Тюменские инженеры предложили нейросетевой анализ для поиска новых месторождений, который успешно прошел полевые испытания. Особого внимания жюри удостоился ИИ-ассистент, оптимизирующий планы бурения на зрелых участках: при тестировании на архивных данных цифровая модель показала точность свыше 80%. Внедрение этой разработки ускоряет расчеты дебитов и помогает точнее определять точки размещения скважин.
Коллеги из Уфы представили онлайн-сервис для интерпретации гидродинамических исследований. Применение машинного обучения на активах РН-Юганскнефтегаза позволило нарастить объем исследований без расширения штата, а общая эффективность геолого-технических мероприятий увеличилась на 5%. В Москве эксперты отметили проект по оптимизации осушки газа: сочетание CFD-моделирования и математических расчетов помогло увеличить межремонтный ресурс оборудования и сократить затраты на эксплуатацию в 6,5 раза. Авторы наиболее перспективных решений продолжат борьбу за внедрение своих идей на финальном этапе конференции в столице.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!