Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Уникальная резистивная модель системы скважин с применением временных рядов"

Работа на тему: Уникальная резистивная модель системы скважин с применением временных рядов
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Кафедра прикладной и технической физики

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
магистерская диссертация
УНИКАЛЬНАЯ РЕЗИСТИВНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ СКВАЖИН С ПРИМЕНЕНИЕМ ВРЕМЕННЬIХ РЯДОВ

16.04.01 Техническая физика Магистерская программа «Физика недр»

Тюмень 2023 год

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. РАЗВИТИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ 5
1.1 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ 5
1.2 ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ 9
1.3 ЕМКОСТНО-РЕЗИСТИВНАЯ МОДЕЛЬ 12
ГЛАВА 2. МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ. УРАВНЕНИЕ CRM. ВЗАИМНОКОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ 18
2.1 МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ 18
2.1.1 ПОТЕНЦИАЛ ТОЧЕЧНОГО ИСТОЧНИКА И СТОКА НА ПЛОСКОСТИ. МЕТОД СУПЕРПОЗИЦИИ 18
2.2. УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УРАВНЕНИЯ CRM 22
2.3 ВЗАИМНОКОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ 28
ГЛАВА 3. ЧИСЛЕННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 33
3.1. МЕТОДИКА ПРОВОДИМЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 33
3.2. РЕШЕНИЕ 33
3.2.1. РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 33
3.3 МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 49
3.3.1 РАСЧЁТ PYTHON 52
3.3.2. АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ARIMA 53
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 58
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 60

ВВЕДЕНИЕ
Прогнозирование добычи нефти — это одна из ключевых задач в нефтедобывающей отрасли, которая позволяет спрогнозировать будущую добычу на основе текущих данных и тенденций. Это важно не только для оптимизации процесса добычи, но и для принятия стратегических решений, связанных с инвестициями и развитием месторождений.
Существует несколько методов прогнозирования добычи нефти, и каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Одним из основных методов является математическое моделирование, которое основано на использовании математических уравнений и статистических методов для прогнозирования будущей добычи. Этот метод учитывает различные параметры месторождения, такие как: размер, структура, геологические характеристики месторождения, давление в скважинах, температура, состав нефтяной смеси и другие параметры. Эта модель позволяет установить связь между добычей нефти и различными факторами, что обеспечивает возможность прогнозировать объемы добычи на основе предполагаемых значений этих факторов в будущем.
Одной из наиболее распространенных математических моделей для прогнозирования добычи нефти является Capacitance Resistive Mode (CRM), которая основывается на представлении месторождения в виде сети емкостей и сопротивлений, соединенных в соответствии с геологическими характеристиками месторождения. В рамках этой модели объемы добычи нефти прогнозируются на основе изменения давлений в скважинах, которые определяются на основе изменений объемов добычи нефти и газа на месторождении.
Еще одним методом прогнозирования добычи нефти является анализ временных рядов по данным добычи флюидов. Этот метод может быть особенно полезен в случаях, когда нет достаточно данных для создания математических моделей, или когда данные не являются достоверными для
создания точных прогнозов. Однако этот метод не учитывает изменения параметров месторождения и параметров добычи в будущем.
Также для прогнозирования добычи нефти могут использоваться экспертные оценки, основанные на знаниях и опыте специалистов в области нефтедобычи. Оценки могут быть субъективными и зависеть от опыта и квалификации эксперта.
В целом, прогнозирование добычи нефти — это сложная задача, которая требует использования различных методов и подходов. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от конкретных условий месторождения и целей, которые преследует недропользователь. Несмотря на сложность задачи, прогнозирование добычи нефти является критически важным для нефтедобывающей отрасли, поскольку позволяет оптимизировать процесс добычи углеводородов и принимать взвешенные решения, связанные с развитием месторождений.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Infopedia: сайт для углубления теоретических и практических знаний: [сайт]. Москва, 2016.
3. Ганиев И.А. Основные проблемы нефтяных компаний и пути их решения // Мировая наука. Уфа: УГФТУ, 2018.
4. Череповицин А.Е. Исследование инновационного потенциала нефтегазовой компании на разных стадиях эксплуатации месторождений // Исследование инновационного потенциала нефтегазовой компании. Санкт- Петербург: СПГУ, 2016.
5. Ларри В.Л. Использование моделей емкостного сопротивления для быстрой оценки эффективности заводнения и оптимизации // Журнал нефтяной науки и техники. Хьюстон: UT Austin, 2009.
6. Арзянников И.И. Нефтяная промышленность и экологические проблемы. Москва, 2009. 213 с.
7. Басниев К.С. Подземная гидромеханика. Москва: Недра, 1993. 416
8. Волков Н.Д. Нефтяная промышленность: от геологии к экономике. Москва. 2010. 159 с.
9. Дьяков Д.А. Нефть и газ: от разведки до потребителя: учебное пособие. Москва: издательство КНИТУ, 2015. 287 с.
10. Золотников В.М. Технология добычи нефти. Санкт-Петербург: издательство СПГУ, 2017. 165 с.
11. Карпов В.Г., Бадретдинов И.А. Прогнозирование добычи нефти на поздних стадиях разработки месторождений // Уфа: ИСЭИ УФИЦ РАН, 2013.
12. Кулешов В.В. Нефть и газ: технология и экономика разработки месторождений. Москва: Издательство МГУ, 2014. 148 с.
13. Максимов Д.Г. Нефтегазовое дело. Санкт-Петербург: издательство СПГУ, 2012. 169 с.
14. Уильям Л. Л., Финкельман Д.Р. Нефть и газ: полное руководство по исследованию и производству. Хьюстон: издательство UH, 2008. 256 с.
15. Разработка нефтяных месторождений: [сайт]. Москва, 2015. U
16. Харисов М.Н., Юнусов Э.А., Харисова Э.А., Майский Р.А. Разработка нефтяных и газовых месторождений // Алгоритм определения характеристик вытеснения в условиях несовершенства данных. Уфа: УГНТУ, 2018, т.16.