Какие преимущества дает использование управляемых моделей в нефтегазовой промышленности. Как сочетаются классические физические модели и современные методы анализа данных. Почему важно объединять физические законы и машинное обучение при моделировании сложных процессов.
Преимущества использования управляемых моделей в нефтегазовой отрасли
Нефтегазовая промышленность активно внедряет управляемые модели, сочетающие классические физические законы и современные методы анализа данных. Такой подход позволяет получить ряд важных преимуществ:
- Повышение точности прогнозирования сложных процессов
- Учет большего количества факторов и параметров
- Выявление неочевидных закономерностей в данных
- Ускорение и удешевление вычислений по сравнению с полными физическими моделями
- Возможность работы с неполными или зашумленными данными
Рассмотрим подробнее, как сочетание физических законов и анализа данных позволяет создавать более эффективные модели для нефтегазовой отрасли.
Ограничения классических физических моделей в нефтегазовой сфере
Традиционно в нефтегазовой отрасли широко применялись физические модели, основанные на фундаментальных законах. Однако они имеют ряд ограничений:
- Сложность учета всех факторов, влияющих на реальные процессы
- Высокие вычислительные затраты при моделировании крупных месторождений
- Трудности с описанием нестандартных ситуаций
- Невозможность быстрой адаптации к изменяющимся условиям
Это приводит к необходимости поиска новых подходов, способных преодолеть данные ограничения.
Как анализ данных дополняет физические модели
Современные методы анализа данных и машинного обучения позволяют существенно расширить возможности моделирования в нефтегазовой сфере:
- Выявление скрытых закономерностей в больших массивах данных
- Построение эмпирических моделей на основе реальных измерений
- Быстрая адаптация моделей к изменяющимся условиям
- Работа с неполными и зашумленными данными
- Ускорение вычислений за счет аппроксимации сложных физических моделей
При этом важно сохранять физический смысл моделей, комбинируя классические подходы и методы машинного обучения.
Сочетание физических законов и машинного обучения
Наиболее эффективный подход заключается в объединении физических моделей и методов анализа данных. Это позволяет:
- Сохранить физический смысл и интерпретируемость моделей
- Повысить точность за счет учета реальных данных
- Ускорить вычисления при сохранении физической корректности
- Адаптировать модели к конкретным условиям месторождений
Такие гибридные модели сочетают преимущества обоих подходов и наиболее перспективны для решения сложных задач нефтегазовой отрасли.
Примеры применения управляемых моделей в нефтегазовой сфере
Рассмотрим несколько примеров успешного использования управляемых моделей в нефтегазовой промышленности:
- Оптимизация режимов работы скважин на основе анализа данных телеметрии
- Прогнозирование отказов оборудования с учетом физических процессов износа
- Моделирование процессов бурения с адаптацией к реальным геологическим условиям
- Оптимизация систем заводнения месторождений на основе гибридных моделей
- Прогнозирование добычи с учетом изменения свойств пласта во времени
Эти примеры демонстрируют широкие возможности применения управляемых моделей для повышения эффективности нефтегазодобычи.
Проблемы и ограничения управляемых моделей
Несмотря на значительные преимущества, у управляемых моделей есть и определенные ограничения:
- Необходимость большого количества качественных данных для обучения
- Сложность интерпретации некоторых моделей машинного обучения
- Риски переобучения и потери физического смысла
- Высокие требования к квалификации специалистов
- Ограниченная предсказательная способность в нестандартных ситуациях
Преодоление этих ограничений — важная задача для дальнейшего развития управляемых моделей в нефтегазовой сфере.
Перспективы развития управляемых моделей
Основные направления совершенствования управляемых моделей для нефтегазовой отрасли включают:
- Разработку новых архитектур гибридных моделей
- Создание методов интерпретации сложных моделей машинного обучения
- Повышение устойчивости моделей к недостатку и неточности данных
- Разработку подходов к учету экспертных знаний при построении моделей
- Создание отраслевых стандартов применения управляемых моделей
Развитие этих направлений позволит в полной мере реализовать потенциал управляемых моделей для повышения эффективности нефтегазовой промышленности.
