Use of fuzzy sets (artificial intelligence) in the oil and gas industry

Abstract

актуальность статьи обусловлена тем, что эффективное использование имеющихся данных обычно представляет наибольшую трудность при моделировании рабочих состояний энергосистемы. Анализ состояния системы на основе устаревшей или неверной информации может привести к принятию решений, существенно отличающихся от оптимальных. Целью статьи является выявление особенностей использования нечетких множеств (искусственного интеллекта) в нефтегазовой отрасли и разработка предложений для практического применения и совершенствования данных процессов. Методология исследования основана на применении системного подхода и общенаучных методов, среди которых: систематизация и обобщение, логический и сравнительный анализ. В статье обосновано, что удобным математическим инструментом описания неопределенности и неточности входных данных и связей между ними является теория нечетких множеств. В статье представлены возможности использования нечеткого моделирования в нефтегазовой отрасли при выборе альтернатив при транспортировке нефтегазовых продуктов. Результаты исследований по применению этой теории во многих областях науки и техники позволяют предположить, что благодаря ее возможностям моделирования неопределенности и неточности входных данных и описания связей между ними она расширит сферу своей деятельности. the relevance of the article is due to the fact that the effective use of available data usually poses the greatest difficulty when modeling the operating states of the power system. Analyzing the state of a system based on outdated or incorrect information can lead to decisions that are significantly different from the optimal ones. The purpose of the article is to identify the features of using fuzzy sets (artificial intelligence) in the oil and gas industry and develop proposals for practical application and improvement of these processes. The research methodology is based on the use of a systematic approach and general scientific methods, including: systematization and generalization, logical and comparative analysis. The article substantiates that a convenient mathematical tool for describing the uncertainty and inaccuracy of input data and the connections between them is the theory of fuzzy sets. The article presents the possibilities of using fuzzy modeling in the oil and gas industry when choosing alternatives when transporting oil and gas products. Research on the application of this theory in many fields of science and technology suggests that its ability to model the uncertainty and imprecision of input data and describe the relationships between them will expand its scope.