AGRIS - 

2017

Сеидов, В.М.

Развитие нефтяной промышленности сопровождается последовательным увеличением добычи нефти и эксплуатационного фонда скважин. В скважинах, находящихся длительное время в разработке увеличивается доля обводненных пластов вследствие роста числа месторождений. В этих условиях значительно возрастает потребность в  оперативной и систематизированной информации, необходимой для проведения геолого-технических мероприятий и управления процессами разработки нефтяных залежей, которую получают в результате геофизических исследований скважин (ГИС) в процессе их эксплуатации. Лишь геофизические методы позволяют исследовать продуктивный разрез скважины. Для рациональной разработки месторождения и для детального изучения прогнозирования его характерных особенностей специалистами разработаны многочисленные модели. Следует отметить, что моделирование контроля методами ГИС за процессом разработки месторождения встречается очень редко. Предложена следующая последовательность составления модели: сбор первичных материалов о коллекторе - пластов, изучение связи между геолого-геофизическими и петрофизическими параметрами пород, математическое представление модели, определение основных показателей разработки месторождения, сбор дополнительной информации о месторождении и т.д.

Show more [+]

Less [-]

Marina Sokolova Publishings - Russian Federation

2017

Ibyatov, R.I. | Shajkhutdinov, F.Sh. | Valiev, А.А., Kazan State Agrarian Univ.

The possibility of use of the factor analysis to reduce the importance of factors affecting spring wheat productivity (SWP) was evaluated. To carry out the analysis among eight factors most affecting crop productivity the dataset of 32 years was used. All the dataset has been pre-normalized, being centered and presented in tabular form. The data were obtained on 10 varieties of wheat cultivated in the conditions of the Republic of Tatarstan. Eight principal components (PC) were calculated, and the factor loadings were determined. According to the factor loadings it was been decided to take four PC describing 84% of general dispersion. Each PC were presented as a linear combination of factor loadings and factors. The use of PC allowed reducing the size of initial dataset from eight factors to four. The obtained information was given in the PC space. The new coordinates of the experimental dataset on SWP were estimated by the obtained interdependences. The initial dataset was given in a graphic form to search latent interdependences among factors. The number of diagrams in four principal components is six variables in a binary space and four ones in tree-dimensional space. It has been given a diagram of the data according to the first and the fourth PC. The location of the points shows that the largest value of kernel weight is connected with high indexes of gluten content. A model was constructed on the basis of neural network (multiclass perceptron) with one input, one output and one latent layer. The neural network has been preliminary studied according to initial dataset and checked for adequacy. The developed model can predict SWP of 4 PC. | Оценивали возможность применения факторного анализа для уменьшения размерности факторов, влияющих на урожайность яровой пшеницы (УЯП). Для проведения анализа между 8 факторами, наиболее сильно влияющими на УЯП, была использована выборка за 32 года. Данные получены на 10 сортах пшеницы, возделываемых в условиях Республики Татарстан. Все данные выборки были предварительно нормализованы, центрованы и представлены в виде таблицы. Вычислительным путем были построены 8 главных компонент (ГК), определены факторные нагрузки. По полученным факторным нагрузкам было решено оставить 4 ГК, описывающих в сумме 84% общей дисперсии. Каждую ГК представили в виде линейной комбинации факторных нагрузок и факторов. Использование ГК позволило понизить размерность исходных данных с 8 входных факторов до 4. Полученная информация была представлена в пространстве ГК. Новые координаты опытных данных по УЯП вычислены полученными соотношениями. Для поиска скрытых связей между факторами исходные данные были представлены в графическом виде. В двухмерном пространстве количество диаграмм по 4 ГК составляет 6 возможных вариантов, а в трехмерном пространстве - 4. Отдельные точки были поименованы с учетом их вариации по отдельным факторам. Приведена диаграмма данных в плоскости первой и четвертой ГК. Расположение точек указывает на то, что большие значения массы зерна связаны с высокими показателями содержания клейковины. Была построена исследовательская модель на базе нейронных сетей типа многослойный персептрон с одним входным, одним выходным и одним скрытым слоем. Нейронная сеть была предварительно обучена по исходным данным и проверена на адекватность. Разработанная модель в состоянии прогнозировать УЯП по 4 ГК.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Kalichkin, V.K. | Pavlova, A.I., Siberia Research and Development Inst. of Farming and Chemization of Agriculture, Novosibirsk region

The computer-aided methods for classification of placor lands using Geographical Information Systems (GIS) and a neural expert system (NES) are suggested. Quantitative relief characteristics are adopted as a basis for recording. In the GIS ArcGIS 10 system, an electronic map of placor lands located in Maslyanino District of Novosibirsk Region was created, a database consisting of topographical and soil maps was formed. By the method of ANUDEM interpolation a topologically correct digital relief model (DRM) was developed containing maps as follows: hypsometric; angle and exposure of slopes; plan, profile and total curvature of the Earth's surface; cumulative runoff. The boundaries of elementary surfaces (ES), being homogeneous morphological formations, were established. Parameters reflecting the intensity of erosion processes (SPI index) were taken into consideration. The main point of the classification is to attribute the ES to a certain group of lands as to a complex of traits, for which particular scales containing characteristics of relief, soil cover, drainage of a territory, a degree of the erosion development have been created. A knowledge base was formed to train multi-layer neural network using GIS databases and particular scales; a neural network was trained. By means of neural expert system, classification and topology of lands were conducted. Placor lands are located on flat and weakly expressive sites, and characterized by the following traits: plan curvature of the Earth's surface of 0 to 0.03, profile of 0 to 0.15, and total of 0 to 0.22; angles of relief incline less than 1.5 deg; horizontal dismemberment of relief less than 0.5 km/km2; vertical dismemberment of relief less than 5 m; SPI index changes from –13.80 to –6.47. | Предложена методология автоматизированного способа классификации плакорных земель с применением географической информационной системы (ГИС) и нейронной экспертной системы. За основу учета приняты количественные показатели рельефа. В ГИС ArcGIS 10 создана электронная карта плакорных земель, находящихся в Маслянинском районе Новосибирской области, сформирована база данных, состоящая из топографической и и почвенных карт. Методом интеполирования ANUDEM создана топологическая корректная цифровая модель рельефа, содержащая карты: гипсометрическую, крутизны и экспозиции склонов, плановой, профильной и общей крутизны земной поверхности, кумулятивного стока. Установлены границы элементарных поверхностей, представляющих собой однородные морфологические образования. Учтены параметры, отражающие интенсивность протекания эрозионных процессов (индекс SPI). Суть классификации состоит в отнесении элементарных поверхностей по комплексу признаков к определенной группе земель, для чего созданы частные шкалы с характеристиками рельефа, почвенного покрова, дренированности территории, степени развития эрозии. Сформирована база знаний для обучения многослойной нейронной сети с использованием базы данных ГИС и частных шкал оценок, обучена нейронная сеть. С помощью нейронной экспертной системы проведены классификация и топология плакорных земель, распространенных на плоских и слабовыпуклых участках и характеризующихся следующими показателями: кривизна земной поверхности – плановая изменяется от 0 до 0,03, профильная – от 0 до 0,15 и общая – от 0 до 0,22; углы наклона рельефа менее 1,5 град.; горизонтальное расчленение рельефа менее 0,5 км на квадратный километр; вертикальное – менее 5 м; индекс SPI изменяется от –13,80 до –6,47.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation