План магистра. Инд.план работы магистранта МУСз-19 по стандарту. Утвержден

• Название: Утвержден
• Анкор: План магистра
• Дата: 09.04.2022
• Размер: 152.5 Kb.
• Имя файла: Инд.план работы магистранта МУСз-19 по стандарту .doc
• Тип: Решение; #457067

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

"Уфимский государственный нефтяной технический университет"

УТВЕРЖДЕН

решением Ученого совета

Филиала ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке

(наименование факультета, института, филиала)

от 08.11.2019 г. , протокол № 12

Директор, профессор

(Декан, директор) (Наименование факультета, института, филиала)

Р.Р. Даминев

(подпись) (Инициалы, фамилия)



(дата)
ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН МАГИСТРАНТА
1 Обучающийся Абдрафикова Филюза Федоиловна

(Фамилия, имя, отчество полностью)

2 Факультет/институт/филиал Филиал ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке

3 Кафедра Автоматизированные технологические и информационные системы

4 Образовательная программа магистратуры:

4.1 Направление подготовки 27.04.04 Управление в технических системах

(Код и наименование направления подготовки)

4.2 Направленность (магистерская программа) Системы и средства автоматизации
(Наименование)

технологических процессов

5 Нормативный срок обучения по программе магистратуры 2 года 6 месяцев

6 Тема научно-исследовательской работы (далее - НИР)

1. Применение искусственного интеллекта для повышения эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин

2. Повышение эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин

3. Моделирование процесса добычи нефти

7 Тема выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации) (далее - ВКР)

Моделирование процесса добычи нефти и повышение эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин





8 Темы НИР и ВКР утверждена решением кафедры АТИС от 29.10.2019 г., протокол № 11.

9 Тема ВКР утверждена приказом по УГНТУ от _________________ № ________.

10 Руководитель Шулаев Николай Сергеевич, зав. кафедрой ИМФ, д.т.н., профессор

(Фамилия, инициалы, должность, ученая степень, ученое звание)

__________________________________________________________________________________

11¹ Консультант ___________________________________________________________________

(Фамилия, инициалы, должность, ученая степень, ученое звание)

__________________________________________________________________________________

Примечание – ¹ при назначении студенту магистратуры, подготавливающему ВКР на стыке смежных областей наук, консультанта

12 Содержание программы магистратуры

Индекс	Наименование дисциплин, разделов учебного плана	Кол-во зачетных единиц	Семестр	Форма итогового контроля	Формируемые компетенции
(28423) Блок 1. Дисциплины
37003	Философские проблемы в науке и технике	3	1	Экзамен
37005	Иностранный язык делового и профессионального общения	5	1,2	Зачет, экзамен
37004	Коммуникативные технологии межкультурного взаимодействия и саморазвитие	5	1,2	Зачет, экзамен
37006	Информационные технологии в научно-исследовательской и практической деятельности	4	1	Диф. зачет
13005	Технико-экономическое обоснование и управление проектами	3	2	Диф. зачет
37069	Теоретические и экспериментальные методы научных исследований	6	1,2	Зачет, экзамен
12848	Корреляционный и регрессионный анализ	3	2	Зачет
37244	Алгоритмическое и программное обеспечение задач автоматизации управления	3	2	Диф. зачет
37243	Приоритетные направления развития науки, техники и технологии в ТЭК	3	1	Диф. зачет
27160	Математическое моделирование в задачах нефтегазовой отрасли	6	1,2	Зачет, экзамен
37249	Дискретная и интервальная математика	3	1	Диф. зачет
37251	Методология проектирования сложных систем управления	4	2	Диф. зачет
365	Объектно-ориентированное программирование	3	3	Зачет
41062	Сетевые технологии автоматизированного управления	3	5	Диф. зачет
41063	Моделирование и управление в организационных системах	3	5	Диф. зачет
41064	Интеллектуальные системы управления и обеспечения безопасности	4	4	Диф. зачет
41066	Оптимизация и оптимальное управление	4	4	Диф. зачет
41065	Программно-технические комплексы систем автоматизации	4	4	Диф. зачет
37652	Сложные системы автоматизация технологических процессов ТЭК	5	3	Экзамен
41067	Базы данных и знаний	3	5	Диф. зачет
37649	Проектирование программно-технических комплексов систем автоматизации	4	3	Экзамен
(28723) Блок 2. Практики, в том числе научно-исследовательская работа (НИР). (2565) Вариативная часть
(1621) Учебная практика
30213	Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков	6	3	Диф. зачет
(901) Производственная практика
35063	Технологическая (проектно-технологическая) практика	6	4	Диф. зачет
2362	Научно исследовательская работа	15	3, 4, 5	Диф. зачет
(28425) Блок 3. Государственная итоговая аттестация (Базовая часть)
1091	Подготовка к защите и процедура защиты выпускной квалификационной работ	9	5	Экзамен

