| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.advisor | Игошин, Д. Е. | ru |
| dc.contributor.advisor | Igoshin, D. E. | en |
| dc.contributor.author | Копанев, В. И. | ru |
| dc.contributor.author | Kopanev, V. I. | en |
| dc.date.accessioned | 2023-11-03T05:19:58Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-03T05:19:58Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Копанев, Виталий Игоревич. Повышение устойчивости решения задачи оптимизации режимов закачки нагнетательных скважин : выпускная квалификационная работа (магистерская диссертация) студента 2 курса очной формы обучения по направлению подготовки 01.04.01 Математика, магистерская программа «Вычислительная механика» / В. И. Копанев ; научный руководитель Д. Е. Игошин ; автор рецензии А. Ю. Боталов ; Тюменский государственный университет, Институт математики и компьютерных наук, Кафедра фундаментальной математики и механики. — Тюмень, 2023. — Текст : электронный. | ru |
| dc.identifier.uri | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/28585 | - |
| dc.description.abstract | Целью работы является разработка предложений повышающих преемственность оптимальных режимов в результате нейросетевой оптимизации режимов работы нагнетательных скважин при выполнении нового расчета на новый квартал без существенной потерей скорости расчетов. | ru |
| dc.description.abstract | The aim of the work is to develop proposals that increase the continuity of optimal modes as a result of neural network optimization of injection well operation modes when performing a new calculation for a new quarter without a significant loss of calculation speed. | en |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.language.iso | ru | en |
| dc.rights | Согласие от 22.06.2023 г. на размещение части текста ВКР В. И. Копанева | ru |
| dc.subject | магистерская диссертация | ru |
| dc.subject | нейронные сети | ru |
| dc.subject | адаптация нейронной сети | ru |
| dc.subject | кластеризация элементов заводнения | ru |
| dc.subject | прокси-модели | ru |
| dc.subject | модификация градиентного спуска | ru |
| dc.subject | master's thesis | en |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | neural network adaptation | en |
| dc.subject | clustering of flooding elements | en |
| dc.subject | proxy models | en |
| dc.subject | modification of gradient descent | en |
| dc.title | Повышение устойчивости решения задачи оптимизации режимов закачки нагнетательных скважин | ru |
| dc.title.alternative | Improving the stability of solving the problem of optimizing injection well injection modes | en |
| dc.type | Master's thesis | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en |
| local.contributor.department | Институт математики и компьютерных наук | ru |
| local.contributor.subdepartment | Кафедра фундаментальной математики и механики | ru |
| local.thesis.level | Магистр | ru |
| local.identifier.uuid | be096535-fd5e-4c5d-a6ec-6a03e7c7e12a | - |
| local.identifier.handle | ru-tsu/28585 | - |
| local.thesis.discipline | 01.04.01 – Математика | ru |
| Appears in Collections: | Магистерские диссертации
|
Skip navigation