Developing neural network analysis technology for the resolution of issues in oil and gas geophysics

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

   Neural network analysis represents a promising avenue for enhancing the efficacy of petroleum geophysics and the oil and gas industry. The analysis of the obtained experience of using the available neural network analysis methods and software packages in solving problems of oil and gas geophysics shows the absence of a significant (breakthrough) effect. In order to achieve a significant effect, it is proposed to move from methods to neural network analysis technologies. The article presents a fundamental framework for neural network analysis technology in the context of oil and gas geophysics. This includes a neural network designer, a subsystem for training geophysicists in the field of neural network analysis, a digital polygon, and a knowledge base comprising tasks, neural network analysis methods, techniques, and experience in solving applied problems. The elements of the proposed technology and their interrelation are discussed in detail. The pilot version of the proposed technology, which includes its principal elements, is initially described in terms of its orientation towards the training of specialists. The results of the pilot version's approval have demonstrated the efficacy of the proposed technology. The scientific and technological priorities of the proposed technology development have been delineated.

Sobre autores

S. Turenko

Industrial University of Tyumen

Email: turenkosk@tyuiu.ru
ORCID ID: 0000-0002-3133-2193

Bibliografia

  1. Туренко, С. К. О цифровизации нефтегазовой геофизики / С. К. Туренко. – doi: 10.33285/0132-2222-2021-6(575)-23-28. – Текст : непосредственный // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2021. – № 6 (575). – С. 23–28.
  2. Туренко, С. К. Об использовании методов нейросетевого анализа в нефтегазовой геофизике / С. К. Туренко – Текст : непосредственный // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. – 2024. – № 1. – С. 66–71.
  3. Ипатова, Э. Методологии и технологии системного проектирования информационных систем / Э. Ипатова, Ю. Ипатов. – Москва : ФЛИНТА, 2021. – 257 с. – Текст : непосредственный.
  4. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – Санкт-Петербург : Питер, 2001. – 384 с. – Текст : непосредственный.
  5. Кириченко, А. А. Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА) / А. А. Кириченко. – 2020. – URL: https://ridero.ru/books/konstruirovanie_iskusstvennykh_neironnykh_ansamblei_ina/freeText/#freeTextContainer. – Текст : электронный.
  6. Корчагин, О. А. Цифровые геофизические полигоны как важный фактор развития отечественных программных комплексов для геологоразведочных работ на углеводороды / О. А. Корчагин. – Текст : непосредственный // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. – 2023. – № 6 (185). – С. 54–59.
  7. Виртуальный тренажер-нейросимулятор для решения задач нефтегазовой геофизики «Geophysics Neural Simulator». Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2021681055 : заявл. 10.11.21 : опубл. 17. 11. 21 / Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.
  8. Цифровая модель текстурно-неоднородных пород-коллекторов. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2022617868 : заявл. 15. 04. 22 : опубл. 26. 04. 22 / Брюханова Е. В., Мамяшев В. Г., Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».