Full Name of the work head: Иманкулов Тимур Сакенович
Исполнители проекта:
: Республиканское общественное объединение "Национальная Инженерная Академия Республики Казахстан"
Inventory number: 0322РК00955
Registration number: 0122РК00324
Keywords: Машинное обучение,Методы увеличения нефтеотдачи,нейронные сети,Параллельное программирование,Теория фильтрации
Исследованы математические модели закачки химических регантов (ПАВ, полимер, алкалин) в нефтяной пласт для повышения добычи нефти. На основе исследованных моделей разработана математическая модель, которя состоит из уравнении состояния фаз (для двухфазных и трехфазных течении), уравнения движения и уравнения распределения концентрации химического реагента (полимера). Учитывается влияние концентрации полимера на вязкость закачиваемой жидкости, адсорбция полимера и уменьшение проницаемости породы. Исследованы алгоритмы случайного леса и множественной линейной регрессии с полиномиальными свойствами. Проанализирована использования различных степеней полинома и их влияние на модель регрессии. Рассмотрена генерация синтетического набора данных из разработанной математической модели с параметрами добычи нефти. Изучена технология CUDA которая позволяет проводить высокопроизводительные вычисления на графическом процессоре. Исследованы алгоритмы распределенного машинного обучения на GPU. Также рассмотрена гибридная технология в котором используется два графического процессора. Изучена технология MPI для обмена данных между процессорами и распараллеливания на центральном процессоре. Рассмотрена гибридная архитектура для использования нескольких графических процессоров, где для обмена данными между графическими процессорами используется технология MPI. Проведены сравнительные анализы производительности каждой технологии, и рассмотрены способы оптимизации.