"NEFT KÁNLERI QUDIQLARINIŃ ISLEP SHIǴARIW DINAMIKASIN BASQARIWSHI USILLARDI JETILISTIRIW HÁM ESAPLAW ALGORITMI JÁNE PROGRAMMALIQ TÁMIYNATTI ISLEP SHIǴIW"
Keywords:
neft qudıqları dinamikasi, óndiristi basqarıw, waqıt qatarları prognozi, mashinaliq úyreniw, LSTM, optimallastırıw, bagdarlamalıq támiynat, algoritm.Abstract
Bul maqalada neft kánlerinde qudıqlardıń islep shıǵarıw dinamikasın boljaw hám basqarıw ushın jańa usıl hám esaplaw algoritmi usınıs etiledi. Dástúriy statistikalıq hám analitikalıq usıllardıń sheklewleri tallanıp, olardıń ornına waqıt qatarların tallaw (ARIMA, Prophet), mashina úyreniwi (gradient boosting, LSTM) hám optimallastırıw (genetikalıq algoritm, Bayes optimallastırıwı) elementlerin birlestirgen kombinaciyalanǵan kózqaras islep shıǵılǵan. Usı tiykarda óndiris dinamikasın real waqıt rejiminde basqarıw imkaniyatın beretuǵın Python tilindegi programmalıq támiynattıń prototipi jaratılǵan. Programmalıq qural maydan maǵlıwmatları (neft, gaz, suw aǵısınıń tezligi, qudıq basımı, nasos tezligi hám basqalar) tiykarında qısqa múddetli prognozlar beredi hám optimal rejim parametrlerin usınıs etedi. Sınawlar nátiyjesinde óndiris nátiyjeliligi ortasha 8-12% ke artqanlıǵı anıqlanǵan.
References
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Wiley.
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9 (8), 1735-1780.
Taylor, S. J., & Letham, B. (2018). Prognozlaw masshtabında. The American Statistician, 72 (1), 37-45.
Whitley, D. (1994). Genetikalıq algoritm sabaqlıǵı. Statistikalıq hám esaplaw, 4 (2), 65-85.
Rashidov, T. A., Karimov, S. R. (2023). Neft qudıqlarında óndiristi optimallastırıw ushın mashinalı úyreniw usılları. Ózbekiston neft va gaz jurnali, 4 (2), 34-41.
6. "MathWorks." (2024). Reinforcement Learning for Oil Well Control. Texnikalıq esabat.
