CC BY
1
прозрачность и этичность производственных процессов, что позволит укрепить доверие потребителей и улучшить репутацию брендов.
Заключение: Текстильная промышленность и шитьё остаются важными элементами мировой экономики, обеспечивая значительное количество рабочих мест и удовлетворяя потребности потребителей. В условиях глобализации и технологического прогресса эти отрасли сталкиваются с новыми вызовами и возможностями. Технологические инновации, устойчивое развитие и социальная ответственность станут ключевыми направлениями, которые будут определять будущее текстильной промышленности и шитья.
Список использованной литературы:
1. Allwood, J. M., Laursen, S. E., de Rodriguez, C. M., & Bocken, N. M. P. (2006).
2. Fletcher, K. (2014). Sustainable Fashion and Textiles: Design Journeys. Routledge.
3. Kadolph, S. J. (2016). Textiles. Pearson.
© Овезова Дж.Д., Башимова Дж.А., 2024
УДК 62
Оразов Г.,
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Чарыев Г., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Сопыев М., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Гараев Р., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
НЕЙРОСЕТИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ПРИМЕНЕНИЕ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Аннотация
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и, в частности, нейросети, находят все более широкое применение в различных отраслях экономики, включая нефтегазовую промышленность.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, нейронная сеть, прогнозирование пластовых параметров, нефтегазовый сектор, Оптимизация работы скважин.
В современном мире нейросети стали неотъемлемой частью многих отраслей, включая нефтегазовый сектор. Их использование позволяет оптимизировать процессы разведки, добычи и обработки углеводородов, повышая производительность и безопасность.
1. Прогнозирование пластовых параметров. Нейросети используются для прогнозирования свойств пластов, таких как давление, температура и состав флюидов. Это помогает оптимизировать процессы бурения и добычи, снижая риски и повышая эффективность работы.
2. Автоматизация анализа геофизических данных. Нейросети применяются для автоматического анализа и интерпретации геофизических данных, что ускоряет процесс обработки информации и снижает вероятность ошибок.
3. Оптимизация работы скважин. Нейросети помогают определить оптимальные режимы работы скважин, учитывая различные факторы, такие как давление, температура и состав флюидов. Это позволяет повысить производительность скважин и снизить затраты на добычу.
4. Управление оборудованием на месторождениях. Нейросети используются для управления работой оборудования на месторождениях, например, насосами и компрессорами. Это позволяет оптимизировать работу оборудования и снизить энергопотребление.
5. Прогнозирование технического состояния оборудования. Нейросети применяются для прогнозирования возможных отказов оборудования и своевременного проведения профилактических мероприятий. Это позволяет предотвратить аварии и сбои в работе оборудования.
6. Анализ сейсмических данных. Нейросети используются для анализа и интерпретации сейсмических данных, что позволяет улучшить качество и точность геологических моделей.
7. Принятие решений. Нейросети применяются для поддержки принятия решений в различных областях нефтегазовой промышленности, таких как планирование добычи, оптимизация процессов и оценка рисков.
Таким образом, нейросети играют важную роль в оптимизации производственных процессов в нефтегазовой промышленности, повышая производительность, безопасность и эффективность работы компаний.
Несмотря на значительные преимущества, использование нейросетей в нефтегазовой промышленности связано с рядом проблем:
- Высокая стоимость: разработка и внедрение нейросетей требует значительных финансовых затрат.
- Необходимость в больших объемах данных: для обучения нейросетей требуются большие объемы данных, что может быть проблемой для некоторых нефтегазовых компаний.
- Кибербезопасность: нейросети уязвимы к кибератакам, что может привести к серьезным последствиям для нефтегазовых компаний.
Несмотря на эти проблемы, использование нейросетей в нефтегазовой промышленности становится все более распространенным.
Нейросети имеют большой потенциал для повышения эффективности и безопасности работы нефтегазовых компаний и будут играть все более важную роль в этой отрасли в будущем.
Список использованной литературы:
1. Абдрахманова Г.И. и др. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты // Доклады к XXII Апрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2021. 239 с.
2. Интеллектуальный Upstream: стратегия выживания // Vygon Consulting. URL: https://vygon.consulting/ vygon_consulting_smart_upstream.pdf.
© Оразов Г., Чарыев Г., Сопыев М., Гараев Р., 2024
