Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/22622
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorГанопольский, Р. М.ru
dc.contributor.authorGanopolskij, R. M.en
dc.date.accessioned2023-05-10T04:40:20Z-
dc.date.available2023-05-10T04:40:20Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationГанопольский, Р. М. Исследование влияния зашумленности исходных данных на точность определения коэффициентов взаимовлияния скважин методом линейной регрессии / Р. М. Ганопольский. — Текст : электронный // Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика / главный редактор А. Б. Шабаров. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2023. — Т. 9, № 1(33). — С. 107–115.ru
dc.identifier.issn2411-7978-
dc.identifier.issn2500-3526-
dc.identifier.urihttps://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/22622-
dc.description.abstractДля прогнозирования работы добывающей скважины используются гидродинамические симуляторы. Их работа занимает много времени, поэтому постоянно появляются альтернативные упрощенные методы, например прокси-модели. Сначала эти модели настраиваются на исторические данные, а затем дают прогнозы. Но очень часто исходные данные недостаточно точны и полны. Необходимо изучить, насколько ошибка в каждом исходном параметре влияет на качество прогноза. В статье построен алгоритм определения коэффициентов взаимовлияния скважин методом линейной регрессии. Проведено исследование устойчивости полученного решения к зашумлению исходных данных при различных условиях. Получен прогноз дебита на добывающей скважине, который далее сравнивается с точным значением. Проанализировано, в каких исходных данных погрешность больше всего влияет на ошибку прогноза. Предложены возможные варианты обеспечения устойчивости.ru
dc.description.abstractHydrodynamic simulators are used to predict the operation of a production well. Their work demands high performance. Alternative simplified methods are appearing constantly, for example, proxy models. Firstly, these models are tuned to historical data and then they make predictions. The source data is quite inaccurate and incomplete often. It is necessary to study how an input parameter error affects quality of forecast. This article shows an algorithm for determining the well interference coefficients by linear regression method. Study was made of the stability of the obtained solution to the noise of the initial data under various conditions. A production well forecast has been obtained, which is then compared with the exact value. The error in which initial data has the greatest impact on the forecast error is analyzed. Possible options for ensuring sustainability are proposed.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherТюмГУ-Pressru
dc.relation.ispartofВестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. – 2023. – Т. 9, № 1(33)ru
dc.subjectпрогноз добычиru
dc.subjectпрокси-моделиru
dc.subjectобъемно-резистивная модель CRMru
dc.subjectкоэффициенты взаимовлияния скважинru
dc.subjectметод линейной регрессииru
dc.subjectустойчивость к зашумленности данныхru
dc.subjectproduction forecasten
dc.subjectproxy modelsen
dc.subjectcapacity resistive model CRMen
dc.subjectwell interference coefficientsen
dc.subjectlinear regression methoden
dc.subjectresistance to data noiseen
dc.titleИсследование влияния зашумленности исходных данных на точность определения коэффициентов взаимовлияния скважин методом линейной регрессииru
dc.title.alternativeInfluence of noisy input data in accuracy of well interference coefficients by linear regression methoden
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
local.description.firstpage107-
local.description.lastpage115-
local.issue1(33)-
local.volume9-
local.identifier.uuidb6728d4d-9489-4c5d-bab4-4e213dc09fe7-
local.identifier.handleru-tsu/22622-
dc.identifier.doi10.21684/2411-7978-2023-9-1-107-115-
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика

Files in This Item:
File SizeFormat 
fizmat_2023_1_107_115.pdf667.38 kBAdobe PDFView/Open


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