Open Access Open Access  Restricted Access Subscription Access

Application of Data Mining in the Oil and Gas Industry

Nikolaeva Y.V., Suchkova E.A.

Abstract


The article examines the variety of applications of data mining techniques in the process of working oil and gas industry. It describes specific industry technological problems whose solution is simplified and optimized with the use of modern methods of data analysis. Examples of the use of neural networks and fuzzy logic to improve the economic efficiency of oil and gas companies are considered.

Keywords


data mining; knowledge discovery; oil and gas industry; neural network; economic efficiency

References References

Смирнов Е. Лидерами нефтегаза станут компании, использующие Big Data. - URL: http://www.cnews.ru/ news/top/liderami_neftegaza_stanut_kompanii (дата обращения: 25.10.2015).

Data Management Assessment Tool. - URL: http://www.molten-group.com/wp-content/uploads/2014/06/ Molten_DMAT_information.pdf (дата обращения: 25.10.2015).

Черняк Л. Большие данные - новая теория и практика // Открытые системы. СУБД - М. : Открытые системы, 2011. - № 10.

Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим : пер. И. Гайдюк. - Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 240 с.

Data Mining - добыча данных. - URL: http://basegroup.ru/community/articles/data-mining (дата обращения: 26.10.2015).

Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. - СПб. : ХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

Введение в современный Data Mining. - URL: http://statistica.ru/local-portals/data-mining (дата обращения: 26.10.2015).

Понятие о разработке нефтяных месторождений. - URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/4808/1056/lecture/ 16212 (дата обращения: 27.10.2015).

Понятие о разработке нефтяных месторождений. - URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/4808/1056/lecture/ 16212 (дата обращения: 27.10.2015).

равило ассоциаций в нефтеразведке. - URL: http://statsoft.ru/solutions/ExamplesBase/branches/detail.php?ELEMENT_ID=704 (дата обращения: 27.10.2015).

Николаева Ю. В. Критерии выбора архитектуры нейронной сети для прогнозирования финансовых рынков // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. - 2015. - № 1(65). - С. 96-97.

Николаева Ю. В. Распознавание кризисных паттернов в котировках фьючерсов на нефть сорта Brent // Молодые ученые - ускорению научно-технического прогресса в XXI веке : сборник материалов III Всерос. науч.-техн. конф. аспирантов, магистрантов и молодых ученых с международным участием (Ижевск, 22-23 апреля 2015 года) / ИжГТУ имени М. Т. Калашникова.

Сучкова Е. А., Лялин В. Е. Проблемы выбора поставщика - критерии, инструменты и методы оценки // Математические модели и информационные технологии в организации производства. - 2012. - № 2(25). - С. 39-48.

Сучкова Е. А. Управление контрактационными рисками при закупке оборудования в нефтегазовой отрасли // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. - 2015. - № 1(65). - С. 98-99.




DOI: http://dx.doi.org/10.22213/2413-1172-2016-3-63-65

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


Copyright (c) 2016 Bulletin of Kalashnikov ISTU

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


ISSN 1813-7903 (Print)
ISSN 2413-1172 (Online)