Магистрант Ф.Ф. Абдрафикова

(Инициалы, фамилия)
Руководитель ВКР Н.С. Шулаев

(Инициалы, фамилия)
СОГЛАСОВАНО
Заведующий кафедрой Е.А. Муравьева

(Инициалы, фамилия)
Руководитель магистерской программы Е.А. Муравьева

(Инициалы, фамилия)

13 Практика:

1. Учебная практика:

- место прохождения: ООО «Энергопромсервис»

- срок прохождения: с 21 декабря 2020 г. по 26 декабря 2020 г.;

с 04 января 2021 г. по 23 января 2021 г.

- цель, задачи: целью учебной практики является изучение процесса добычи нефти и повышение эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи: описание предприятия ООО «Энергопромсервис»; описание системы автоматизации базового технологического процесса; обзор методов решения поставленных задач; обеспечение сформированности этапов компетенций согласно программе практики (ОК-3-1, ОПК-3-1, ОПК-4-1, ПК-1-1, ПК-6-1).

- перечень материалов, необходимых для отчета о практике: Регламент по эксплуатации месторождения; Руководство по эксплуатации КИПиА; Руководство пользователя программных пакетов AnyLogic, UnityPro, VijeoCitect.

- участие в работе научно-технических семинаров, конференций: нет

2. Производственная практика:

- место прохождения: филиал ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке, кафедра автоматизированных технологических и информационных систем

- срок прохождения: с 10 мая 2021 г. по 5 июня 2021 г.

- цель, задачи: целью производственной практики является разработка модели машинного обучения в программе Matlab для предсказания коэффициентов продуктивности добывающих скважин, которые влияют на работу насосов нагнетательных скважин. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи: краткая характеристика Восточного участка Чутырско-Киенгопского месторождения; характеристика программного обеспечения; предсказание коэффициента продуктивности скважин.

- перечень материалов, необходимых для отчета о практике: Ивановский В. Н. Одновременно-раздельная эксплуатация и «интеллектуализация» скважин: вчера, сегодня и завтра // Инженерная практика, 2010. – С. 4-15; Остроумова Е. Г. Интеллектуальное месторождение: мировая практика и современные технологии // Газовая промышленность, 2012. – № 7 (677).

- участие в работе научно-технических семинаров, конференций: нет

3. Преддипломная практика:

- место прохождения: филиал ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке, кафедра автоматизированных технологических и информационных систем

- срок прохождения: с 12 октября 2021 г. по 23 октября 2021 г.

- цель, задачи: целью преддипломной практики является моделирование процесса добычи нефти и повышение эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи: провести анализ применения искусственного интеллекта для повышения эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин; разработать модель машинного обучения для предсказания коэффициентов продуктивности добывающих скважин, которые влияют на работу насосов нагнетательных скважин; смоделировать процесс добычи нефти на основе модели машинного обучения, предназначенной для предсказания коэффициентов продуктивности добывающих скважин, которые влияют на работу насосов нагнетательных скважин.

- перечень материалов, необходимых для отчета о практике: Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект / Э. Алпайдин. – Москва: «Точка», 2017. – 208 с.; Остроумова Е. Г. Интеллектуальное месторождение: мировая практика и современные технологии // Газовая промышленность, 2012. – № 7 (677); Деменков Н.П. Языки программирования промышленных контроллеров. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э, Баумана, 2004. – 172 с.

- участие в работе научно-технических семинаров, конференций: нет

Магистрант Ф.Ф. Абдрафикова

(Инициалы, фамилия)
Руководитель ВКР Н.С. Шулаев

(Инициалы, фамилия)
СОГЛАСОВАНО
Заведующий кафедрой Е.А. Муравьева

(Инициалы, фамилия)

14 Научно-исследовательская работа (НИР):

1. Подготовительный этап:

- место прохождения: филиал ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке, кафедра автоматизированных технологических и информационных систем

- срок прохождения: с 23 ноября 2020 г. по 19 декабря 2020 г.

- цель, задачи НИР: целью научно-исследовательской работы является повышение эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин с помощью машинного обучения. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи: изучение методов исследования скважин; анализ применения методов искусственного интеллекта для повышения эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений; анализ общей структуры и методологии машинного обучения.

