Прогнозування видобутку нафти в україні за допомогою адаптивних моделей

Н. В. Ічанська; М. В. Лисенко

doi:10.24144/2616-7700.2023.42(1).164-173

Автор(и)

Н. В. Ічанська Національний університет «Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка», Україна https://orcid.org/0000-0001-5963-9288
М. В. Лисенко Національний університет «Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка», Україна https://orcid.org/0000-0003-0995-2991

DOI:

https://doi.org/10.24144/2616-7700.2023.42(1).164-173

Ключові слова:

життєвий цикл, прогнозування, видобуток нафти, модель Хольта, штучні нейронні мережі, метод експоненційного вирівнювання

Анотація

У статті розглянуто моделювання життєвого циклу видобутку нафти. Проаналізовано сутність, переваги й недоліки цих підходів. Авторами розв’язано задачу апроксимації методами математичного моделювання: експоненційного вирівнювання, Хольта та прогнозування на основі нейромережевих технологій. У роботі надано класифікацію цих методів, зазначено важливість їх застосування з метою знаходження ефективних шляхів розв’язку проблем розвитку промислового комплексу та первинного сектору економіки України, базовою складовою якої є видобувна галузь.

Розглянуте моделювання життєвих циклів видобутку нафти дає можливість відобразити прогноз у вигляді трикутного нечіткого числа, тобто вказати можливі очікувані значення. Адаптивні моделі прогнозування - це моделі, які використовують дисконтування даних і можуть швидко пристосовуватись до зміни умов, змінюючи свою структуру та параметри.

Метод експоненційного вирівнювання ґрунтується на тому, що при прогнозуванні ряд динаміки показників вирівнюється на основі зваженої ковзної середньої, де вагові коефіцієнти визначаються експоненційним законом розподілу. Для прогнозування на основі нейромережевих технологій використана нейронна мережа Feed-forward back propagation, що містить три прошарки нейронів – вхідний, проміжний та вихідний. У роботі показано, що найменше прогнозоване значення одержується при застосуванні методу експоненційного вирівнювання, дещо більше при застосування методу Хольта і найбільше при використанні нейронних мереж.

Посилання

Sushko, M. Yu. (2017). Analysis of the Current State of the Industrial Sector of Ukraine. Bulletin of the Economic Science of Ukraine, 32(1), 93–98 [in Ukrainian].

Yusupova, T. M. (2013). Study of the problems of the domestic industry in the context of the search of ways for revival of its economic potential. Bulletin of the economy of transport and industry, 43, 107–110. [in Ukrainian].

Brown, G. R. (2004). Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series. New York: Dover Phoenix Editions.

Theil, H., & Wage, S. (1964). Some observations on adaptive forecasting. Management Science, 10, 198–206.

Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6, 324–342.

Klebanova, T. C., & Rudachenko, O. O. (2015). Forecasting of indicators of financial activity of the enterprise of housing and communal services using adaptive models. Business-Inform, 1, 143–148.

Nikolayeva, O. H. (2018). Forecasting oil and gas production using neural network modeling and trend models. Scientific Bulletin of the International Humanitarian University. Series: Economics and management, 31, 121–126 [in Ukrainian].

Onyshchenko, V., Ichanska, N., Skryl, V., & Furmanchuk, O. (2022). Economic and Mathematical Modeling of Innovative Development of Enterprises in the Construction Industry. Proceedings of the 3rd International Conference on Building Innovation, Lecture Notes in Civil Engineering. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85043-2_65.

Hudz, S., Ichanska, N., Rendyuk, S., & Molchanov, P. (2021). Optimization of the doublespan purlins design sketch in a framework with portal frames through the rafter stays application. Academic journal. Industrial Machine Building, Civil Engineering, 1(56), 30–36. https://doi.org/10.26906/znp.2021.56.2504

Horik, A. V., Piskunov, V. H., & Sierov, M. I. (2002). The Analytical Solution of the Bending Problem for an Inhomogeneous Noncircular Cylindrical Body. International Applied Mechanics, 38, 1261–1271. https://doi.org/10.1023/A:1022218731489.

Horik, A. V., Piskunov, V. H., Sierov, M. I., & Andreeva, N. V. (1999). Analytic solution of the problem of bending of a composite beam on the basis of an improved model of deformation. Strength of Materials, 31, 85–98. https://doi.org/10.1007/BF02509745

Ministry of Energy and Vugile Industry of Ukraine. Retrieved from https://mev.gov.ua/ [in Ukrainian].