Висновки. 
Дослідження особливостей застосування нейронечітких технологій у нафтогазовій справі

Зроблено огляд використання сучасних інформаційних технологій на базі м’яких обчислень у нафтогазовій галузі. Розглянуто основні особливості їх роботи при розв’язанні задач даної предметної області. Особливу увагу приділено дослідженню основних напрямків застосування нейронечітких технологій при управлінні процесом заводнення нафтових родовищ. Нечітка логіка, штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми дозволяють ефективно працювати з невизначеністю, нечіткістю і неповнотою знань про нафтогазовий об'єкт. Тому підсумком даної роботи можна вважати висновок про доцільність поєднання їх можливостей для створення інформаційної системи, яка дозволятиме приймати ефективні рішення при виборі раціональної системи заводнення родовищ.

інформаційний нейронечіткий нафтовий.

Література

• 1. Юрчишин В. М. Наукові основи застосування інформаційних технологій при управлінні процесами розробки нафтогазових родовищ: Дис… д-ра техн. наук: 05.15.06. — Івано-Франківськ, 2006. — 353 с.
• 2. Заде Л. А., Батыршин И. З. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем: Пер. с англ // Новости искусственного интеллекта. — 2001. — № 2. — С. 7−11.
• 3. Фазылова М. В. Алгоритм обучения нейронных сетей для задач диагностики состояния оборудования нефтегазовой отрасли [Електронний ресурс] // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2007.
• 4. Кутуков С. Е. Приложение генетических алгоритмов в управлении технологическими режимами нефтепродуктопроводов [Електронний ресурс] // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», 2007. — Режим доступу до журн.: http://www.ogbus.ru/authors/Kutukov/Kutukov₆.pdf.
• 5. Gritiiths C.M. An example of the use of fuzzy-set based pattern recognition approach to the problem of strata recognition from drilling response // 27 Int. Geological Congr. — Moscow. — 1984. — Р. 504−538.
• 6. Aminzadeh F. Application of fuzzy expert systems in integrated oil exploration // Computers and Electrical Engineering. — 1994. — № 20. — Р. 89- 97.
• 7. Аникин И. В., Шагиахметов М. Р. Разработка экспертной системы нечеткого принятия решений о выборе методов увеличения нефтедобычи на нефтяных месторождениях // Труды восьмой Национальнальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ-2002). — Коломна (Росія), 2002. — С. 55−60.
• 8. Guyaguler B., Horne R.N., Rogers L., Rosenzweig J.J. Optimization of Well Placement in a Gulf of Mexico Waterflooding Project // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. — 2002. — № 5. — Р. 229- 236.
• 9. Aminian K., Bilgesu H.I., Ameri S. Improving the simulation of waterflood performance with the use of neural networks // SPE Regional Meeting. — West Virginia. — 2000. — Р. 122−130.
• 10. Yeten B., Durlofsky L.J., Aziz K. Optimization of nonconventional well type, location, and trajectory // SPE Journal. — 2003. — № 8. — Р. 200- 210.
• 11. Asghari К., Nakutnyy P., Torn A. Neural network techniques for waterflooding in mature oil fields [Електронний ресурс] // Матеріали міжнародної науково-технічної конференції «Ресурсозберігаючі технології у нaфтогазовій енергетиці». — 80 Min / 700 MB. — Івано-Франківськ: Ів. — Фр. нац. техн. ун-т нафти і газу, 2007. — 1 електр. опт. диск (CD-ROM); 12 см. — Систем. вимоги: Pentium; 32 Mb RAM; Windows 95, 98, 2000, XP; MS Word 97−2000. — Назва з контейнера.
• 12. Борин В. С. Автоматизація технологічного процесу абсорбційної осушки газу на базі нечіткої логіки: Автореф. дис… канд. техн. наук: 05.13.07 / Нац. ун-т «Львів. політехніка». — Львів, 2004. — 20 с.