|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
On the possibilities of applying artificial intelligence methods in solving oil and gas problemsстатья
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
- Авторы: Eremin N.A., Selenginsky D.A.
- Журнал: PROCEEDINGS OF THE TULA STATES UNIVERSITY-SCIENCES OF EARTH
- Номер: 1
- Год издания: 2023
- Первая страница: 201
- Последняя страница: 210
- Аннотация: On the possibilities of applying artificial intelligence methods in solving oil and gas problems / N.A. Eremin, D. A. Selenginsky // Izvestiya Tula State University. Earth Sciences. – 2023. – No. 1. – pp. 201-210. The subject of research in the article is the application of artificial intelligence methods in oil and gas production. In the oil and gas industry, the introduction of artificial intelligence methods increases the efficiency and productivity of the technologies used. This delivers better results, making AI tools an important technology for the industry. This articlediscusses the introduction of artificial intelligence methods for effective planning, prevention of complications and emergencies, determining the properties of the reservoir rock, optimiz-ing drilling and production capacity. With accurate knowledge of permeability and porosity, engineers can develop a reservoir plan and effectively manage hydrocarbon recovery. AI-based models use log data and seismic data to predict porosity. The permeability prediction is derived by considering different types of well log data in AI prediction modeling. Artificial intelligence methods, which can be trained by the accumulated database from real experiments, computer simulations and logs from operating fields, have the ability to predict the occurrence of complications and emergencies. Artificial intelligence tools can help optimize production, improve production efficiency and recover hydrocarbons.Key words: artificial intelligence, neural networks, organization of production, personnel selection, control of working equipment, anomaly detection, prediction of complications, well drilling, geological and technological information, accident prevention, automated system, well construction, oil production.References1. Gharbi R.B.C., Mansoori G.A., An introduction to artificial intelligence applica-tions in petroleum exploration and production. J. Petrol. Sci. 2005. Eng. 49. pp. 93-96. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2005.09.001 .2. Dodiya M., Shah M. A systematic study on shaping the future of solar prosumage using deep learning. Int. J. Energy Water Resour. 1e11. 2021. https://doi.org/10.1007/s42108-021-00114-8.3. Desai M., Shah M. An anatomization on breast cancer detection and diagnosis employing multi-layer perceptron neural network (MLP) and con-volu- tional neural network (CNN). Clin. eHealth. 2020. 4. 1e11. https://doi.org/10.1016j.ceh.2020.11.002.4. Panchiwala S., Shah M. A comprehensive study on critical security issues and challenges of the IoT world. J. Data, Inf. Manag. 2020. 2. 257e278. https://doi.org/ 10.1007/s42488-020-00030-2.5. Comparative anatomization of data mining and fuzzy logic techniques used in dia-betes prognosis / H. Thakkar, V. Shah, H. Yagnik, M. Shah // Clin. eHealth. 2020. 4. 12e23. https://doi.org/10.1016/j.ceh.2020.11.0016. Rahmanifard H., Plaksina T. Application of artificial intelligence techniques in the petroleum industry: a review. Artif. Intell. Rev. 2019. 52, 2295e2318. https:// doi.org/10.1007/s10462-018-9612-8.7. Reservoir Engineer and Artificial Intelligence Techniques for Data Analysis / O. Tapias [and others] // Society of Petroleum Engineers (SPE). 2001. https://doi.org/10.2118/68743-ms.8. Akanji L.T., Ofi I. Application of artificial intelligence in oilfield operation and intervention. Society of Petroleum Engineers - SPE Intelligent Energy International Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers. 2016. https:// doi.org/10.2118/181116-ms.9. Automated system for preventing accidents during the construction of wells / A.N. Dmitrievsky [et al.] // 2021.10. Dmitrievsky A. N., Stolyarov V. E., Eremin N. A. The role of information in the application of artificial intelligence technologies in the construction of wells for oil and gas fields // Scientific Journal of the Russian Gas Society. No.3 (26). 2020. pp. 6-21.11. Risk analysis when using artificial intelligence technologies in the oil and gas production complex / A.N. Dmitrievsky [et al.] // Automation, telemechanization and com-munication in the oil industry". 