Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/3033
Title: Кластеризація набору ознак для розпізнавання ускладнень у процесі буріння свердловин
Authors: Шавранський, В. М.
Keywords: ускладнення
розпізнавання
процес буріння
ознаки
параметри
давач
контроль
осложнение
распознавание
процесс бурения
признаки
датчик
контроль
complication
recognition
process of the boring drilling
sign
parameters
davach
davach
Issue Date: 2012
Publisher: ІФНТУНГ
Citation: Шавранський, В. М. Кластеризація набору ознак для розпізнавання ускладнень у процесі буріння свердловин / В. М. Шавранський // Нафтогазова енергетика. - 2012. - № 2. - С. 109-116.
Abstract: Показано, що процес буріння контролюється і аналізується за значеннями декількох параметрів, які автоматично вимірюються за допомогою давачів і систем контролю та керування за увесь час проводки свердловини. Наведено аналіз ускладнень і їх ознак, що виникають в процесі буріння свердловин з метою кластеризації набору ознак для розпізнавання тих ускладнень, що найчастіше зустрічаються на практиці, з метою завчасного їх запобігання. Визначено найбільш інформаційні ознаки, які доцільно використовувати для розпізнавання більшості ускладнень.
Показано, что процесс бурения контролируется и анализируется по значениям нескольких параметров, которые автоматически измеряются с помощью датчиков и систем контроля и управления прп проводке скважины. Приведен анализ осложнений и их признаков, возникающих в процессе бурения скважин с целью кластеризации набора признаков для распознавания тех осложнений, которые чаще всего встречаются на практике, с целью их предотвращения. Определены наиболее информационные признаки, которые целесообразно использовать при распознавании большинства осложнений.
It is shown that the drilling process is monitored and analyzed based on the values of several parameters that are automatically measured by the sensors and control systems for the well making time. The drilling problems that occur in the process of wells drilling are analyzed to feature set clustering for the practical complications identification and their early prevention. The most informative features that should be used in recognizing the complications are determined.
URI: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/3033
ISSN: 1993—9868
Appears in Collections:Нафтогазова енергетика - 2012 - № 2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
3180p.pdf374.54 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record   Google Scholar


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.