Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

?

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

М. : ООО «Геомодель Развитие», 2024.

Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие»

Интеллектуальная гармонизация и трансформация данных механизированной добычи на основе открытых решений

Глушко А. А., Незнанов А. А., Емельянов В. и др., В кн.: Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.

Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи

Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.

С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Научное направление: Науки о Земле Компьютерные науки

Язык: русский

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)

Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.

Добавлено: 30 апреля 2026 г.

Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups

Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Influence of the Normal Magnetic Component to Magnetotail Current Sheet Forma

Domrin V. I., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Cosmic Research 2026 Vol. 64 No. 2 P. 238–252

Добавлено: 27 апреля 2026 г.

Asymmetric Equilibrium Structures of Superthin Current Sheets: The Asymmetry of Plasma Sources

Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185

Добавлено: 27 апреля 2026 г.

Quantifying and Modelling the Effect of Cloud Shadows on the Surface Irradiance at Tropical and Midlatitude Forests

Кивалов С. Н., Fitzjarrald D., Boundary-Layer Meteorology 2018 Vol. 166 No. 2 P. 165–198

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Observing whole-canopy short-term dynamic response to natural step changes in incident light: Characteristics of tropical and temperate forests.

Кивалов С. Н., Fitzjarrald D., Boundary-Layer Meteorology 2019 Vol. 173 No. 1 P. 1–52

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Addressing effects of environment on eddy-covariance flux estimates at a temperate sedge-grass marsh

Кивалов С. Н., Dušek J., Czerný R. и др., Boundary-Layer Meteorology 2023 Vol. 186 P. 217–250

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Soil Temperature, Organic-Carbon Storage, and Water-Holding Ability Should Be Accounted for the Empirical Soil Respiration Model Selection in Two Forest Ecosystems

Кивалов С. Н., Лопес де Гереню В. О., Хорошаев Д. А. и др., Forests 2023 Vol. 14 No. 8 Article 1568

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Сравнение пульсационного и камерного методов измерения дыхания почвы: предварительные результаты.

Касицкий В. А., Кивалов С. Н., Лопес де Гереню В. О. и др., АгроЭкоИнфо 2025 Т. 5 Статья 517

Оценка дыхания почвы - одного из основных источников углекислого газа в атмосферу – необходима для корректного определения углеродного баланса в наземных экосистемах. Сравнение пульсационного и камерного методов измерения дыхания почвы, проведенные в березняке постагрогенном в регионе южного Подмосковья, показывает хорошую сопоставимость этих методов с коэффициентом детерминации R2=0.75 (p-value=7.546e-12). С учетом высокой пространственной и временной неоднородности ...

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Identifying optimal cloud cover for enhanced forest carbon uptake: Periodic-case NEE-overshoot modelling

Кивалов С. Н., Ecological Modelling 2024 Vol. 498 Article 110904

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Modeling of CO2 Efflux from Forest and Grassland Soils Depending on Weather Conditions.

Кивалов С. Н., Курганова И. Н., Быховец С. С. и др., Soil Systems 2025 Vol. 9 No. 1 Article 9010025

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

WWW '26: The ACM Web Conference 2026

NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Разработка микросервиса ADP для идентификации источников выбросов на основе машинного обучения с подкреплением

Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 Т. 21 № 1 С. 40–58

Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

2026 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA)

IEEE, 2026.

Добавлено: 21 апреля 2026 г.