Цифровизация - статьи журнала Neftegaz.RU

Предложены решения по ограничениям больших языковых моделей в расчете индекса чистой энергии. В статье рассматриваются ограничения использования больших языковых моделей (БЯМ) при расчете индекса чистой энергии (ИЧЭ). Основные проблемы включают нехватку качественных данных, риск возникновения ошибок и «галлюцинаций», а также необходимость обеспечения конфиденциальности информации. Для преодоления этих ограничений предложены решения, такие как Retrieval Augmented Generation (RAG) для повышения точности ответов, методы проверки и предотвращения ошибок, и полностью гомоморфное шифрование (FHE) для защиты данных. Эти подходы интегрируют внешние источники и обеспечивают корректную обработку информации, что улучшает точность и надежность расчетов ИЧЭ.

В статье рассматриваются вопросы создания и применения методики автоматизированного подсчета механических частиц в потоке жидкости. Освещены существующие решения по подсчету объектов на видеозаписях, на основе которых был разработан предлагаемый способ. Описаны теоретические и практические аспекты представленного способа подсчета. Подробно рассмотрены способ применения и интерфейс программного обеспечения, условия и среда его применения, текущие направления развития и перспективы использования.

Одним из механизированных способов эксплуатации скважин является газлифтный метод, заключающийся в газировании жидкости в стволе скважины газом, нагнетаемым с поверхности. При этом способе эксплуатации для наибольшей эффективности необходимо подобрать оптимальный режим закачки газа, обеспечивающий максимальный дебит нефти. Используемое для расчетов режимов работы скважин специализированное программное обеспечение имеет ряд недостатков: отсутствует возможность учета всей истории работы скважины, технологических ограничений для отдельной скважины и в целом по месторождению. Альтернативным вариантом моделирования газлифтной добычи может выступать использование нейронных сетей. Адаптивные возможности нейронных сетей позволяют воспроизводить сложные нелинейные зависимости, в том числе зависимость дебита нефти от количества закачиваемого газа и состава пластовой продукции. При высокой точности прогнозирования обученные нейронные сети могут выступать эффективным инструментом расчета технологического режима и решения задач оптимизации газлифтной добычи нефти. Целью работы является исследование точности прогнозирования и возможности оптимизации работы добывающих скважин с газлифтным способом эксплуатации при помощи нейросетевого моделирования.