Радиоуправляемые модели
Вход Регистрация
Корзина пуста… +0
Категории …Коллекционные моделиИнструментКраска, химия, материалыМаскиКаталоги, Книги, ЖурналыСборные моделиФототравлениеБоксы и стеллажи Журнальные серииИгрушкиРадиоуправляемые моделиСувенирыConcept CarАвтоспортАэродромная техникаВоенныеКиноМедицинаПожарныеПолицияПочта / mailСпецслужбыСтроительная техникаТакси
Производители
…3DF Express78artA-ModelAA ModelsAberAbordageAbrexAbteilung502AcademyACEACMEAD-ModumAdvanced ModelingAFV clubAGMAHC ModelsAIM Fan ModelAiresAirFixAK InteractiveAKhobbyAlanAlangerAlclad IIAlex MiniaturesAlezanALFAlmost RealALRAltayaAmercomAmerican DioramaAmerican Heritage ModelsAMG ModelsAmigo ModelsAMKAMMO MIGAmodelAmourAMPAMTAmusing HobbyAnsonAoshima (DISM)Apex RacingApplywood workshopARK modelsARM.
лабМОДЕЛИСТМоделстройМодель-СервисМодельхимпродуктМоя модельМР СТУДИЯНаш АвтопромНаши ГрузовикиНаши ТанкиОгонекПАО КАМАЗПетроградъПетроградъ и S_BПламенный моторПланета ПатворковПобедаПрапорПрестиж КоллекцияПромтракторПТВ СибирьПУЗЫРЁВЪРетроЛабРусская миниатюраРучная работаСарлабСВ-МодельСделано в СССРСергеевСибртехСМУ-23.SСоветский Автобус (СОВА)СолдатикиСоюзМакетСПБМСТАРТ 43Студия КАНСтудия КолесоСтудия МАЛСтудия ОфицерТанкоградТАРАНТемэксТехнологТехноПаркТри А СтудиоТри БогатыряТРЭКСУральский СоколФарфоровая МануфактураФинокоХерсон-МоделсЦейхгаузЧЕТРАЭ.В.М.ЭкипажЭлеконЭскадраЮный коллекционерМарки моделей …AbarthACAcuraADLERAECAGUSTAWESTLANDALFA ROMEOALPHA TAURIALPINE ALVISAMCAMERICAN LaFranceAMPHICARArmstrongAROArrowsARTEGAASCARIASTON MARTINAUBURNAUDIAURUSAUSTINAustro DaimlerAUTO UNION AutobianchiAVIAAWZBACBARKASBarreirosBATMOBILEBEDFORDBEIJINGBenelliBENETTONBENTLEYBERLIETBERNARDBESTURNBIANCHIBIZZARINIBLUEBIRDBMWBobcatBORGWARDBRABHAMBrawner-HawkBRISTOLBRMBUCCIALIBUFFALOBUGATTIBUICKBussingBWTCADILLACCAPAROCASECATERHAMChanganChangheCHAPARRALCHAUSSONCHECKERCHEETAHCHEVROLETCHEVRONCHRYSLERCISITALIACITROENCOBRACOMMERCooperCOPERSUCARCORDCORVETTE CORVIAR MONZACsepelDACIADaewooDAFDAIHATSUDAIMLERDALLARADATSUNDE DION BOUTONDe SotoDE TOMASODELAGEDELAHAYEDeLOREANDENNISDerwaysDESOTODEUTZ DevonDIAMONDDKWDODGEDongfengDONKERVOORTDUBONNETDUCATIDUESENBERGDYNAPACEAGLEEBROEDSELEMWENVISIONFACEL-VEGAFAWFENDTFERRARIFIATFORDFORDSONFOTONFRAMOFREIGHTLINERFSOFWDGINAFGMCGOGGOMOBILGOLIATHGORDONGRAHAMGREAT WALLGreyhoundGUMPERTHAMMHANOMAGHARLEY DAVIDSONHEALEYHENSCHELHindustan HINOHISPANO SUIZAHITACHIHOLDENHONDAHORCHHOTCHKISSHUDSONHUMBERHUMMERHYUNDAIIAMEIFAIKARUSIMPERIALINFINITIINGINNOCENTIINTERNATIONALINVICTAIRISBUSISOISOTTA FraschiniISUZUIVECOJAGUARJAWAJEEPJELCZJENSENKAISERKalmarKAWASAKIKENWORTHKIAKOENIGSEGG KOMATSUKRAMERKRUPPKTMLA SALLELAGONDALAMBORGHINILANCIALAND ROVERLANDINILanzLatilLaurin & KlementLaverdaLDSLEXUSLEYATLEYLANDLEYTONLIAZLIEBHERRLIGIERLINCOLNLISTERLLOYDLOCOMOBILELOLALORENZ & RANKLLORRAINE-DIETRICHLOTECLOTUSLUBLINLYKANMACKMAD MAXMAGIRUSMANMARCHMARMONMARUSSIA-VIRGINMASERATIMASSEY MATRAMAVERICKMAXIMMAYBACHMAZDAMAZZANTIMCAMcLARENMEGAMELKUSMERCEDES-BENZMERCERMERCURYMESSERSCHMITTMGBMIGMIKRUSMINARDIMINERVAMINIMIRAGEMITSUBISHIMONICAMORETTIMORGANMORRISMOTO GUZZIMULTICARMVMZNASH AMBASSADORNEOPLANNEW HOLLANDNISSANNIVA CHEVROLETNOBLENORMANSUNYSAOLDSMOBILE OLTCITOM LEONCINOOPELOPTIMASORECAOscaPACKARDPAGANIPanhardPANOZPANTHERPEGASOPESCAROLOPETERBILTPEUGEOTPHANOMEN PIERCE ArrowPLYMOUTHPOLONEZPONTIACPORSCHEPRAGAPRIMAPRINCE PUMARAMRAMBLERRED BULLRENAULTRoburROCARROLLS-ROYCEROSENBAUERROSENGARTROVERRUFSAABSACHSENRINGSALEENSALMSONSAMSUNGSANSANDEROSATURNSAUBERSaurerSAVASAVIEM SCAMMELSCANIASCIONScuderiaSEAGRAVESEATSETRASHADOWSHANGHAISHELBYSIMCASIMPLEXSIMSONSINPARSKODASMARTSOMUASoueastSPYKERSSANG YONGSSCSTANLEYSTARSTEYRSTUDEBAKERSTUTZSUBARUSUNBEAMSUZUKISYRENATALBOTTARPANTATATATRATEMPOTeslaTHOMASTolemanTOYOACETOYOPETTOYOTATRABANT TRIUMPHTUCKERTUKTVRTYRRELLUNICVan HoolVANWALLVAUXHALLVECTORVELOREXVENTURIVERITASVESPAVincentVOISINVOLKSWAGENVOLVOWANDERERWARSZAWAWARTBURGWESTERN STARWHITEWIESMANNWILLEMEWILLIAMSWillysYAMAHAYOSHIMURAYUGOZAGATOZASTAVAZUKZUNDAPPZunderZYTEKАМОБЕЛАЗВИСВНИИТЭ-ПТВолжскийГорькийЕрАЗЗАЗЗИLЗИSЗИМЗИУИЖКАЗКамскийКИМКРАЗКубаньКурганскийЛАЗЛенинградЛикинскийЛуаЗМинскийМоАЗМОСКВИЧМТБМТЗНАМИНАТИОДАЗПавловскийПЕТРОВИЧПУЗЫРЁВЪРАФРУССО-БАЛТСаранскийСемАРСМЗСТАРТТАРТУУАЗУралЗИSУральскийЧЕТРАЧМЗАПЯАЗЯТБ
Типы товаров
.