- перечень материалов, необходимых для отчета о НИР: ГОСТ Р 51901.12 – 2007.  Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов. – М.: Изд-во Стандартинформ. – 2008; Лапина А.В. Интеллектуальные информационные системы. – 2001. – 124 с.; Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект / Э. Алпайдин. – Москва: «Точка», 2017. – 208 с.

- количество публикаций по научно-исследовательской работе магистранта: 6

(Список публикаций представлен в приложении № 1).

2. Второй этап:

- место прохождения: филиал ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке, кафедра автоматизированных технологических и информационных систем

- срок прохождения: с 12 апреля 2021 г. по 8 мая 2021 г.

- цель, задачи НИР: целью научно-исследовательской работы является разработка модели машинного обучения для предсказания коэффициентов продуктивности добывающих скважин, которые влияют на работу насосов нагнетательных скважин. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи: сбор, обработка и подготовка данных; анализ коэффициента продуктивности скважин; предсказание коэффициента продуктивности скважин.

- перечень материалов, необходимых для отчета о НИР: Ивановский В. Н. Одновременно-раздельная эксплуатация и «интеллектуализация» скважин: вчера, сегодня и завтра // Инженерная практика, 2010. – С. 4-15; Остроумова Е. Г. Интеллектуальное месторождение: мировая практика и современные технологии // Газовая промышленность, 2012. – № 7 (677).

- количество публикаций по научно-исследовательской работе магистранта: 6

(Список публикаций представлен в приложении № 1).

3. Третий этап:

- место прохождения: филиал ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке, кафедра автоматизированных технологических и информационных систем

- срок прохождения: с 27 сентября 2021 г. по 9 октября 2021 г.

- цель, задачи НИР: целью научно-исследовательской работы является моделирование процесса добычи нефти на основе модели машинного обучения, предназначенная для предсказания коэффициентов продуктивности добывающих скважин, которые влияют на работу насосов нагнетательных скважин. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи: реализация процесса в UnityPro; визуализация процесса в Vijeo Citect; анализ корректности работы программ.

- перечень материалов, необходимых для отчета о НИР: Деменков Н.П. Языки программирования промышленных контроллеров. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э, Баумана, 2004. – 172 с.; Vijeo Citect | Schneider Electric [Электронный ресурс]. – URL: https://www.schneider-electric.ru/ru/product-range-presentation/1500-vijeo-citect/.

- количество публикаций по научно-исследовательской работе магистранта: 3

(Список публикаций представлен в приложении № 1).
Магистрант Ф.Ф. Абдрафикова

(Инициалы, фамилия)
Руководитель ВКР Н.С. Шулаев

(Инициалы, фамилия)
СОГЛАСОВАНО
Заведующий кафедрой Е.А. Муравьева

(Инициалы, фамилия)

15 Форма государственного экзамена __________________________________________________

16 Срок сдачи государственного экзамена ___________________________

17 Срок представления магистрантом ВКР __________________________

18 Календарный график выполнения ВКР:

№ пп.	Наименование разделов ВКР, включая выполнение иллюстрационно-графического материала и проведение аттестаций	Срок выполнения ВКР	Примечание
1	2	3	4
1	Применение искусственного интеллекта для повышения эффективности режимов работы оборудования нефтяных месторождений на основе коэффициентов продуктивности скважин	14.12.2021 г.
2	Повышение эффективности режимов работы оборудования с использованием коэффициентов продуктивности скважин	14.12.2021 г.
3	Моделирование процесса добычи нефти	14.12.2021 г.

Магистрант Ф.Ф. Абдрафикова

(Инициалы, фамилия)
Руководитель ВКР Н.С. Шулаев

(Инициалы, фамилия)
СОГЛАСОВАНО
Заведующий кафедрой Е.А. Муравьева

(Инициалы, фамилия)

Приложение № 1

к индивидуальному плану

работы магистранта

СПИСОК

публикаций магистранта

________________________________________________________________________

№ пп.	Наименование публикации	Форма	Выходные данные	Объем, печ. листов	Соавторы
1	2	3	4	5	6
1	Технология анализа разновидностей и последствий возможных отказов процесса добычи нефти	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, Е.С. Кулакова Технология анализа разновидностей и последствий возможных отказов процесса добычи нефти // II Всероссийская научно-практическая конференция «Современные технологии: достижения и инновации-2020», 25 марта, г. Стерлитамак, 2020. – 453-456 с.	4	Е.А. Муравьева, Е.С. Кулакова
2	Анализ видов и последствий отказов процесса добычи нефти	Печ.	Ф. Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, Е.С. Кулакова Анализ видов и последствий отказов процесса добычи нефти // Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием) «Химия. Экология. Урбанистика», 23-24 апреля, г. Пермь, 2020. – Том 4. – С. 242-245.	4	Е.А. Муравьева, Е.С. Кулакова
3	Анализ причин и последствий отказов процесса нефтедобычи	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева Анализ причин и последствий отказов процесса нефтедобычи // XIII Международная научно-практическая конференция молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники – 2020». – 2020. – Том 2. – 121-122 с. Получен диплом III степени	2	Е.А. Муравьева
4	Проведение анализа и выявление наиболее критических этапов процесса добычи нефти	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов Проведение анализа и выявление наиболее критических этапов процесса добычи нефти // III Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Достижения вузовской науки: от теории к практике», 24 апреля, г. Кумертау, 2020. – 38-43 с.	6	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов
5	FMEA-анализ процесса добычи нефти	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов, Т.В. Григорьева FMEA-анализ процесса добычи нефти // XVI Международная научно-практическая конференция «Передовая наука – 2020» в сборнике News of Science and Education. – 2020. – Volume 7. – № 4. – С. 22-24.	3	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов, Т.В. Григорьева
6	Проведение FMEA-анализа процесса нефтедобычи	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов Проведение FMEA-анализа процесса нефтедобычи // VIII Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии. Проблемы и решения». – 2020. – № 3(12). – 19-24 с.	6	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов
7	Математическое моделирование процесса нефтедобычи	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева Математическое моделирование процесса нефтедобычи // XIV Международная научно-практическая конференция молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники – 2021». – 2021. – Том 2. – 157-158 с. Получен диплом III степени	2	Е.А. Муравьева
8	Математическое моделирование процесса добычи нефти	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева Математическое моделирование процесса добычи нефти // Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием) «Химия. Экология. Урбанистика», 22-23 апреля, г. Пермь, 2021. – Том 4. – С. 252-256.	5	Е.А. Муравьева
9	Моделирование процесса добычи нефти	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов Моделирование процесса добычи нефти // I Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы науки и техники», г. Сарапул, май 2021. – 377-381 с.	5	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов
10	Предсказание коэффициента продуктивности добывающей скважины	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов Предсказание коэффициента продуктивности добывающей скважины // IX Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии. Проблемы и решения». – 2021. – № 1(14). – 63-69 с.	7	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов
11	Предсказание коэффициента продуктивности скважин на основе машинного обучения	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов Предсказание коэффициента продуктивности скважин на основе машинного обучения // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. – 2021. – № 2. – С. 188-206. Из перечня ВАК	19	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов
12	Предсказание коэффициента продуктивности добывающей скважины с помощью машинного обучения в программе Matlab	Печ.	Ф.Ф. Абдрафикова, Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов Предсказание коэффициента продуктивности добывающей скважины с помощью машинного обучения в программе Matlab // V Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы науки и образования в современном вузе», 16-18 сентября, г. Стерлитамак, 2021. – 415-420 с.	6	Е.А. Муравьева, М.И. Шарипов
13	Formation of a training sample for machine learning	Печ.	F.F. Abdrafikova, E.A. Muravyova, M.I. Sharipov Formation of a training sample for machine learning // IV Международная научная конференция MIST: Aerospace-IV 2021: Передовые технологии в аэрокосмической отрасли машиностроении и автоматизации, 10-11 декабря, г. Красноярск, 2021. SCOPUS Подана на публикацию	5	E.A. Muravyova, M.I. Sharipov
14	Preparation of data for machine learning in the Matlab program	Печ.	F.F. Abdrafikova, E.A. Muravyova, M.I. Sharipov Preparation of data for machine learning in the Matlab program // IV Международная научная конференция MIST: Aerospace-IV 2021: Передовые технологии в аэрокосмической отрасли машиностроении и автоматизации, 10-11 декабря, г. Красноярск, 2021. SCOPUS Подана на публикацию	7	E.A. Muravyova, M.I. Sharipov
15	Prediction of the productivity coefficient of wells using machine learning in the Matlab program	Печ.	M.I. Sharipov, E.A. Muravyova, F.F. Abdrafikova Prediction of the productivity coefficient of wells using machine learning in the Matlab program // IV Международная научная конференция MIST: Aerospace-IV 2021: Передовые технологии в аэрокосмической отрасли машиностроении и автоматизации, 10-11 декабря, г. Красноярск, 2021. SCOPUS Подана на публикацию	7	E.A. Muravyova, F.F. Abdrafikova

Магистрант _ Ф.Ф. Абдрафикова___

(Инициалы, фамилия)
Список верен:
Заведующий кафедрой _ Е.А. Муравьева______

(Инициалы, фамилия)

Руководитель ВКР Н.С. Шулаев

(Инициалы, фамилия)