Национално издателство "Аз-буки"
Министерство на образованието и науката
Wikipedia
  • Вход
  • Регистрация
Вестник „Аз-буки”
Няма резултати
Вижте всички резултати
  • Начало
  • За вестника
  • Екип
  • Архив
  • Контакт
  • Реклама
  • Абонамент
  • en_US
  • Начало
  • За вестника
  • Екип
  • Архив
  • Контакт
  • Реклама
  • Абонамент
  • en_US
Няма резултати
Вижте всички резултати
Вестник „Аз-буки”
Няма резултати
Вижте всички резултати
Начало Uncategorized

Development of Oil Fields Using Science Artificial Intelligence and Machine Learning

Ivo Hristov от Ivo Hristov
26-12-2023
в Uncategorized
A A

Al-Obaidi S.H.1), Chang W.J.2), Hofmann M.1)
1) Department of Petroleum Engineering – Mining University (Russia)
2)Department of Petroleum Engineering – University of Xidian (China)

https://doi.org/10.53656/nat2023-3-4.01

Abstract. Since artificial intelligence has become increasingly prevalent in the oil industry, it is relevant to this study since it is being used for exploration, development, production, field design, and management planning to improve decision-making, reduce costs, and speed up production. For establishing relationships between complex non-linear datasets, machine learning has proved superior to regression methods in petroleum engineering when it comes to high-dimensional data prediction errors, processing power, and memory. In this article, machine learning is compared with conventional statistical models of oil and gas engineering for determining and predicting reservoir pressure values in the development of oil fields. The effectiveness and potential of machine learning to determine reservoir pressure values was analysed. Using non-parametric multivariate model that link well performance over time, a new method is proposed for predicting reservoir pressure using machine learning. According to the proposed method, the predicted reservoir pressure correlates well with values measured by hydrodynamic studies of wells based on the dynamics of indicators describing well performance. Machine learning method based on random forest algorithm tends to provide better prediction reliability for reservoir pressure than linear regression method (absolute deviation: 0.86; relative deviation: 6.8%).
Keywords: Machine learning; Oil fields; Reservoir pressure; Prediction; Non-parametric

Влезте в системата, за да прочетете пълната статия Your Image Description

Свързани статии:

Default ThumbnailРефлексивно-дативни конструкции с оптативно значение в българския език Default ThumbnailЗа необходимостта от психологизация на съвременния образователен процес Default ThumbnailНов прочит на идеята за художествено възпитание, отразена в списание „Училищна практика“ от 1906 година Default ThumbnailSustainable Professional Development Through Coaching: Benefits for Teachers and Learners

Последвайте ни в социалните мрежи

Viber
СподелянеTweet
Предишна статия

ГОДИШНО СЪДЪРЖАНИЕ НА НАУЧНО СПИСАНИЕ „ИСТОРИЯ“

Следваща статия

Agile Software Development Assisted Implementation of a Mentoring Solution in a Large Enterprise

Следваща статия

Agile Software Development Assisted Implementation of a Mentoring Solution in a Large Enterprise

Български народни противоприродни обичаи и суеверия

Апостериорен анализ на критериален тест за активизиране и диагностика на рефлексия в обучението по биология и здравно образование – VIII клас (раздел „Обмяна на веществата“)

Последни публикации

  • Отличия за млади благотворители
  • Международният младежки медиен фестивал „Арлекин 2025“ събра над 150 ученици
  • Емоции от първата ученическа екскурзия
  • Открий своята професия, избери своето бъдеще
  • Фестивалът „Ало, Космос! Говори България!“ се завръща с пето издание
  • Над 2000 занимания за деца в лятната ваканционна програма на МОН
  • Държавата подкрепя 2500 деца с дарби през 2025 г.
  • Психоаналитикът проф. Моника Богданова: Ученето е усилие, а в последните години се сведе до забавление
  • Медиатор по призвание
  • Интегрален тест в VII клас след промяна в учебните програми
  • Софийският университет е сред първите 50% от най-добрите в света в QS University Rankings 2026
  • Какво трябва да знаем за отпуска при две и повече деца
  • Национално състезание по пътна безопасност във Враца
  • Тържество на таланта
  • Бебешката зала в Габрово – възродената сцена за детски усмивки
  • Първо българско училище в Остин отпразнува края на учебната година
  • ДГ „Еделвайс“ докосва сърцата
  • Децата учат най-добре чрез преживявания
  • Чудесата нямат край
  • Удължават общественото обсъждане на промените в Закона за предучилищното и училищното образование
  • Доц. д-р арх. Гичка Кутова-Каменова, ректор на УАСГ: Нужно е още по-тясно сътрудничество между бизнеса и висшето образование
  • Споделянето е пътят към успеха

София 1113, бул. “Цариградско шосе” № 125, бл. 5

+0700 18466

izdatelstvo.mon@azbuki.bg
azbuki@mon.bg

Полезни линкове

  • Къде можете да намерите изданията?
  • Вход за абонати
  • Начало
  • Контакт
  • Абонамент
  • Проекти
  • Реклама

Вестник „Аз-буки”

  • Вестник “Аз-буки”
  • Абонамент
  • Архив

Научните списания

  • Стратегии на образователната и научната политика
  • Български език и литература
  • Педагогика
  • Математика и информатика
  • Обучение по природни науки и върхови технологии
  • Професионално образование
  • История
  • Чуждоезиково обучение
  • Философия

Бюлетин

  • Достъп до обществена информация
  • Условия за ползване
  • Профил на купувача

© 2012-2025 Национално издателство "Аз-буки"

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password? Sign Up

Create New Account!

Fill the forms bellow to register

All fields are required. Log In

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
bg_BG
en_US bg_BG
  • Вход
  • Sign Up
Няма резултати
Вижте всички резултати
  • Начало
  • За вестника
  • Екип
  • Архив
  • Контакт
  • Реклама
  • Абонамент
  • en_US

© 2012-2025 Национално издателство "Аз-буки"