The object of research, development or design (in Russian) : Объектом ииследования является набор данных, предоставленный одной из дочерних компаний АО «Национальная компания «КазМунайГаз», крупной градообразующей нефтегазодобывающей компании в Западном регионе Казахстана. Анализируемые данные содержат сведения о добыче нефти за период с 1 января 2020 года по 31 марта 2022 года. Данные о добыче, а также любая другая информация, полученная путем обработки, обобщения или аналитических расчетов, приравниваются к конфиденциальной информации владельца компании. В исследуемой работе наименование месторождения, оператор добычи нефти и наименование скважины останутся анонимными.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Бұл зерттеудің нысаны - Қазақстанның батыс аймағындағы ірі қала құраушы мұнай және газ өндіруші «ҚазМұнайГаз» Ұлттық компаниясы» АҚ еншілес компаниясы ұсынған деректер жиынтығы. Талданған деректерде 2020 жылдың 1 қаңтарынан 2022 жылдың 31 наурызына дейінгі кезеңдегі мұнай өндіру туралы ақпарат бар. Өндіріс деректері, сондай-ақ өңдеу, агрегациялау немесе аналитикалық есептеулер арқылы алынған кез келген басқа ақпарат компания иесінің құпия ақпараты болып саналады. Бұл зерттеуде кен орнының атауы, мұнай өндіру операторы және ұңғыманың атауы жасырын болып қалады.

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является изучение и разработка интеллектуальной системы на основе методов Машинного обучения, которая позволит осуществлять мониторинг технического состояния оборудования нефтедобывающих скважин, проводить точную диагностику потенциальных неисправностей, прогнозировать их возникновение.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты - мұнай ұңғымалары жабдықтарының техникалық жағдайын бақылауға, ықтимал ақауларды дәл диагностикалауға және олардың пайда болуын болжауға мүмкіндік беретін машиналық оқыту әдістеріне негізделген интеллектуалды жүйені зерттеу және әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : В исследовании используется алгоритм кластеризации K-means, метод обучения без учителя, для классификации нефтяных скважин на основе поведения добычи. Сокращение размерности достигается путем агрегирования ежедневных показателей в еженедельные сводки.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу мұнай ұңғымаларын өндірістік мінез-құлыққа негізделген жіктеу үшін бақыланбайтын оқыту әдісі болып табылатын K-means кластерлеу алгоритмін пайдаланады. Өлшемділікті азайту күнделікті деректерді апта сайынғы қорытындыларға біріктіру арқылы жүзеге асырылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Настоящее исследование посвящено разработке методологии, позволяющей осуществлять предиктивный анализ поведения нефтедобывающих скважин на основе реальных исторических производственных данных. Предлагаемый подход предполагает построение адаптивных моделей, способных учитывать нелинейные взаимосвязи, динамику изменения геологических и технологических параметров.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Бұл зерттеу нақты тарихи өндірістік деректерге негізделген мұнай ұңғымаларының өнімділігін болжамды талдау әдіснамасын әзірлеуге бағытталған. Ұсынылған тәсіл сызықтық емес байланыстарды және геологиялық және технологиялық параметрлердің динамикасын ескере алатын бейімделгіш модельдерді құруды қамтиды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В условиях возрастающих требований к обоснованности принимаемых управленческих решений, разработка новых аналитических инструментов, основанных на точных метриках, является актуальной задачей для многих отраслей, в том числе и для нефтегазового сектора. Предложенные методы могут служить надежной основой для оптимизации технологических процессов, повышения эффективности производства и снижения операционных рисков

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Басқару шешімдерінің негізділігіне қойылатын талаптардың артуымен, дәл метрикаға негізделген жаңа аналитикалық құралдарды әзірлеу мұнай-газ секторын қоса алғанда, көптеген салалар үшін өзекті мәселе болып табылады. Ұсынылған әдістер технологиялық процестерді оңтайландыру, өндіріс тиімділігін арттыру және операциялық тәуекелдерді азайту үшін сенімді негіз бола алады.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Результаты исследования могут быть использованы для решения следующих задач: ● Оптимизация планов разработки месторождений; ● Снижение неопределенности при принятии инвестиционных решений; ● Повышение точности прогнозирования запасов углеводородов; ● Улучшение управления процессами добычи нефти и газа.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері келесі мәселелерді шешу үшін пайдаланылуы мүмкін: ● Кен орындарын игеру жоспарларын оңтайландыру; ● Инвестициялық шешімдердегі белгісіздікті азайту; ● Көмірсутек қорларын болжаудың дәлдігін арттыру; ● Мұнай мен газ өндіру процестерін басқаруды жетілдіру.