Патенты автора ЖЕРМЕН Оливье Рожер (US)
Группа изобретений относится к позиционированию площадок - платформ под буровую установку для разработки месторождения горизонтальными скважинами с учетом предопределенных границ и наземных и/или подземных препятствий. Технический результат - повышение степени оптимизации позиционирования упомянутых площадок - объектов. По способу осуществляют следующее: а) определяют максимальное количество рядов объектов на основании интервала между рядами и максимального расстояния между ними; б) определяют максимальное количество столбцов на основании интервала между столбцами и максимального расстояния между объектами; с) определяют местоположение исходной точки - объекта в пределах заранее заданной границы в начальной позиции каждого ряда и в начальной позиции каждого столбца, при этом местоположение каждой исходной точки присваивают группе местоположений исходной точки; d) вычисляют суммарное значение для группы местоположений исходной точки - объекта с использованием компьютерного процессора; е) корректируют начальную позицию в каждом ряду на величину приращения для ряда и начальной позиции в каждом столбце на величину приращения для столбца. Повторяют шаги с)-е) для заранее заданного количества начальных позиций в каждом ряду и заранее заданного количества начальных позиций в каждом столбце и позиционируют площадки под буровую установку в каждом местоположении на основании местоположения соответствующей исходной точки в группе местоположений исходной точки, имеющей наилучшее суммарное значение. 2 н. и 18 з.п. ф-лы, 9 ил.
Изобретение относится к средствам анализа данных. Техническим результатом является увеличение точности прогнозирования событий в скважине. Предложен способ моделирования скважинных событий, согласно которому осуществляют следующие этапы: извлекают из базы данных набор данных, содержащий нормальные данные скважины и аномальные данные скважины; кластеризуют множество аномальных данных в множество кластеров, разделяют множество кластеров на кластер высокой плотности и кластер низкой плотности, причем кластеры высокой плотности используют в качестве кластера аномальных данных; анализируют кластер аномальных данных для определения переменных данных в пределах кластера аномальных данных, которые указывают на скважинное событие, и моделируют скважинное событие на основании анализа кластера аномальных данных. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 8 ил.
