10.14489/vkit.2019.09.pp.003-010

DOI: 10.14489/vkit.2019.09.pp.003-010

Власенко А. В., Жданов А. А.
ОБОБЩЕННЫЙ АЛГОРИТМ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫ́Х РЯДОВ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
(с. 3-10)

Аннотация. Рассмотрены вопросы предварительной обработки временны́х рядов производственных систем, характеризующихся разрывами данных. На примере анализа структуры процесса строительства нефтегазовых скважин показано наличие во временнóм ряду двух характерных классов разрывов. Первый из них связан со случайно возникающими участками непроизводительного времени, второй класс характерен для технологически детерминированных участков крепления скважины. Показано, что на значение отслеживаемых показателей оказывает влияние асимметричность элементов временнóго ряда, связанная с отклонением шага дискретизации от фиксированной величины, зависящей от особенностей отдельных производственных систем. В целях устранения нелинейностей и нестационарных эффектов из временны́х рядов предложена многоэтапная методика предварительной подготовки исходного временнóго ряда, позволившая решить задачу удаления случайных и неслучайных разрывов данных, а также обеспечившая устранение асимметричности шага дискретизации посредством трансформации исходного временнóго ряда динамики проходки во временной ряд динамики скорости бурения. Результаты работы могут найти практическое применение при планировании производственной деятельности предприятий, в том числе для прогнозирования скорости бурения нефтяных и газовых скважин.

Ключевые слова: временной ряд; разрывы данных; алгоритм; производственная система; прогнозирование; предварительная обработка данных; строительство нефтегазовых скважин.

Vlasenko A. V., Zhdanov A. A.
GENERALIZED PRELIMINARY DATA PROCESSING ALGORITHM FOR FORECASTING TIME SERIES OF PRODUCTION SYSTEMS
(pp. 3-10)

Abstract. The article deals with the issues of preliminary data processing of time series of production systems characterized by data breaks. On the example of analyzing the structure of the construction of oil and gas wells shows the presence in the time series of two characteristic classes of data breaks, the first of which is associated with randomly occurring sections of unproductive time, the second class is characteristic of technologically deterministic fastening wells. The article shows that the value of the monitored indicators is influenced by the asymmetry of the elements of the time series associated with the deviation of the discretization step from a fixed value, depending on the characteristics of individual production systems. In order to eliminate nonlinearities and non-stationary effects from time series, a multi-stage method of preliminary data processing of the initial time series was proposed, which solved the problem of removing random and non-random data breaks, and also ensured that the asymmetry of the discretization step was eliminated by transforming the original time series to drilling penetration rate. The results of the work can find practical application for planning the production activities of enterprises, including for predicting the speed of drilling oil and gas wells.

Keywords: Time series; Data breaks; Algorithm; Production system; Forecasting; Preliminary data processing; Construction of oil and gas wells.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

А. В. Власенко, А. А. Жданов (Кубанский государственный технологический университет, Краснодар, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

A. V. Vlasenko, A. A. Zhdanov (Kuban State Technological University, Krasnodar, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Басарыгин Ю. М., Булатов А. И., Проселков Ю. М. Осложнения и аварии при бурении нефтяных и газовых скважин: учеб. для вузов. М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2000. 679 с.
2. Басарыгин Ю. М., Булатов А. И., Проселков Ю. М. Технология бурения нефтяных и газовых скважин: учеб. для вузов. М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2001. 674 с.
3. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.
4. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. Справочное издание / под ред. С. А. Айва¬зяна. М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.
5. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных / под ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
6. Бокс Дж., Дженкинс Г. М. Анализ временны́х рядов, прогноз и управление пер. с англ./ под ред. В. Ф. Писаренко: М.: Мир, 1974. Кн. 1. 406 с.
7. Поташев А. В., Поташева Е. В., Сулейманова Д. Ю. Интеграция математического моделирования и инновационных подходов к обучению в образовании. М.: Русайнс, 2018. 96 с.
8. Тихонов Э. Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учеб. пособие. Невинномысск, 2006. 221 с.
9. Чучуева И. А. Модель прогнозирования временны́х рядов по выборке максимального подобия: дис. … канд. техн. наук. Московский государственный университет им. Н. Э. Баумана. М., 2012. 155 с.
10. Эконометрия: учеб. пособие / В. И. Суслов и др. Новосибирск: Изд-во Новосибирского гос. университета, 2005. 744 с.
11. Prajakta S. K. Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing [Электронный ресурс] // Kanwal Rekhi School of Information Technology Journal. 2004. URL: http://www.it.iitb. ac.in/~praj/acads/seminar/0439008_ExponentialSmoothing.Pdf (дата обращения: 22.01.2018).

Eng

1. Basarygin Yu. M., Bulatov A. I., Proselkov Yu. M. (2000). Complications and accidents during the drilling of oil and gas wells: textbook for universities. Moscow: OOO «Nedra-Biznestsentr». [in Russian language]
2. Basarygin Yu. M., Bulatov A. I., Proselkov Yu. M. (2001). Oil and gas well drilling technology: textbook for universities. Moscow: OOO «Nedra-Biznestsentr». [in Russian language]
3. Ayvazyan S. A., Mhitaryan V. S. (1985). Applied statistics and the basics of econometrics: a textbook for universities. Moscow: YuNITI. [in Russian language]
4. Ayvazyan S. A. (Ed.), Enyukov I. S., Meshalkin L. D. (1985). Applied statistics: dependency research. Reference Edition. Moscow: Finansy i statistika. [in Russian language]
5. Ayvazyan S. A. (Ed.), Enyukov I. S., Meshalkin L. D. (1983). Applied statistics: basics of modeling and primary data processing. Moscow: Finansy i statistika. [in Russian language]
6. Pisarenko V. F. (Ed.), Boks Dzh., Dzhenkins G. M. (1974). Time series analysis, forecast and management. Book 1. Moscow: Mir. [in Russian language]
7. Potashev A. V., Potasheva E. V., Suleymanova D. Yu. (2018). Integration of mathematical modeling and innovative approaches to learning in education: a monograph. Moscow: Rusayns. [in Russian language]
8. Tihonov E. E. (2006). Forecasting methods in market conditions: textbook. Nevinnomyssk. [in Russian language]
9. Chuchueva I. A. (2012). Time Series Prediction Model for Maximum Similarity Sample. Moscow: Moskovskiy gosudarstvenniy universitet im. N. E. Baumana. [in Russian language]
10. Suslov V. I. et al. (2005). Econometrics: textbook. Novosibirsk: Izdatel'stvo SO RAN. [in Russian language]
11. Prajakta S. K. (2004). Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing. Kanwal Rekhi School of Information Technology Journal. Available at: http://www.it.iitb.ac.in/~praj/acads/seminar/ 0439008_ExponentialSmoothing.Pdf (Accessed: 22.01.2018).

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2019.09.pp.003-010

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2019.09.pp.003-010

and fill out the form