Подход по построению самообучающихся цифровых двойников нефтегазовых месторождений. Программный алгоритм расчета гидродинамической модели на основе модели машинного обучения методами нейронных операторов Фурье

Наименование РИД	Подход по построению самообучающихся цифровых двойников нефтегазовых месторождений. Программный алгоритм расчета гидродинамической модели на основе модели машинного обучения методами нейронных операторов Фурье
Реферат	В зависимости от сложности геологической модели расчет гидродинамической модели может стать время затратным. Особенно при автоматической адаптации требуется многовариантный расчет гидродинамической модели. С целью ускорить этот расчет предлагается гибридный подход, при котором симулятором рассчитываются некоторые первичные шаги по времени, а основной расчет проводится с помощью нейронного оператора Фурье. Этот подход имеет несколько преимуществ: • Расчет с помощью нейронного оператора Фурье на несколько порядков быстрее, чем при использовании численного симулятора. • Небольшая погрешность при прогнозе
Возможные направления использования	1. Гибридное использование нейронного оператора Фурье вместе с численным симулятором для ускоренного расчета гидродинамической модели. 2. При автоматической адаптации гидродинамической модели.
Количество опытных образцов	0
Количество просмотров	32
Наличие дополнительных файлов	False
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2025-12-26T08:01:29.468193+00:00
Предполагаемый тип результата	Секрет производства (ноу хау)
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Рукавишников Валерий Сергеевич
Руководитель организации	Гоголев Алексей Сергеевич
Регистрационный номер НИОКТР	125091810490-2
Последний статус	Подтверждена, 626011200544-3, 2026-01-12 09:37:46 UTC
ОКПД	Услуги по проектированию и разработке информационных технологий для прикладных задач и тестированию программного обеспечения
Ключевые слова	Нейронный оператор Фурье, инвариантность к вычислительной сетке, быстрый прогноз, аппроксимация ГДМ, маленькая погрешность
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Авторы	Левочко Евгений Григорьевич; Шишаев Глеб Юрьевич; Рукавишников Валерий Сергеевич; Шадрин Андрей Сергеевич; Матвеев Иван Васильевич; Хамидов Абдулло Нуриллаевич
Коды тематических рубрик	44.09.29 - Топливно-энергетические ресурсы
OESR	Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития	б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии, способов ее передачи и хранения;