2021. No.7(576). pp.17-27. DOI: 10.33285/0132-2222-2021-7(576)-17–27.12. Dmitrievsky A. N., Stolyarov V. E., Eremin N. A. Actual issues and indicators of digital transformation at the final stage of oil and gas production of fields // Scientific and technical journal "SOCAR Proceedings". Scientific works of NIPI Neftegaz SOCAR. SOCAR Proceedings Special Issue No.2. 2021. P 001-013. http:// dx.doi.org/10.5510/OGP2021SI200543.Еремин Н.А., Селенгинский Д. А. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в решении нефтегазовых задач // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2023. – № 1. – С. 201-210. ISSN 2218-5194Статья подготовлена в рамках выполнения государственного задания (тема «Фундаментальный базис энергоэффективных, ресурсосберегающих и экологически безопасных, инновационных и цифровых технологий поиска, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений, исследование, добыча и освоение традиционных и нетрадиционных запа-сов и ресурсов нефти и газа; разработка рекомендаций по реализации продукции нефтегазового комплекса в условиях энергоперехода и политики ЕС по декарбонизации энергетики (фундаментальные, поисковые, прикладные, экономические и междисциплинарные исследования)», номер гос. Рег. № НИОКТР в РОСРИД 122022800270-0.Список литературыСтатья подготовлена в рамках выполнения государственного задания (тема «Фундаментальный базис энергоэффективных, ресурсосберегающих и экологически безопасных, инновационных и цифровых технологий поиска, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений, исследование, добыча и освоение традиционных и нетрадиционных запасов и ресурсов нефти и газа; разработка рекомендаций по реализации продукции нефтегазового комплекса в условиях энергоперехода и политики ЕС по декарбонизации энергетики (фундаментальные, поисковые, прикладные, экономические и междисциплинарные исследования)», номер гос. Рег. № НИОКТР в РОСРИД 122022800270-0.Список литературы1. Gharbi R.B.C., Mansoori G.A., An introduction to artificial intelli-gence applications in petroleum exploration and production. J. Petrol. Sci. 2005. Eng. 49. Р. 93-96. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2005.09.001.2. Dodiya M., Shah M. A systematic study on shaping the future of solar prosumage using deep learning. // Int. J. Energy Water Resour. 1e11. 2021. https://doi.org/10.1007/s42108-021-00114-8.3. Desai M., Shah M. An anatomization on breast cancer detection and diagnosis employing multi-layer perceptron neural network (MLP) and convolu- tional neural network (CNN). Clin. eHealth. 2020. 4. 1e11. https://doi.org/10.1016j.ceh.2020.11.002.4. Panchiwala S., Shah M. A comprehensive study on critical security is-sues and challenges of the IoT world. J. Data, Inf. Manag. 2020. 2. 257e278. https://doi.org/ 10.1007/s42488-020-00030-2.5. Comparative anatomization of data mining and fuzzy logic techniques used in diabetes prognosis / H. Thakkar, V. Shah, H. Yagnik, M. Shah // Clin. eHealth. 2020. 4. 12e23. https://doi.org/10.1016/j.ceh.2020.11.0016. Rahmanifard H., Plaksina T. Application of artificial intelligence techniques in the petroleum industry: a review. Artif. Intell. Rev. 2019. 52, 2295e2318. https:// doi.org/10.1007/s10462-018-9612-8.7. Reservoir Engineer and Artificial Intelligence Techniques for Data Analysis / O. Tapias [and others] // Society of Petroleum Engineers (SPE). 2001. https://doi.org/10.2118/68743-ms.8. Akanji L.T., Ofi I. Application of artificial intelligence in oilfield op-eration and intervention. Society of Petroleum Engineers - SPE Intelligent Ener-gy Interna- tional Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers. 2016. https:// doi.org/10.2118/181116-ms.9. Автоматизированная система предотвращения аварий при строи-тельстве скважин / А.Н. Дмитриевский [и др.] // 2021.10. Дмитриевский А. Н., Столяров В. Е., Еремин Н. А. Роль инфор-мации в применении технологий искусственного интеллекта при строи-тельстве скважин для нефтегазовых месторождений // Научный Журнал Российского Газового Общества. №3 (26). 2020. С. 6–21.11. Анализ рисков при использовании технологий искусственного интеллекта в нефтегазодобывающем комплексе / А.Н. Дмитриевский [и др.] // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленно-сти». 2021. №7(576). С.17-27. DOI: 10.33285/0132-2222-2021-7(576)-17–27.12. Дмитриевский А Н., Столяров В. Е., Еремин Н. А. Актуальные вопросы и индикаторы цифровой трансформации на заключительной ста-дии нефтегазодобычи промыслов // Научно-технический журнал «SOCAR Proceedings». Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. Спецвыпуск SOCAR Proceedings Special Issue No.2. 2021. Р 001–013. http:// dx.doi.org/10.5510/OGP2021SI200543.
- Добавил в систему: Еремин Николай Александрович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | tsu_izv_earth_science_2023_01_a_201-210.pdf | 1,6 МБ | 1 апреля 2023 [EreminNA] |