Контроль состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа

Контроль состояний телемеханизированных нефтепромысловых объектов с помощью нейросетевого анализа, состоящий в том, что автоматизированная система осуществляет подготовку данных из архива в виде n-размерных векторов состояний скважин в соответствии с определенными оператором скважинами и интервалом формирования выборки для обучения, в результате обучения формируются карты Кохонена, формируется выборка данных из архива базы в виде n-размерных векторов состояний скважин в соответствии с определенными оператором скважинами и интервалом формирования выборки для анализа, в соответствии с полученными данными производится нейросетевой анализ, заключающийся в сравнении векторов состояний с моделью, отличающийся тем, что дополнительно оператор имеет возможность выбора объектов для анализа и для построения карт Кохонена на топографической карте, алгоритм нейросетевого анализа использует зависимую переменную, вычисляются прогнозные значения зависимой переменной, вычисляется разница между расчетным и замеренным значениями зависимой переменной, вычисляется разница между расчетным и замеренным значениями зависимой переменной, результаты работы алгоритма представляются в виде совместного графика двух переменных: средней дистанции между векторами входных параметров и вектором модели для каждой скважины, и разницы между значениями расчетного и замеренного значения зависимой переменной для каждой скважины.