DOI: https://doi.org/10.36719/2663-4619/118/185-188
Aqil İsmayılzadə
Xəzər Universiteti
magistrant
https://orcid.org/0009-0005-9012-5214
aqilismayilzad021@gmail.com
Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə - təkmilləşdirilmiş neft bərpası proqnozu
üçün təkmilləşdirilmiş istehsalın azalması əyri analizi
Xülasə
Bu tədqiqat karbohidrogen laylarının proqnozlaşdırılmasında azalma əyrisi analizinin (DCA) dəqiqliyini və proqnozlaşdırıcı gücünü təkmilləşdirməyə yönəlmiş hərtərəfli metodoloji çərçivəni təsvir edir. Ənənəvi DCA metodları geniş istifadə olunsa da, çox vaxt mürəkkəb rezervuar davranışlarına, xüsusən qeyri-ənənəvi birləşmələrdə uyğunlaşmaq üçün çevikliyə malik deyildir. Təkmilləşdirilmiş çərçivə bu məhdudiyyətləri aradan qaldırmaq üçün statistik, empirik və maşın öyrənmə üsullarını birləşdirir. Əsas komponentlərə məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, model seçimi (məsələn, Arps, dəyişdirilmiş hiperbolik, Duong), hibrid model inteqrasiyası və real sahə məlumatları vasitəsilə doğrulama daxildir. Bu yanaşma həm də etibarlı proqnozlaşdırmanı təmin etmək üçün qeyri-müəyyənliyin kəmiyyətləşdirilməsini və həssaslığın təhlilini vurğulayır. Azalma əyrisinin modelləşdirilməsi prosesini təkmilləşdirməklə, bu çərçivə daha etibarlı ehtiyatın qiymətləndirilməsini və hasilatın planlaşdırılmasını dəstəkləyir, nəticədə lay mühəndisliyi və aktivlərin idarə edilməsində qərarların qəbuluna kömək edir.
Açar sözlər: maşın, dərin, model, inteqrasiya, validasiya, mühəndislik