1. Репозиторий ТюмГУ
  2. Общеуниверситетские коллекции
  3. Материалы конференций, форумов, семинаров
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34805
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorМилютин, Д. А.ru
dc.contributor.authorПономарев, В. П.ru
dc.contributor.authorРадаев, К. В.ru
dc.contributor.authorБарская, Г. Б.ru
dc.contributor.authorГлухих, И. Н.ru
dc.contributor.authorMilyutin, D. A.en
dc.contributor.authorPonomarev, V. P.en
dc.contributor.authorRadaev, K. V.en
dc.contributor.authorBarskaya, G. B.en
dc.contributor.authorGlukhikh, I. N.en
dc.date.accessioned2024-11-19T09:33:18Z-
dc.date.available2024-11-19T09:33:18Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationДиагностирование состояния штанговых глубинных насосов при помощи нейронных сетей / Д. А. Милютин, В. П. Пономарев, К. В. Радаев [др.]. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых, Тюмень, 25 апреля 2024 г. / отв. ред. Л. Н. Бакановская, М. С. Воробьева ; Министерство науки и высшего образования РФ, Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2024. — Вып. 22. — С. 147–151.ru
dc.identifier.isbn978-5-400-01784-1
dc.identifier.urihttps://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34805-
dc.description.abstractВ статье представлено описание процесса разработки модели нейронной сети для решения задачи распознавания состояния работы штангового глубинного насоса (ШГН) по динамограмме. Проведены сравнения полученного решения с ранее опубликованными. Сделаны выводы о направлении дальнейших исследований в данной области.ru
dc.description.abstractThe paper presents a description of the process of developing a neural network model to solve the problem of recognizing the state of operation of a sucker-rod deep-well pump (SDP) by dynamogram. The obtained solution is compared with previously published ones. Conclusions about the direction of further research in this area are made.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherТюмГУ-Pressru
dc.relation.ispartofМатематическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 22. — Тюмень, 2024ru
dc.rightsЛицензионный договор № 2328 от 15.05.2024ru
dc.subjectконференцияru
dc.subjectразметка данныхru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectштанговый глубинный насосru
dc.subjectскважинаru
dc.subjectдинамограммаru
dc.subjectконтрольru
dc.subjectдинамометрированиеru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectconferenceen
dc.subjectdata partitioningen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdeep well pumpen
dc.subjectwellen
dc.subjectdynamogramen
dc.subjectcontrolen
dc.subjectdynamometeren
dc.subjectneural networksaen
dc.titleДиагностирование состояния штанговых глубинных насосов при помощи нейронных сетейru
dc.title.alternativeDiagnostics of deep well rod pumps condition using neural networksen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
local.description.firstpage147
local.description.lastpage151
local.conference.nameВсероссийская конференция молодых ученых «Математическое и информационное моделирование»ru
local.conference.date25.04.2024
Располагается в коллекциях:Материалы конференций, форумов, семинаров

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
miim_2024_147_151.pdf1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.