http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/25 Всеукраїнський науково-технічний журнал 2026-03-21T08:41:56Z http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/9947 Title: Моделювання властивостей газоводневих сумішей для прогнозування параметрів витікання із розподільних мереж Authors: Копачук, Н.В.; Григорський, С.Я. Abstract: Розроблено та валідовано прості інженерні математичні моделі для визначення ключових термо динамічних властивостей, що є основою для підвищення точності прогнозування параметрів витікання газоводневих сумішей в умовах газорозподільних мереж. Для створення надійної бази еталонних даних, на основі якої проводилась розробка моделей, згенеровано вичерпний масив значень у програмному комплексі PVTsim Nova за фундаментальним рівнянням стану GERG-2008.; Simple engineering mathematical models have been developed and validated to determine the key thermodynamic properties that form the basis for improving the accuracy of predicting leakage parameters of hydrogen-natural gas mixtures under the conditions of gas distribution networks. To create a reliable benchmark database for model development, a comprehensive array of values was generated in the PVTsim Nova software package using the fundamental GERG-2008 equation of state. 2025-01-01T00:00:00Z http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/9946 Title: Технічні аспекти ефективного центрування обсадних колон Authors: Сенюшкович, М.В.; Марцинків, О.Б.; Витвицький, І.І.; Дудич, І.Ф.; Витвицький, І.І. Abstract: Стаття присвячена дослідженню чинників, що визначають ефективне центрування обсадних колон у свердловинах, до яких належать: тип свердловини, її геометричні параметри, глибина спуску обсадної ко лони та довжина інтервалу центрування; інтенсивність викривлення стовбура свердловини.; The article is devoted to the study of factors that determine the effective centering of casing strings in wells which include: the type of well, the geometric parameters of well, the casing string running depth and the length of casing centering interval; the intensity of the well deviation. 2025-01-01T00:00:00Z http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/9945 Title: Використання нейромереж для оцінювання пористості та проникності гірських порід Authors: Юрчишин, О.В.; Розловська, С.Є. Abstract: Із появою штучного інтелекту (ШІ) і його застосуванням у різних галузях промисловості з'явилася можливість автоматизувати та оптимізувати багато процесів, в тому числі і в геофізиці. Використання ШІ у геофізичних дослідженнях свердловин (ГДС) може внести революційні зміни у способи збору, обробки та інтерпретації даних. Очікується, що він стане ключовим інструментом у нафтогазовій промисловості для розвитку моделювання та аналізу даних, пропонуючи значні переваги для точності та ефективності процесів. У роботі продемонстровано спробу оцінити пористість та проникність гірських порід на основі результатів ГДС за допомогою нейромережі, як основного інструменту.; The advent of artificial intelligence (AI) and its application in various industries has made it possible to automate and optimise many processes, including those in geophysics. Using AI in geophysical well surveys could transform the way data is collected, processed and interpreted. AI is expected to become a key tool in the oil and gas industry, advancing data modelling and analysis and offering significant benefits in terms of accuracy and efficiency. This paper presents an approach to estimating the porosity and permeability of rocks based on geoph?sical survey results, using a neural network as the primary tool. 2025-01-01T00:00:00Z http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/9944 Title: Використання нейромереж для оцінювання пористості та проникності гірських порід Authors: Юрчишин, О.В.; Розловська, С.Є. Abstract: Із появою штучного інтелекту (ШІ) і його застосуванням у різних галузях промисловості з'явилася можливість автоматизувати та оптимізувати багато процесів, в тому числі і в геофізиці. Використання ШІ у геофізичних дослідженнях свердловин (ГДС) може внести революційні зміни у способи збору, обробки та інтерпретації даних.; The advent of artificial intelligence (AI) and its application in various industries has made it possible to automate and optimise many processes, including those in geophysics. Using AI in geophysical well surveys could transform the way data is collected, processed and interpreted. AI is expected to become a key tool in the oil and gas industry, advancing data modelling and analysis and offering significant benefits in terms of accuracy and efficiency. This paper presents an approach to estimating the porosity and permeability of rocks based on geoph?sical survey results, using a neural network as the primary tool. 2025-01-01T00:00:00Z