..ДекалиЗапчасти, аксессуарыЭлементы диорамАвиацияВоенная техникаВодный транспортЖ/Д транспортАвтобусВнедорожник / КроссоверГрузовикКемперГужевая повозкаЛегковой автомобильМикроавтобус / ФургонМотоциклПикапПрицепыТракторы, комбайныТроллейбусФигурки
Масштаб …1:11:21:31:41:51:61:81:91:101:121:141:161:181:201:211:221:241:251:261:271:281:291:301:321:331:341:351:361:371:381:391:401:421:431:441:451:461:471:481:501:511:521:531:541:551:561:571:601:641:681:691:721:751:761:801:831:871:901:951:961:1001:1031:1081:1101:1121:1201:1211:1251:1261:1301:1421:1441:1451:1481:1501:1601:2001:2201:2251:2501:2851:2881:3001:3501:3901:4001:4261:4501:5001:5301:5351:5501:5701:6001:7001:7201:8001:10001:11001:12001:12501:15001:20001:25001:27001:3000
СброситьНайти
— раздел -РаспродажаНовинкиУценкаСкоро в продажеСнова в продажеХитыЧерная пятница
— наличие -показывать проданныене показывать проданныетолько склад магазина
— сортировка -Имени от А до ЯИмени от Я до АЦенам: Низкие > ВысокиеЦенам: Высокие < Низкие
подгружать автоматически
показать еще +40
1 2 3 4 > >|
Показано с 1 по 40 из 145 (всего страниц — 4)
ПроизводителиAbrex
Academy
China Models
GK Racer Series
Jada Toys
Maisto
Rastar
Revell
Shuriken
Tamiya (J)
Trumpeter
ТехноПарк
ООО УПРАВЛЯЕМЫЕ МОДЕЛИ-ПРО, Ижевск (ИНН 1832124610), реквизиты, выписка из ЕГРЮЛ, адрес, почта, сайт, телефон, финансовые показатели
Обновить браузер
Обновить браузер
Возможности
Интеграция
О системе
Статистика
Контакты
CfDJ8HJyMSOWarhLkJBDZs2NT-H54azgWBndJPSaEuJkHJTyE_DKHvvRP4MF0_u1BxPlBHcWfNAPvZegFx3fNtBNoAE6bXRB1wxataHdeZVhNmAxx2nu_duyhfL5PNJHpMbBrnVu73gkMz6oqjId97SFBtI
Описание поисковой системы
энциклопедия поиска
ИНН
ОГРН
Санкционные списки
Поиск компаний
Руководитель организации
Судебные дела
Проверка аффилированности
Исполнительные производства
Реквизиты организации
Сведения о бенефициарах
Расчетный счет организации
Оценка кредитных рисков
Проверка блокировки расчетного счета
Численность сотрудников
Уставной капитал организации
Проверка на банкротство
Дата регистрации
Проверка контрагента по ИНН
КПП
ОКПО
Тендеры и госзакупки
Поиск клиентов (B2B)
Юридический адрес
Анализ финансового состояния
Учредители организации
Бухгалтерская отчетность
ОКТМО
ОКВЭД
Сравнение компаний
Проверка товарных знаков
Проверка лицензии
Выписка из ЕГРЮЛ
Анализ конкурентов
Сайт организации
ОКОПФ
Сведения о регистрации
ОКФС
Филиалы и представительства
ОКОГУ
ОКАТО
Реестр недобросовестных поставщиков
Рейтинг компании
Проверь себя и контрагента
Должная осмотрительность
Банковские лицензии
Скоринг контрагентов
Лицензии на алкоголь
Мониторинг СМИ
Признаки хозяйственной деятельности
Репутационные риски
Комплаенс
Компания ООО УПРАВЛЯЕМЫЕ МОДЕЛИ-ПРО, адрес: Удмуртская респ.
, г. Ижевск, проезд Им Дерябина, д. 3 этаж / пом. 4/92 зарегистрирована 19.03.2015. Организации присвоены ИНН 1832124610, ОГРН 1151832001969, КПП 183201001. Основным видом деятельности является производство оружия и боеприпасов, всего зарегистрировано 14 видов деятельности по ОКВЭД. Связи с другими компаниями отсутствуют.
Количество совладельцев (по данным ЕГРЮЛ): 3, ликвидатор — Гаврилова Наталья Юрьевна. Размер уставного капитала 100 000₽.
Компания ООО УПРАВЛЯЕМЫЕ МОДЕЛИ-ПРО принимала участие в 1 тендере. В отношении компании было возбуждено 32 исполнительных производства. ООО УПРАВЛЯЕМЫЕ МОДЕЛИ-ПРО участвовало в 4 арбитражных делах: в 4 в качестве ответчика.
