• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Применимость методов машинного и глубинного обучения для предсказания данных измеряемых во времени в процессе нефтедобычи на скважине

2020-2021

Ход реализации проекта:

Исследование применимости методов машинного и глубинного обучения для предсказания данных измеряемых во времени в процессе нефтедобычи на скважине.

Задачи:

  • Сравнительный анализ применимости методов машинного и глубинного обучения для задачи предсказания временных рядов нефтедобычи.
  • Адаптация и оценка работы классических методов машинного и глубинного обучения для задачи предсказания временных рядов нефтедобычи.
  • Разработка первой версии непрерывной модели глубинного обучения для задачи предсказания временных рядов нефтедобычи.
  • Разработка итоговой версии непрерывной модели глубинного обучения для задачи предсказания временных рядов нефтедобычи.
  • Оценка неточности итоговой модели.
  • Проверка качества детектирования аномалий с помощью итоговой модели.
Коды по классификатору Elibrary:
28.23.25 Модели и системы обучения
06.71.03 Экономика промышленности в целом