ИЗУЧЕНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫБОРА ЖИДКОСТИ ГИДРОРАЗРЫВА ПЛАСТА (600,00 руб.)

Первый автор	Шепелев
Авторы	Будкевич Р.Л., Гайфуллин Т.Л., Закиров Р.Р., Аленькин И.А.
Страниц	10

ID	928555
Аннотация	Гидроразрыв пласта ( ГРП) – это сложный и многоэтапный процесс, требующий точного планирования и выполнения. Внедрение современных технологий и методов позволяет значительно повысить эффективность ГРП и минимизировать его негативные воздействия. При этом процесс оптимизации состава жидкости для ГРП является достаточно большой проблемой, так как на ее свойства влияет большое число факторов, таких как анионный и катионный состав воды, её водородный показатель, температура и др. Поэтому для каждого конкретного случая специалистам в лабораторных условиях необходимо подбирать рецептуру жидкости для ГРП. Это трудозатратный и зачастую неэффективный способ, так как в условиях ограниченного времени сложно определить наиболее оптимальную рецептуру, а в силу большого числа факторов, влияющих на функциональные свойства жидкости, невозможно разработать системный подход. В связи с данной проблемой в работе изучены алгоритмы на основе модели искусственного интеллекта ( ИИ) , обученные на экспериментальных данных, полученных в процессе подбора состава жидкости ГРП. Тестирование моделей показало, что правильная интерпретация входных тестовых результатов, которые заранее известны, возможна только для ограниченного набора точек, тогда как для других ошибка получалась явная. Результаты расчета MAPE и R2 показали, что предсказательная точность ниже требуемой. Поэтому необходима разработка более сложного алгоритма ИИ для обучения по ограниченному набору данных. Для решения проблем, связанных с ограниченным набором данных, была разработана методика по синтезу математической модели с помощью ряда методов на основе аддитивной нелинейной регрессии, LASSO- и Ridge- регрессиях. Данная методика зарекомендовала себя как эффективный метод при проблемах с объемом данных и большом числе управляющих параметров.

ИЗУЧЕНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫБОРА ЖИДКОСТИ ГИДРОРАЗРЫВА ПЛАСТА / И.А. Шепелев [и др.] // Нефтепромысловое дело. Oilfield Engineering .— 2025 .— №5 .— С. 29-38 .— URL: https://rucont.ru/efd/928555 (дата обращения: 15.07.2025)