Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

?

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

М. : ООО «Геомодель Развитие», 2024.

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

Интеллектуальная гармонизация и трансформация данных механизированной добычи на основе открытых решений

Незнанов А. А., Емельянов В., Глушко А. А. и др., В кн.: Интеллектуальный 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

Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный 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

Comparative Study of Training Methods and Architectures of Echo State Networks

Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114

В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...

Добавлено: 26 мая 2026 г.

Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML

Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94

В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...

Добавлено: 24 мая 2026 г.

Coping with AI errors with provable guarantees

Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Kibkalo Vladislav, Chertopolokhov V., Mukhamedov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Опыт применения сетевого анализа (SNA) в историческом нарративе полисубъектного региона (на примере валлийской хроники Brut y Tywysogyon)

Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118

Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...

Добавлено: 22 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Kondratev S., Yulia Dyrchenkova, Georgiy Nikitin и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 Article 69

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies. PCT 2025

Springer, 2025.

Добавлено: 18 мая 2026 г.

KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security

Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 Article 31

Добавлено: 16 мая 2026 г.

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

Migration in Regions of the Near North of Russia with Respect to Provision of Settlements with Social Infrastructure

N. V. Mkrtchyan, Regional Research of Russia 2026 Vol. 16 No. 1 P. 170–181

Добавлено: 16 мая 2026 г.

Four Decades of Climate Change (1981–2020) in the South-Eastern Baltic Region: trends and spatial patterns of air temperature and precipitation extremes

Гаева Д. В., Barinova G. M., Romanchuk A. Y., Theoretical and Applied Climatology 2026 Vol. 157 Article 302

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Миграция населения в регионах Ближнего Севера России во взаимосвязи с обеспеченностью населенных пунктов социальной инфраструктурой

Мкртчян Н. В., Известия РАН. Серия географическая 2026 Т. 90 № 1 С. 231–245

Цель исследования — оценить обеспеченность всех населенных пунктов четырех регионов Ближнего Севера России (Вологодской, Костромской, Кировской и Ярославской областей) учреждениями социальной инфраструктуры и проанализировать, связан ли миграционный баланс населенных пунктов с разной обеспеченностью этими учреждениями. Исследование выполнено на основе собранных из открытых источников данных по наличию во всех населенных пунктах учреждений образования и здравоохранения по состоянию на середину 2024 ...

Добавлено: 13 мая 2026 г.

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Xiong N., Long W., He D. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 Article 386

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)

Springer, 2026.

Добавлено: 12 мая 2026 г.