аспекте, то данные знания как отдельная область науки получили широкое распространение и пoпулярнoсть в середине двадцатого века. Основоположником науки об искусственном интеллекте принято считать учёного с мирoвым именем – Тьюринга. Именно он первый сравнил человека с «умной машиной», которую сложно отличить от людей по внешним качествам. Сегодня при значительных достижениях в науке, технике, технологиях, процессам цифрового улучшения активов фирмы, а также при финансовых возможностях современных предприятий нефтегазового комплекса внедрение искусственного интеллекта не кажется далёким будущим. Актуальность темы исследования искусственного интеллекта связана с накопленным за значительный отрезок времени учёными опытом, а также с очень большими затратами (расходами), так как это высокотехнологичные достижения науки [1].
Искусственная нейронная сеть представляет собой вычислительную систему с большим количеством одновременно функционирующих простых процессоров с множеством связей.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Использование нейронных сетей в нефтегазовой отрасли

В последние годы произошло значительное падение стоимости на сырье, в первую очередь на нефть – это явление которое произошло не в первый раз, а новое равновесное состояние рынка, которое сформировалось в результате инноваций. В такой ситуации преимущество получают те производители, которые могут быстро приспособиться к низким ценам, снизив издержки и повысив эффективность. До последнего времени основной движущей силой нового развития энергетического сектора была «сланцевая революция». Ситуация быстро меняется, поэтому сейчас в нефтегазовой индустрии идет активный поиск новых технологических решений, которые позволили бы ей пережить период низких цен. Одно из самых обсуждаемых и быстрорастущих направлений — технологии «искусственного интеллекта» [3].
Три основных направления использования таких технологий: интерпретация геологических данных, эксплуатация месторождений (умных месторождений — smart fields) и прогнозирование цен.
Методы, которые были получены совсем недавно позволяют на основе искусственного интеллекта повышать результативность проводимых работ как в геологоразведке, так и в добыче — дает вероятность добиваться лучшего итога с меньшими расходами. В новых рыночных условиях, сформировавшихся в энергетическом и горнодобывающем секторах, весьма значимо применять все доступные механизмы, дабы увеличить результативность. Позже снижения цен на сырьевые товары добывающим компаниям необходимы больше точные способы прогнозирования, которые дозволили бы проанализировать метаморфозы на рынке и усовершенствовать тактическое проектирование.
Падение стоимости на нефть и другие бытовые товары, протекавшее в последние два года, бросает серьезный вызов добывающим компаниям. Малые цены принуждают их искать новые инновационные решения — пути возрастания производительности как нынешней операционной деятельности, так и тактического планирования. Можно выразить одно из таких направлений – искусственный интеллект. Искусственный интеллект — это способность программных систем делать точно такое же человеческое мышление для выполнения различных задач:
? обучение (восприятие информации, ее обработка и определение правил ее использования);
? умозаключение (применение этих правил для совершения
определенных выводов и принятия решений);
? самокоррекция (самостоятельное исправление неправильных
результатов с учетом накапливаемого опыта) и др.
Искусственный интеллект соперничает с человеческим по точности, мощности и скорости. Он способен воспринимать огромное число громоздких данных, стремительно структурировать их, производить обзор и давать на выходе нужный итог (в зависимости от загружаемых данных и поставленной задачи — идентификация образов, управление, прогнозирование и т. д.).
Очень знаменитыми являются области использования искусственного интеллекта – идентификация образов (текстов, изображений, речи, лиц и др.), «компьютерное зрение» (технология, дозволяющая компьютерам определять, отслеживать и систематизировать объекты), машинный перевод, игровые программы, обработка и обзор данных и многое другое. Существенную роль искусственный интеллект играет и в работе нефтегазового промысла – от интерпретации геологических данных до последнего момента – добычи углеводородов. Его привлечение приводит к снижению расходов и к возрастанию результативности производства. Особенно распространенным способом, основанным на искусственном интеллекте, — как в этой отрасли, так и в целом — являются искусственные нейронные сети [4].

Весь текст будет доступен после покупки

1 Нейронная сеть // Большая российская энциклопедия: 35 т. / гл. ред. Ю. С. Осипов. – М.: Большая российская энциклопедия, 2004–2017.
2 Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. — М.: СССР-США СП «Параграф», 1990. — 160 с
3 Еремин Д. М., Гарцеев И. Б. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления. – М.: МИРЭА, 2004. – 75 с.
4 Тадеусевич Рышард, Боровик Барбара, Гончаж Томаш, Леппер Бартош. Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / Перевод И. Д. Рудинского. — М.: Горячая линия — Телеком, 2011. – 408 с.
5 Подольский, А.К. Применение методов искусственного интеллекта в нефтегазовой промышленности // Современная наука. 2016. №3. С. - 33-36
6 Борисов А.С., Куликов С.А. Искусственные нейронные сети в прогнозировании нефтегазоносности по данным сейсморазведки // Казанский (Приволжский) федеральный университет, Институт геологии и нефтегазовых технологий. 2012.
7 Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. М.: Энергия, 1974.
8 Демарчук В.В. Перспективы и направления реализации проектов «интеллектуальных» месторождений нефти и газа // Молодой ученый. 2014. № 19. С. 284–289.

Весь текст будет доступен после покупки