ivdon3@bk.ru
В работе рассматриваются два метода машинного обучения для прогнозирования роста обводненности нефтяного месторождения с расчетом основных метрик сходимости.
Ключевые слова: обводненность, статистика, машинное обучение, временной ряд, добыча нефти
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.8.4 - Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений
Технология цифрового двойника демонстрирует значительный потенциал в преобразовании различных отраслей промышленности благодаря тому, что дает возможность моделировать, анализировать и оптимизировать сложные системы в реальном времени. Интеграция цифрового двойника с промышленным Интернетом вещей открыла новые возможности для инноваций и эффективности. В связи с этим статья посвящена описанию методов и технологий, которые могут использоваться для разработки цифровых двойников в приложениях и системах промышленного Интернета вещей. Отдельное внимание уделено таким методам как: мультифизическое и многомасштабное моделирование, метод жизненного цикла системы, моделирование на основе данных. Также описаны некоторые технологии и архитектуры, которые могут использоваться на трех уровнях создания цифрового двойника для систем промышленного Интернета вещей.
Ключевые слова: цифровой двойник, модель, система, данные, архитектура, промышленный Интернет вещей, связь, сеть, анализ, датчики
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами