|
|
 |
|
|
 |
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: 56
Страна: Россия
| Сервисы «Телфин» интегрированы с CRM-системой S2, Телфин, 23:10, 27.05.2025, Россия |
253 |
| Провайдер коммуникационных сервисов «Телфин» совместно с командой разработчиков S2 завершили интеграцию виртуальной АТС «Телфин.Офис» с российской системой S2. Пользователи сервисов могут контролировать качество обслуживания клиентов, не выходя из CRM. |
|
| Разработчики WhyHappen и ФЛАТ представили российский омниканальный контактный центр, WhyHappen, 23:07, 27.05.2025, Россия |
167 |
| Компании объявили об успешной интеграции омниканальной платформы Avelana с решением для организации корпоративной телефонии ФЛАТ SoftSwitch. Представленный программный комплекс обеспечит корпоративным пользователям расширенные возможности работы с голосовыми каналами и текстовыми обращениями в рамках единого цифрового пространства с централизованным управлением. |
 |
| «Бастион» — платиновый партнер «Кода Безопасности», «Бастион», 23:07, 27.05.2025, Россия |
161 |
| Компания по информационной безопасности «Бастион» получила статус Platinum Partner разработчика ИБ-средств «Код Безопасности». Он подтверждает компетенции компании в части поставки, внедрения и поддержки решений, предназначенных для защиты виртуальной инфраструктуры, сетей передачи данных, рабочих станций и серверов. |
|
| Суперкомпьютер на основе сервера Crusader установили в Ярославском техническом университете, STEP LOGIC, 23:06, 27.05.2025, Россия |
165 |
| Суперкомпьютер для обучения ИИ-моделей появился в Ярославском государственном техническом университете. Применение современных вычислительных мощностей дает вузу возможность продуктивно работать с данными и увеличить скорость их обработки. Проект реализовала команда системного интегратора STEP LOGIC с использованием серверов Crusader от 3Logic Group. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
