Создано с использованием:

Oil-Labs — это аналитическая платформа для оптимизации добычи нефти, которая кластеризует профили производства скважин с использованием передовых методов анализа временных рядов, визуализирует пространственные и временные закономерности и прогнозирует будущую добычу. Она позволяет операторам выявлять скважины с похожим поведением и оптимизировать стратегии добычи на основе данных.

• Основные возможности
• Установка
• Участие в разработке
• Лицензия
• Цитирование

1. Кластеризация временных рядов с DTW: Реализует кластеризацию на основе Dynamic Time Warping (DTW) для группировки профилей производства нефтяных скважин с похожими временными закономерностями. Использует алгоритм TimeSeriesKMeans для выявления скважин с сопоставимым поведением добычи во времени.

2. Визуализация профилей производства: Обеспечивает комплексную визуализацию данных временных рядов добычи нефти (qoil) по нескольким скважинам, включая масштабированные профили, центроиды кластеров и анализ временных тенденций с использованием matplotlib и seaborn.

3. Анализ иерархической кластеризации: Выполняет иерархическую кластеризацию с использованием методов связи и создает дендрограммы для визуализации отношений между скважинами на основе расстояний профилей производства, позволяя выявлять естественные группировки в данных.

4. Пространственное картирование кластеров: Отображает выявленные кластеры на географические координаты с использованием диаграмм Вороного и точечных графиков, визуализируя пространственное распределение кластеров скважин по нефтяному месторождению с цветовой кодировкой регионов.

5. Метрики оценки кластеризации: Вычисляет коэффициенты силуэта и метрики искажения для определения оптимального количества кластеров, используя метод локтя для выявления лучшей конфигурации кластеризации профилей производства.

6. Предварительная обработка и нормализация данных: Обрабатывает загрузку данных из файлов TSV, стандартизирует признаки с использованием StandardScaler, управляет пропущенными значениями и подготавливает данные временных рядов для анализа кластеризации.

Требования: требуется Python >=3.11

Установите oil-labs одним из следующих способов:

1. Клонируйте репозиторий oil-labs:

git clone https://github.com/Mawwlle/oil-labs

2. Перейдите в директорию проекта:

cd oil-labs

3. Установите зависимости проекта:

pip install -r requirements.txt

• Сообщить об ошибках: Отправляйте найденные ошибки или запросы функций для проекта.

• Отправить Pull Request: Узнайте больше о том, как внести вклад в oil-labs.

Этот проект защищен лицензией The Unlicense. Для получения дополнительной информации см. файл LICENSE.

text