Реквизиты ООО УПРАВЛЯЕМЫЕ МОДЕЛИ-ПРО, юридический адрес, официальный сайт и выписка ЕГРЮЛ доступны в системе СПАРК (демо-доступ бесплатно).
Полная проверка контрагентов в СПАРКе
- Неоплаченные долги
- Арбитражные дела
- Связи
- Реорганизации и банкротства
- Прочие факторы риска
Полная информация о компании ООО УПРАВЛЯЕМЫЕ МОДЕЛИ-ПРО
299₽
- Регистрационные данные компании
- Руководитель и основные владельцы
- Контактная информация
- Факторы риска
- Признаки хозяйственной деятельности
- Ключевые финансовые показатели в динамике
- Проверка по реестрам ФНС
Купить Пример
999₽
Включен мониторинг изменений на год
- Регистрационные данные компании
- История изменения руководителей, наименования, адреса
- Полный список адресов, телефонов, сайтов
- Данные о совладельцах из различных источников
- Связанные компании
- Сведения о деятельности
- Финансовая отчетность за несколько лет
- Оценка финансового состояния
Купить Пример
Бесплатно
- Отчет с полной информацией — СПАРК-ПРОФИЛЬ
- Добавление контактных данных: телефон, сайт, почта
- Добавление описания деятельности компании
- Загрузка логотипа
- Загрузка документов
Редактировать данные
СПАРК-Риски для 1С
Оценка надежности и мониторинг контрагентов
Узнать подробности
Заявка на демо-доступ
Заявки с указанием корпоративных email рассматриваются быстрее.
Вход в систему будет возможен только с IP-адреса, с которого подали заявку.
Компания
Телефон
Вышлем код подтверждения
Эл. почта
Вышлем ссылку для входа
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с правилами использования и обработкой персональных данных
История двух подходов: модели, основанные на физике, и модели, управляемые данными
Игорь Борисенко/Getty Images/iStockphoto
Распространение наборов данных с высоким разрешением и снижение затрат на датчики, системы хранения и вычисления значительно расширяют наши возможности в понимании новых концепций, улучшении прогнозов и принятии более эффективных решений в полевых условиях. За несколько лет мы также стали свидетелями консолидации науки о данных и машинного обучения в качестве широко распространенных дисциплин, которые могут помочь в создании новых технологий, основанных на данных.
Обилие данных и постоянство неуловимых физических законов, удовлетворительно объясняющих сложность наших активов и операций, вызывают общеизвестный интерес к поиску способов расширения существующих возможностей моделей и методов рабочего процесса принятия решений. Более того, нынешняя жесткая экономическая среда и растущий интерес к более чистым, безопасным и дешевым источникам энергии вызывают потребность в более практичных, но более надежных прогнозирующих и предписывающих моделях. В конечном счете, физика, которую мы знаем, должна полагаться на данные, чтобы разоблачать физику, которую мы еще не знаем.
На приведенном ниже рисунке показано, как сложность наших моделей принудительно снижается по мере увеличения размера наших моделей резервуаров. В то же время нам необходимо уменьшить разрешение данных из-за ограничений моделирования и вычислений при рассмотрении более крупных случаев. В идеале мы хотели бы сохранить как можно больше физических данных и данных без ущерба для скорости и гибкости по мере того, как мы занимаемся все более крупными исследованиями резервуаров.
Гектор Кли
Нефтегазовая промышленность традиционно полагалась на эмпирические и численные модели для объяснения реальности. Появление технологий, управляемых данными, безусловно, потрясает основу для этого направления мысли, поскольку можно одновременно анализировать множество параметров, чтобы раскрыть лежащие в их основе физические законы. Большинство теоретических методов, используемых в промышленности, являются результатом вывода дифференциальных уравнений, основанных на законах сохранения, физических принципах и/или феноменологическом поведении для конкретного процесса. Эти теоретические выводы привели ко многим каноническим моделям математической физики. Однако остается много сложных систем, которые не поддаются количественному аналитическому описанию или даже характеристике подходящего выбора переменных. Возьмем, к примеру, отсутствие надежных и эффективных физических моделей для описания бурения в реальном времени, распространения волн в присутствии нескольких флюидов и химических соединений в сильно трещиноватых средах, изменяющейся динамики связанного потока флюидов и геомеханики в нетрадиционных месторождениях, а также конкурирующих решение о взаимодействии и параметры неопределенности для управления продуктивным периодом нефтяного месторождения.
