Прогнозирование содержания хлористых солей в нефти при помощи рекуррентных нейронных сетей
В рамках экспериментального исследования по прогнозированию содержания хлористых солей (ХС) в нефти при помощи рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) были выполнены такие работы, как подготовка данных с установки подготовки нефти (УПН), разработка и обучение LSTM-модели на представленном наборе данных для последующего прогнозирования содержания ХС.
В результате работы модели резкий скачок содержания ХС в нефти был спрогнозирован за несколько часов, что позволило предотвратить отклонения от технологического режима и оптимизировать процессы подготовки продукции.
Шестернин Анатолий Игоревич
Заместитель начальника управления подготовки нефти, газа и поддержания пластового давления – главный инженер ООО «Славнефть-Красноярскнефтегаз»
Климков Павел Сергеевич
Ведущий инженер производственно-технического отдела подготовки нефти управления подготовки нефти, газа и поддержания пластового давления ООО «Славнефть-Красноярскнефтегаз»
Нацаренус Павел Андреевич
Оператор технологических установок центрального пункта сбора укрупненного нефтепромысла ООО «Славнефть-Красноярскнефтегаз»
Файфер Вячеслав Алексеевич
Машинист технологических насосов участка предварительной подготовки нефти укрупненного нефтепромысла ООО «Славнефть-Красноярскнефтегаз»
