Комп'ютерна нейромережева система підтримки прийняття рішень у процесі буріння нафтогазових свердловин

Abstract

Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності та безпеки процесу буріння нафтогазових свердловин шляхом розробки та впровадження комп’ютерної нейромережевої системи підтримки прийняття рішень, що базується на гібридній CNN-LSTM структурі для предиктивної ідентифікації передаварійних ситуацій та інтелектуальної оптимізації механічної швидкості проходки в режимі реального часу. У дисертаційній роботі розроблено структуру та програмно-технічні засоби комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень, що базується на гібридній нейромережевій моделі CNN-LSTM для предиктивного аналізу багатовимірних часових рядів процесу буріння.

The aim of the dissertation research is to improve the efficiency and safety of the oil and gas well drilling process through the development and implementation of a computer neural network decision support system based on a hybrid CNN-LSTM structure for the predictive identification of pre-emergency situations and intelligent optimization of the rate of penetration in real time. The dissertation presents the development of the structure and softwarehardware means of a computer decision support system based on a hybrid CNN-LSTM neural network model for predictive analysis of multidimensional time series in the drilling process.