Разработка подходов машинного обучения для прогнозирования темпов падения добычи

Прогнозирование добычи нефти и газа в случае со скважинами сложного строения или нетрадиционными видами коллектора становится нетривиальной задачей, так как стандартные подходы не дают приемлемый по точности результат.
Выбор наиболее подходящей модели сложен, поскольку многие модели могут адекватно соответствовать имеющимся данным, но приводить к различным прогнозам.
Неверный выбор модели для вероятностного анализа кривых падения дебита может привести к недооценке неопределенности в прогнозируемой добыче.
Проект направлен на совершенствование методов анализа временных рядов по режимам работы скважин, с известными данными о процессе добычи и физической взаимосвязи между геологическими и динамическими параметрами, и разработку новой методики прогноза темпов падения добычи.