Application of Data Mining in the Oil and Gas Industry

Authors

  • Y. V. Nikolaeva
  • E. A. Suchkova

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2016-3-63-65

Keywords:

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

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.

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.

Published

10.10.2016

How to Cite

Nikolaeva Ю. В., & Suchkova Е. А. (2016). Application of Data Mining in the Oil and Gas Industry. Vestnik IzhGTU Imeni M.T. Kalashnikova, 19(3), 63–65. https://doi.org/10.22213/2413-1172-2016-3-63-65

Issue

Section

Informatics, Computer Science and Control (only archive)