Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Искусственный интеллект и принятие решений
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Искусственный интеллект и принятие решений:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, выпуск 1, страницы 68–78
DOI: https://doi.org/10.14357/20718594240106
(Mi iipr6)
 

Интеллектуальное планирование и управление

Применение комбинаторных оценок переобучения при планировании трассерных исследований в нефтегазовых месторождениях

Ш. Х. Ишкинаa, К. В. Воронцовbcde, А. Я. Давлетбаевa, В. П. Мирошниченкоf

a ООО "РН-БашНИПИнефть", Уфа, Республика Башкортостан, Россия
b Институт искусственного интеллекта МГУ им. М. В. Ломоносова, Москва, Россия
c Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Москва, Россия
d Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Москва, Россия
e Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Долгопрудный, Московская область, Россия
f ООО "РН-Юганскнефтегаз", Нефтеюганск-Югра, ХМАО, Россия
Аннотация: В статье рассматриваются задача построения программы трассерных исследований в виде списка пар нагнетательных-добывающих скважин с использованием деревьев решений. Недостатком известных алгоритмов построения дерева решений является их склонность к переобучению, особенно в условиях малых объёмов выборки. В данной работе предлагается использовать оценки полного скользящего контроля и ожидаемой переобученности, разработанные в рамках комбинаторной теории переобучения, в качестве критериев разделения в узлах дерева решений для повышения обобщающей способности алгоритма. Подход апробирован на примере двух месторождений Западной Сибири. Показано, что использование критериев приводит к статистически значимому улучшению метрик качества дерева решений и снижению переобучения и, таким образом, позволяет более точно выбирать скважины-кандидаты при планировании трассерных исследований с целью оценки наличия гидродинамической связи между нагнетательными и добывающими скважинами. Применение оценок комбинаторной теории переобучения для построения деревьев решений открывает возможности для повышения эффективности трассерных исследований в нефтегазовой отрасли.
Ключевые слова: комбинаторная теория переобучения, полный скользящий контроль, переобучение, дерево решений, обобщающая способность, пороговое правило, трассерное исследование, взаимовлияние скважин.
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Ш. Х. Ишкина, К. В. Воронцов, А. Я. Давлетбаев, В. П. Мирошниченко, “Применение комбинаторных оценок переобучения при планировании трассерных исследований в нефтегазовых месторождениях”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, № 1, 68–78
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{IshVorDav24}
\by Ш.~Х.~Ишкина, К.~В.~Воронцов, А.~Я.~Давлетбаев, В.~П.~Мирошниченко
\paper Применение комбинаторных оценок переобучения при планировании трассерных исследований в нефтегазовых месторождениях
\jour Искусственный интеллект и принятие решений
\yr 2024
\issue 1
\pages 68--78
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/iipr6}
\crossref{https://doi.org/10.14357/20718594240106}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr6
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2024/i1/p68
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Искусственный интеллект и принятие решений
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:112
    PDF полного текста:10
    Первая страница:9
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025