|
|
 |
|
|
 |
Ученые Пермского Политеха разработали модель на основе искусственного интеллекта для лучшего контроля нефтедобычи
Ученые Пермского Политеха разработали уникальную модель на основе ИИ, которая быстро и точно определяет значения пластовых давлений на нефтяных месторождениях.
На нефтяных месторождениях для повышения нефтеотдачи пласта в нагнетательную скважину закачивают воду, которая увеличивает давление в добывающей скважине, продвигая тем самым нефть выше. Чтобы такое заводнение оставалось эффективным, очень важно регулярно контролировать связь между ними и проверять, чтобы вода свободно проходила по каналам пласта и попадала в нужное место. Сейчас это делается с помощью дорогостоящих и долгих индикаторных исследований. Ученые Пермского Политеха разработали уникальную модель на основе ИИ, которая быстро и точно определяет значения пластовых давлений в зависимости от объема закачки воды. Инновационный подход позволит с минимальными трудозатратами оценивать качество заводнения нефтяных пластов. Исследование способствует укреплению технологического суверенитета России.
Статья с результатами опубликована в журнале «Нефтяное хозяйство», 2024 год. Исследования выполнены при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № FSNM-2024-0005)
Мониторинг разработки месторождений – это неотъемлемая составляющая общей системы управления нефтегазовыми активами. Его проводят с помощью различных геофизических, гидродинамических и специальных исследований. Мониторинг позволяет оценивать энергетическое состояние залежей, контролировать динамику насыщения скважин и многое другое, что в итоге влияет на эффективность и качество добычи нефти. Сейчас, благодаря современным методам обработки информации, решить эти задачи можно детальней и достоверней.
Это касается и оценки гидродинамической связи между нагнетательными и добывающими скважинами. Вода, закачиваемая в пласт, должна свободно проходить между ними, чтобы обеспечить необходимое давление для продвижения нефти. Важно регулярно оценивать качество этой проходимости. В настоящее время это делается с помощью индикаторных исследований, когда вместо воды в одну скважину закачивается химический реагент и в другой проверяется его появление. Но этот процесс очень дорогостоящий и требует продолжительной остановки всего процесса добычи.
Ученые Пермского Политеха разработали инновационный подход, с помощью которого определить качество связи между скважинами можно за пару минут и без остановки рабочего процесса. Он основан на сравнительном анализе среднемесячных значений пластового давления в зонах отбора и объемов закачки нагнетательных скважин. Модель на основе искусственного интеллекта реализована в виде специально разработанного программного продукта. Он позволяет достоверно определять пластовое давление даже при минимальном наборе исходных данных.
– В качестве исходных данных используются файлы, которые выгружаются из стандартных гидродинамических моделей и содержат информацию о значениях среднемесячных дебитов скважин (объем добычи нефти) и коэффициента ее эксплуатации. Продолжительность вычислений составляет не более одной минуты даже для крупных объектов разработки, а результатом расчетов являются данные о значениях пластового давления в зоне отбора каждой скважины за каждый месяц ее эксплуатации. Они представлены в виде обобщенного и индивидуальных графиков, а также выгружаются в виде стандартной электронной таблицы, – поделилась доктор технических наук, профессор кафедры «Нефтегазовые технологии» ПНИПУ Инна Пономарева.
Разработчики проверили программу на месторождении с тяжелыми геолого-физическими условиями добычи нефти и установили сложный характер взаимодействия между нагнетательными и добывающими скважинами. Если пластовое давление в добывающей не реагирует на изменения закачки воды в соседней нагнетательной, это является косвенным подтверждением отсутствия гидродинамической связи между ними. Сравнение результата с проведенными индикаторными исследованиями подтвердили работоспособность модели и целесообразность ее применения на практике.
Разработанный подход ученых Пермского Политеха обладает достаточно высокой прогностической способностью. В среднем ошибка прогноза пластового давления не превышает 5%, что является хорошим результатам, особенно в условиях сложнопостроенных карбонатных залежей. Программа на основе искусственного интеллекта решает задачи мониторинга разработки нефтяных месторождений с минимальными трудозатратами и при малом объеме используемой геолого-промысловой информации.
Контактное лицо: Пермский Политех (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 02:11, 21.07.2024
Количество просмотров: 109
Страна: Россия
| Формирование ВIM-каталога производителя в Model Studio CS Кабельное хозяйство, АО «СИЭС Групп», 22:57, 21.07.2026, |
588 |
| Кабельная трасса в цифровой модели начинается с данных, которые видит проектировщик. На вебинаре CS Group покажем, как в Model Studio CS Кабельное хозяйство работают с базами данных для моделирования кабеленесущих систем, прокладки кабелей и выбора продукции для проектных решений. |
 |
| Формирование ВIM-каталога производителя в Model Studio CS Отопление и вентиляция, АО «СИЭС Групп», 22:57, 21.07.2026, |
592 |
| Чтобы климатическое и вентиляционное оборудование попало в проект, проектировщик должен увидеть его в рабочем каталоге. На вебинаре CS Group разберем, как формируется BIM-каталог производителя для Model Studio CS Отопление и вентиляция и что важно учесть при подготовке номенклатуры. |
 |
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
