Системный подход к выбору оптимальной мощности инфраструктуры отгрузки жидких углеводородов и последовательности до изучения группы перспективных месторождений
https://doi.org/10.51890/2587-7399-2021-6-2-67-74
Аннотация
Об авторах
В. А. ЛегкоконецРоссия
С. А. Нехаев
Россия
М. М. Хасанов
Россия
Список литературы
1. Goldberg D. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. D. Goldberg, Boston: MA, 1989.
2. Хасанов М.М. [и др.]. Иерархия интегрированных моделей SPE-117412-RU. – М.: Российская нефтегазовая техническая конференция и выставка SPE, 2008.
3. Legkokonets V. Production profiles (oil, gas condensate, dry gas, wet gas) // Mendeley Data. 2021. (V1). https://doi.org/10.17632/3x58h2wgdy.1
4. Legkokonets V. Economic data // Mendeley Data. 2021. (V1). https://doi.org/10.17632/6259b85jgs.1
5. Легкоконец В.А., Василенко А.А., Хасанов М.М. Выбор оптимальной стратегии разработки группы новых активов в условиях геологических неопределенностей и инфраструктурных ограничений SPE-201985-RU. М.: Российская Нефтегазовая техническая конференция SPE, 2020.
Рецензия
Для цитирования:
Легкоконец В.А., Нехаев С.А., Хасанов М.М. Системный подход к выбору оптимальной мощности инфраструктуры отгрузки жидких углеводородов и последовательности до изучения группы перспективных месторождений. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2021;6(2):67-74. https://doi.org/10.51890/2587-7399-2021-6-2-67-74
For citation:
Legkokonets V.A., Nekhaev S.A., Khasanov M.M. A systematic approach to the selection of the optimal capacity for liquid hydrocarbons offloading infrastructure and the sequence of exploration stages of a group of prospects. PROneft. Professionally about Oil. 2021;6(2):67-74. (In Russ.) https://doi.org/10.51890/2587-7399-2021-6-2-67-74