Нейросетевая Модель Прогнозирования Показателей Нефтедобывающих Предприятий.

Р.М. Сулейманов, Т.Н. Валуйскова: Нейросетевая Модель Прогнозирования Показателей Нефтедобывающих Предприятий CSIT 2000 : 222-224

Abstract

Современные нефтедобывающие предприятия, как правило, представляют из себя вертикально-интегрированные компании, эффективная деятельность которых определяется многими факторами, основополагающим из которых остается эффективность добычи нефти. В России действуют более десяти национально значимых компаний, и при этом ни одна не имеет монопольного положения, что делает насущным анализ текущего состояния разработки, планирование и прогнозирование рациональной эксплуатации объектов недропользования для максимизации прибыли компании на текущий момент и в будущем. Актуальность этой проблемы усиливается вследствие ухудшения горно-геологических условий добычи нефти.

Copyright © 2000 by the Institute for Contemporary Education "JurInfoR-MSU". Permission to copy without fee all or part of this material is granted provided that the copies are not made or distributed for direct commercial advantage, the CSIT copyright notice and the title of the publication and its date appear, and notice is given that copying is by permission of the Institute for Contemporary Education JMSUICE. To copy otherwise, or to republish, requires a fee and/or special permission from the JMSUICE.

Printed Edition

Heinz Schweppe and Yuri S. Kabalnov (Eds.): CSIT'2000, Proceedings of 2nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies, September 18-23, 2000, Ufa, Russia. USATU Publishers & JurInfoR-MSU Publishing 2000, ISBN 5-86911-312-1

Electronic Edition