<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">intechngu</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Vestnik NSU. Series: Information Technologies</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1818-7900</issn><issn pub-type="epub">2410-0420</issn><publisher><publisher-name>НГУ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.25205/1818-7900-2024-22-2-44-56</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">intechngu-270</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Разработка метода для оптимизации процесса получения значений числовых характеристик компонентов нефтяного сырья из графических данных хроматограмм</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Development of a Method for Optimization of the Process of Extraction of Values of Numerical Characteristics of Oil Feedstock Components from Graphical Data of Chromatographic Analysis</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0009-4353-6925</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Пылов</surname><given-names>П. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Pylov</surname><given-names>P. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Пылов Петр Андреевич, аспирант; старший разработчик высоконагруженных интеллектуальных систем на позиции Senior Computer Vision Engineer</p><p>WoS Researcher ID: JMQ-9360-2023</p><p>Кемерово</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Petr A. Pylov, PhD Student; He combines his studies with his work as a Senior Computer Vision Engineer </p><p>Kemerovo</p></bio><email xlink:type="simple">pylovpa@kuzstu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0009-4353-6925</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Майтак</surname><given-names>Р. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Maitak</surname><given-names>R. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Майтак Роман Вячеславович, магистрант;  Middle+ NLP Data Scientist</p><p>WoS Researcher ID: JMQ-9434-2023</p><p>Кемерово</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Roman V. Maitak, Master Student; He combines his studies with her work as a data scientist at Middle+ NLP </p><p>Kemerovo</p></bio><email xlink:type="simple">maytak.roman@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0005-0554-8934</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Копылов</surname><given-names>Д. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kopylov</surname><given-names>D. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Копылов Даниил Евгеньевич, магистрант</p><p>Иркутск</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Daniil E. Kopylov, Master Student</p><p>Irkutsk</p></bio><email xlink:type="simple">it-daniil@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Gorbachev Kuzbass State Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Иркутский государственный университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Irkutsk State University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>10</day><month>10</month><year>2024</year></pub-date><volume>22</volume><issue>2</issue><fpage>44</fpage><lpage>56</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Пылов П.А., Майтак Р.В., Копылов Д.Е., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Пылов П.А., Майтак Р.В., Копылов Д.Е.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Pylov P.A., Maitak R.V., Kopylov D.E.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/270">https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/270</self-uri><abstract><p>Разработан вариант алгоритма (и метода на его основе) для выполнения процедуры автоматизированного восстановления числовых значений графически представленной функции сигнала хроматографа, исследующей компонентный состав проб нефтяного сырья. Проблема, на решение которой направлен разработанный метод, состоит в слабой приспособленности хроматографов к нефтяной промышленности: нефть является природным сырьем, которое не является химически чистым, поэтому в рамках хроматографического исследования происходит фиксация не всех числовых характеристик компонентов, входящих в состав исследуемого образца. Значения незафиксированных координат углеводородных соединений регистрируются специалистами нефтехимических лабораторий вручную, что существенно усложняет процесс анализа. Разработанный метод в качестве входных данных принимает полученные в лаборатории изображения хроматограмм нефти, представленные в оригинальной черно-белой цветовой гамме. Выходными данными метода является массив числовых значений координат, восстановленных с шагом в один пиксель. Величина погрешности при восстановлении значений методом значительно меньше порога, установленного нефтехимической лабораторией. Кроме автоматизации обозначенной задачи, массив полученных значений координат был векторизован с целью применения вектора в качестве входных данных в модели трансформера (вместо изображений хроматограмм) для решения задачи прогнозирования перераспределения углеводородных компонентов тяжелой нефти под воздействием катализаторов. Результатом замены типа представления входной информации стало многократное снижение времени, требуемого для получения прогноза, а также времени обучения, при этом снизилась величина усредненной ошибки предсказания.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>A variant of the algorithm has been developed to perform the procedure of automated recovery of numerical values of graphically represented chromatograph signal function, studying the component composition of heavy oil feedstock samples. The problem, which the developed method aims to solve, consists in the poor adaptation of chromatographs to the oil industry: oil is a natural raw material, which is not chemically pure, therefore not all numerical characteristics of the components contained in the investigated sample are fixed within the chromatographic study. In the current configuration of the method, the values from the chromatogram are recorded manually. The developed method takes as input data the images of oil chromatograms obtained in the laboratory, presented in the original black and white colour scheme. The output data of the method is an array of numerical values of coordinates reconstructed with a step of one pixel. The size of the error in the reconstruction of the values by the method is much smaller than the threshold set by the petrochemical laboratory. In addition to automating the indicated task, the array of obtained coordinate values was vectorized in order to use the vector as input data in the Transformer model to solve the problem of predicting the redistribution of hydrocarbon components of heavy oil under the influence of catalysts. As a result of the change in input data representation, the time required to obtain a prediction and the training time were reduced by a multiple, while the value of the average prediction error decreased.