Генерация новых знаний в ресурсном секторе экономики

«Проблемы прогнозирования» 2022 №3 Pub Date : 2022-05-20 DOI:10.47711/0868-6351-192-28-41

Валерий Анатольевич Крюков, Дмитрий Васильевич Миляев, Денис Юрьевич Душенин, А.Д. Савельева, М Ю Скузоватов

{"title":"Генерация новых знаний в ресурсном секторе экономики","authors":"Валерий Анатольевич Крюков, Дмитрий Васильевич Миляев, Денис Юрьевич Душенин, А.Д. Савельева, М Ю Скузоватов","doi":"10.47711/0868-6351-192-28-41","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье представлен математический аппарат, позволяющий прогнозировать развитие инновационных технологий, создающих основу для рентабельного освоения трудноизвлекаемых запасов углеводородного сырья. Авторский подход представляет симбиоз агентных моделей, байесовских сетей, кривых обучения, статистического анализа и численных методов имитационного моделирования. Обозначенные приемы ранее не применялись комплексно в исследованиях, связанных с нефтегазовой отраслью. Практическая значимость модельного инструментария заключается в приоритезации мер, направленных на инновационный рост в нефтегазовом секторе. Апробация подхода выполнена на основе тестовых расчетов для трех объектов: сложнопостроенных структур Предпатомского прогиба Восточной Сибири и Республики Саха (Якутия), залежей доюрского комплекса юго-востока Западной Сибири и природных битумов Республики Татарстан. Расчеты подтверждают рабочую гипотезу о целесообразности формирования технологических кластеров для эффективной добычи трудноизвлекаемых углеводородов.","PeriodicalId":358575,"journal":{"name":"«Проблемы прогнозирования» 2022 №3","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-05-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"«Проблемы прогнозирования» 2022 №3","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47711/0868-6351-192-28-41","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

В статье представлен математический аппарат, позволяющий прогнозировать развитие инновационных технологий, создающих основу для рентабельного освоения трудноизвлекаемых запасов углеводородного сырья. Авторский подход представляет симбиоз агентных моделей, байесовских сетей, кривых обучения, статистического анализа и численных методов имитационного моделирования. Обозначенные приемы ранее не применялись комплексно в исследованиях, связанных с нефтегазовой отраслью. Практическая значимость модельного инструментария заключается в приоритезации мер, направленных на инновационный рост в нефтегазовом секторе. Апробация подхода выполнена на основе тестовых расчетов для трех объектов: сложнопостроенных структур Предпатомского прогиба Восточной Сибири и Республики Саха (Якутия), залежей доюрского комплекса юго-востока Западной Сибири и природных битумов Республики Татарстан. Расчеты подтверждают рабочую гипотезу о целесообразности формирования технологических кластеров для эффективной добычи трудноизвлекаемых углеводородов.

查看原文本刊更多论文

资源经济的新知识产生

本文介绍了一种数学仪器，可以预测创新技术的发展，为实现可持续开采碳氢化合物储量的成本效益奠定了基础。作者方法代表代理模型、拜耳网络、培训曲线、统计分析和数字模拟方法的共生关系。这些技术以前从未在与石油天然气行业有关的研究中得到广泛应用。模型工具的实际价值在于优先考虑旨在推动石油天然气行业创新增长的措施。该方法的试点是基于三个目标的测试计算:西伯利亚东部和雅库蒂亚共和国复杂的前柱结构、西伯利亚西南部多瑙河综合体和鞑靼斯坦共和国自然沥青。计算证实了一个有效的假设，即制造复杂碳氢化合物的技术集群的可行性。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

«Проблемы прогнозирования» 2022 №3

自引率

0.00%

发文量