|
|
 |
|
|
 |
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: 75
Страна: Россия
| Utrace выходит на рынок цифровой маркировки удобрений, Utrace, 21:54, 17.09.2025, Россия |
138 |
| Компания Utrace адаптировала систему управления цифровой маркировкой Utrace HUB под нужды производителей агрохимической продукции. Обновление продукта вышло на фоне планируемого запуска пилотного проекта Минпромторга РФ по цифровой маркировке отдельных видов удобрений в потребительской упаковке. |
 |
| В России стартовала первая грантовая программа по менеджменту знаний, Minervasoft, 21:54, 17.09.2025, Россия |
139 |
| Ассоциация российских специалистов и экспертов менеджмента знаний «КМ Альянс» и компания Minervasoft, которая обеспечивает комплексное управление знаниями сотрудников и GenAI-агентов, запустили первую в России грантовую программу повышения квалификации в области менеджмента знаний. |
 |
| Axenix проведет в ИТМО образовательный курс по ИТ-архитектуре, Axenix, 21:54, 17.09.2025, Россия |
141 |
| Консалтинговая технологическая компания Axenix запускает Архитектурную школу в Университете ИТМО. В ходе цикла лекций и практических занятий эксперты компании познакомят студентов с самыми актуальными методиками, инструментами и технологиями проектирования ИТ-решений. |
 |
| «1С:Магазин одежды и обуви» получил сертификат «1С:Совместимо», 1С-Рарус, 21:52, 17.09.2025, Россия |
145 |
| «1С:Розница 8. Магазин одежды и обуви» редакции 3.0 в очередной раз прошел сертификацию «Совместимо! Система программ 1С:Предприятие». Продукт создан компаний «1С-Рарус» на базе «1С:Розница» специально для магазинов одежды, обуви, аксессуаров и спортивных товаров. |
|
| MCN Telecom предлагает подключить телефонного AI-агента, MCN Telecom, 21:50, 17.09.2025, Россия |
138 |
| Оператор связи для бизнеса, разработчик программных продуктов MCN Telecom предлагает внедрить AI-агента – виртуального сотрудника, который принимает и совершает звонки, в то время как специалист занят более сложными задачами. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