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>анализ данных</kwd><kwd>предварительная обработка графических данных</kwd><kwd>обработка хроматограмм тяжелой нефти</kwd><kwd>восстановление числовых координат углеводородных компонентов</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>data analysis</kwd><kwd>preliminary processing of graphical data</kwd><kwd>processing of heavy oil chromatograms</kwd><kwd>recovery of numerical coordinates of hydrocarbon components</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шадрина А. В., Крец В. Г. Основы нефтегазового дела. М.: Нац. открытый ун-т «ИНТУИТ», 2016. 214 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shadrina A. V., Krets V. G. Fundamentals of Oil and Gas Engineering. Moscow, National Open University of INTUIT, 2016, 214 p. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Басарыгин Ю. М., Будников В. Ф., Булатов А. И. Исследование факторов и реализация мер долговременной эксплуатации нефтяных и газовых скважин. М.: Просвещение-Юг, 2004. 242 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Basarygin Y. M., Budnikov V. F., Bulatov A. I. Research of factors and implementation of measures for long-term operation of oil and gas wells. Moscow, Prosveshchenie-Yug publ., 2004, 242 p. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шевченко Д. В., Васильева Л. Х. Математическое моделирование вытеснения тяжелых нефтей горячей водой в тонком пласте. Казань: Познание, 2013. 60 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shevchenko D. V., Vasilieva L. H. Mathematical modelling of displacement of heavy oils by hot water in a thin reservoir. Kazan, Poznanie Publishing House, 2013, 60 p. (in Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хуснутдинов И. Ш., Копылов А. Ю., Гончарова И. Н. Разработка и совершенствование сольвентных технологий переработки тяжелого органического сырья. Казань: КГТУ, 2009. 265 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Khusnutdinov I. Sh., Kopylov A. Yu., Goncharova I. N. Development and improvement of solvent technologies for processing of heavy organic raw materials. Kazan, KSTU, 2009, 265 p. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хадавимогаддам Ф., Мищенко И. Т., Мостаджеран М. Применение методов искусственного интеллекта в прогнозировании основных свойств нефти // Газовая промышленность. 2019. Вып. 12(794). С. 28–32.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hadavimoghaddam F., Mishchenko I. T., Mostajeran M. Application of artificial intelligence methods in predicting basic oil properties. Gas Industry, 2019, vol. 12(794), pp. 28–32 (in Rus.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Азиева Р. Х. Искусственный интеллект в добыче нефти и газа: возможности и сценарный прогноз // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2022. Вып. 3(207). С. 38–46. DOI: 10.33285/1999-6942-2022-3(207)-38-46</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Azieva R. H. Artificial intelligence in oil and gas production: opportunities and scenario forecast. Problems of economics and management of oil and gas complex, 2022, vol. 3(207), pp. 38–46 (in Russ.). DOI: 10.33285/1999-6942-2022-3(207)-38-46</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Байбаров Д. А. Оценка продуктивности и экономической эффективности технологий искусственного интеллекта для автоматизации процессов разведки и добычи нефти и газа // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2021. Т. 10, вып. 3. С. 100–105. DOI: 10.46548/21vek-2021-1055-0019</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baybarov D. A. Assessment of productivity and economic efficiency of artificial intelligence technologies for automation of oil and gas exploration and production processes. XXI century: Resumes of the Past and Challenges of the Present plus, 2021, vol. 10, iss. 3, pp. 100–105 (in Russ.). DOI: 10.46548/21vek-2021-1055-0019</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ломакин Н. И., Дженифер О. Ч., Голодова О. А., Сычева А. В., Кабина В. В. AI-система «Персептрон2 для прогноза финансового результата деятельности предприятия нефтяной отрасли РФ // Фундаментальные исследования. 2019. Вып. 12-1. С. 98–103. DOI: 10.17513/fr.42629</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lomakin N. I., Jennifer O. C., Golodova O. A., Sycheva A. V., Kabina V. V. AI-system “Perseptron” for forecasting the financial result of the enterprise of the oil industry of the Russian Federation. Fundamental Research, 2019, vol. 12-1, pp. 98–103 (in Russ.). DOI: 10.17513/fr.42629</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Овсеенко Г. А., Козелков О. В., Кашаев Р. С. Использование нейронных сетей в мехатронном устройстве представительного отбора и анализа проб // Приборостроение и автоматизированный электропривод в топливно-энергетическом комплексе и жилищно-коммунальном хозяйстве: Мат. VII Национальной науч.-практ. конф. 2022. С. 92–96.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ovseenko G. A., Kozelkov O. V., Kashaev R. S. Use of neural networks in mechatronic device of representative sampling and analysis. Instrumentation and automated electric drive in fuel and energy complex and housing and communal services. Proceedings of VII National Scientific and Practical Conference, 2022, pp. 92–96. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Vaswani A., Shazeer N. et al. Attention is all you need. In Proc. of the 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). 2017. 11 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vaswani A., Shazeer N. et al. Attention is all you need. In Proc. of the 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017, 11 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dosovitskiy A., Beyer L. et al. An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. In Proc. of the International Conference on Learning Representations (ICLR). 2021. 21 p. DOI: 10.48550/arXiv.2010.11929</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dosovitskiy A., Beyer L. et al. An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. In Proc. of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2021, 21 p. DOI: 10.48550/arXiv.2010.11929</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Arik S. Ö., Pfister T. TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2020. Vol. 35(8). Р. 6679–6687. DOI: 10.1609/aaai.v35i8.16826</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Arik S. Ö., Pfister T. TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020, vol. 35(8), pp. 6679–6687. DOI: 10.1609/aaai.v35i8.16826</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
