Factor Analysis Application for Reduction of the Attribute Space of Injection Wells
Abstract
The article considers the problem of determining the efficiency of oil wells. A choice and a brief description of performance indicators of injection wells are presented. These indicators have the indirect effect on the main feature of an oil well – the production rate. The correlation between highlighted characteristics is established; therefore the factor analysis to combine them into the independent groups (factors) is carried out. The regression equation for determining and predicting the efficiency of wells is applied to describe the relation between obtained factors and the production rate. Software package STATISTICA is used for the multivariate analysis of the initial data.
About the Authors
A. Yu. VirstyukRussian Federation
V. S. Mikshina
Russian Federation
References
1. Вирстюк А. Ю. Разработка модуля по контролю нагнетательных скважин с неравномерным профилем приемистости // Север России: стратегии и перспективы развития : материалы II Всерос. науч.-практич. конф. 2016. Сургут, 2016. С. 140.
2. Вирстюк А. Ю., Микшина В. С. Применение математических моделей для оценки эффективности работы добывающих скважин // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2017) : материалы юбилейной X Санкт-Петербургской межрегион. конф. СПб., 1–3 ноября 2017 г. СПб. : СПОИСУ, 2017. С. 373–374.
3. Тихомиров Н. П. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа. М. : Экономика, 2011. 647 с.
4. Токарев М. А., Чинаров А. С. Статистические методы прогноза нефтеотдачи и оценки эффективности воздействия на пласт : моногр. Уфа, 2007. 96 с.
5. Халафян А. А. Statistica 6: стат. анализ данных. М. : БиномПресс, 2007. 512 с.
6. Basilevsky A. Statistical factor analysis and related methods: theory and applications. John Wiley & Sons, Inc., 2008. 737 p.
7. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition. Springer, 2009. 764 p.
8. James G.,Hastie T., Tibshirani R., Witten D. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer, 2013. 426 p.
9. Marques de Sá J. P.. Applied Statistics Using SPSS, Statistica, MATLAB and R. Springer, 2007. 505 p.
10. Kettaneh N., Berglund. A. PCA and PLS with very large data sets // Computational Statistics & Data Analysis. 2005. Vol. 48. P. 69–85.
Review
For citations:
Virstyuk A.Yu., Mikshina V.S. Factor Analysis Application for Reduction of the Attribute Space of Injection Wells. Proceedings in Cybernetics. 2018;(2 (30)):169-174. (In Russ.)