Нейромережева система автоматизації прогнозування динаміки контрольованих параметрів процесу буріння нафтогазових свердловин

Abstract

Метою дисертаційного дослідження є розробка та впровадження інтелектуальної системи, яка використовує нейронні мережі для автоматичного прогнозування змін у контрольованих параметрах буріння. Така система може значно підвищити ефективність буріння, зменшити ризики аварій та оптимізувати витрати ресурсів шляхом точнішого прогнозування та оперативного реагування на зміни в процесі буріння. У дисертаційній роботі наведене теоретичне узагальнення і вирішення актуальної науково-практичної задачі створення нейромережевої системи автоматизації прогнозування динаміки контрольованих параметрів процесу буріння нафтогазових свердловин. Це передбачає розробку методів і алгоритмів, що дозволяють з високою точністю визначити зміни в параметрах буріння, забезпечуючи тим самим ефективність і безпеку бурового процесу, а також оптимізацію витрат і ресурсів.

The aim of the dissertation research is to develop and implement an intelligent system that uses neural networks to automatically predict changes in controlled drilling parameters. Such a system can significantly increase drilling efficiency, reduce the risk of accidents, and optimize resource consumption through more accurate predictions and promt responses to changes in the drilling process.The thesis presents a theoretical generalization and solution of an actual scientific and practical problem of creating a neural network system for automating the prediction of the dynamics of the control parameters of the process of drilling oil and gas wells. This involves the development of methods and algorithms that allow anticipation of changes in drilling parameters with high accuracy, thereby ensuring the efficiency and safety of the drilling process, as well as optimizing costs and resources.