Adaptive Impact Factor Research Concerning Effectiveness of the Introduction and use of Digital Twins for Oil and Gas Deposits
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there have been significant changes in the conditions of oil production leading to an increase in its cost and wasteful use of resources. This necessitates the search for a system of adaptive factors that can adapt to environmental changes, affect the cost reduction and increase in the efficiency of oil and gas fields. Studies show that this problem needs to be solved on the basis of the creation of digital oil or gas fields being digital counterparts of existing enterprises, which allow preserving nature and use resources economically due to the existing field development at a new qualitative level. However, the transformation of existing fields through their transformation into digital oil or gas fields requires serious justification, and above all, from a financial and economic points of view. At the same time, one should in no case ignore the natural factor contributing to saving, restoring the used oil and gas resources and preserving the external space being the human environment. The purpose of this study is to develop recommendations for assessing the economic efficiency of the implementation of the project concerning a digital oil or gas field being a digital twin of oil or gas enterprise, and their use in practice. Such an assessment will be carried out based on the analysis of the ratio between capital investments and operating costs necessary to create a digital oil or gas field, as well as by comparing the expected costs and benefits derived from its use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».