Несмотря на растущий интерес к созданию ценности для бизнеса с помощью анализа данных, некоторые практики все еще скептически относятся к тому, что модель, управляемая данными, действительно может превосходить или удовлетворительно воспроизводить то, что могут делать современные физические модели. Эти основанные на физике модели, используемые в отрасли, выражаются либо с помощью нескольких эмпирических выражений, либо с помощью сложных числовых инструментов/визуализаций. Независимо от того, насколько структурно сложны эти модели, они по-прежнему являются прокси-представлениями предвзятой физической реальности. В большинстве случаев, учитывая их специфику или коммерческий масштаб, они могут быть концептуально и вычислительно непригодны для размещения дополнительных физических процессов.
Всякий раз, когда доступна устойчивая физика, она обычно требует процессов или рабочих процессов, требующих больших вычислительных ресурсов. Эти модели могут не подходить для выполнения действий в реальном времени.
Потребность в вычислениях увеличивается в геометрической прогрессии, когда эти возможности прогнозирования необходимо использовать для оптимизации операций по добыче на месторождении, проектов скважин/заканчивания или инвестиционных портфелей в условиях неопределенности. Чтобы сделать подходы оптимизации и количественной оценки неопределенности жизнеспособными, физическая модель должна быть заменена суррогатными моделями, управляемыми данными, которые создаются на основе этих физических моделей. Интересным фактом является то, что эти модели, управляемые данными, можно обучать, используя как моделирование, так и полевые данные. Таким образом, стоимость решений определяется как стоимость моделирования × стоимость оптимизации × стоимость оценки сценариев неопределенности. Цель модели, управляемой данными, состоит в том, чтобы иметь возможность одновременно уменьшить все эти множители, чтобы сделать вычислительные затраты не только управляемыми, но и подходящими для рабочих процессов в реальном времени.
Пример создания управляемой данными или сокращенной физической модели (или их комбинации) из высокоточной физической модели с использованием оптимизации можно увидеть на рисунке ниже.
Гектор Кли
Однако для разработки улучшенных прогностических моделей сложных реальных проблем необходимо придерживаться сбалансированной точки зрения. Данные сами по себе не могут быть альтернативой физическому моделированию, но в сочетании с информированными и подробными знаниями о физической проблеме и ее ограничениях они могут привести к успешным решениям. В таблице ниже представлены контрастные точки зрения между моделями, основанными на физике, и моделями, управляемыми данными.
Подход фундаментальной физики предлагает структуру моделей, а анализ данных уточняет возможные структуры моделей и определяет значения или связанные параметры, чтобы можно было делать надежные прогнозы.
Эти проблемы становятся еще более сложными при отсутствии данных о горных породах/флюидах, недостаточной истории добычи и ограниченном понимании физики, регулирующей процесс потока. Эти факторы ограничивают возможность анализа множества возможных сценариев и, следовательно, ставят под угрозу надежность решений по управлению месторождением. В таких ситуациях инженеры полагались на набор аналитических моделей (представителей) с целью прогнозирования сценариев потока/производства, мониторинга и выполнения прогнозов, которые могут либо облегчить чрезмерную вычислительную нагрузку, связанную с существующими инструментами моделирования, либо пролить свет на улучшение физического понимания при отсутствии этих инструментов.
Гибридные подходы, сочетающие данные с физическими допущениями, являются действенной попыткой связать то, что мы наблюдаем, с тем, что мы можем прогнозировать и контролировать в пласте.
Следовательно, возможно ли превзойти предсказательную силу существующих симуляций с помощью нового класса моделей, которые управляются данными и подчиняются физическим принципам?
Виртуальный ноябрь 2020 г.
Подобно росту традиционного инженерного анализа и моделирования, траектория роста ML/AI испытывает некоторые из тех же проблем роста.
