Пермь, 9 июл - ИА Neftegaz.RU. Ученые Пермского Политеха создали модель на основе искусственного интеллекта (ИИ) для эффективного контроля процесса нефтедобычи.
Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Исследование, поддержанное Министерством науки и высшего образования Российской Федерации, опубликовано в журнале «Нефтяное хозяйство» в 2024 г.
Для увеличения добычи нефти на нефтяных месторождениях в нагнетательную скважину вводят воду, увеличивающую давление и перемещающую нефть.
Для эффективности этого процесса важно регулярно контролировать связь между скважинами, чтобы вода проникала в пласт.
Ученые разработали модель на основе искусственного интеллекта, способную быстро и точно определять значения пластовых давлений в зависимости от объема закачки воды.
Этот инновационный подход поможет эффективно оценивать качество процесса добычи нефти с минимальными затратами.
Мониторинг разработки месторождений является важной частью управления нефтегазовыми активами и проводится с использованием различных геофизических исследований.
Такой мониторинг позволяет оценивать состояние залежей, контролировать насыщение скважин и другие параметры, влияющие на эффективность добычи.
Также ученые разработали инновационный подход для оценки гидродинамической связи между скважинами, позволяющий проводить оценку за пару минут без остановки добычного процесса.
Этот подход основан на анализе среднемесячных значений пластового давления в зонах отбора и объемах закачки нагнетательных скважин.
Модель на основе ИИ реализована в виде специально разработанного программного продукта, что позволяет определять пластовое давление даже при минимальном объеме данных.
Для исходных данных используются файлы, полученные из стандартных гидродинамических моделей и содержащие информацию о значениях среднемесячных дебитов скважин (объем добычи нефти) и коэффициента ее эксплуатации.
Вычисления занимают не более одной минуты даже для крупных объектов разработки.
Результат - данные о пластовом давлении в зоне отбора каждой скважины за каждый месяц ее эксплуатации.
Эти данные отображаются в виде обобщенных и индивидуальных графиков, а также выгружаются в стандартную электронную таблицу, - рассказала доктор технических наук, профессор кафедры Нефтегазовые технологии ПНИПУ И. Пономарева.
Разработчики протестировали программу на месторождении с трудными геолого-физическими условиями добычи нефти и обнаружили сложное взаимодействие между нагнетательными и добывающими скважинами.
Не реагирование пластового давления в добывающей скважине на изменения в закачке воды в соседней нагнетательной является косвенным доказательством отсутствия гидродинамической связи между ними.
Сравнение результатов с проведенными исследованиями индикаторов подтвердило работоспособность модели и целесообразность ее использования на практике.
Разработанный метод ученых Пермского Политехнического университета обладает высокой прогностической способностью.
Средняя ошибка прогноза пластового давления не превышает 5%, что является хорошим результатом, особенно в условиях сложнопостроенных карбонатных залежей.
Программа на основе ИИ решает задачи мониторинга разработки нефтяных месторождений с низкими трудозатратами и минимальным объемом использованной геолого-промысловой информации.
Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Исследование, поддержанное Министерством науки и высшего образования Российской Федерации, опубликовано в журнале «Нефтяное хозяйство» в 2024 г.
Для увеличения добычи нефти на нефтяных месторождениях в нагнетательную скважину вводят воду, увеличивающую давление и перемещающую нефть.
Для эффективности этого процесса важно регулярно контролировать связь между скважинами, чтобы вода проникала в пласт.
Ученые разработали модель на основе искусственного интеллекта, способную быстро и точно определять значения пластовых давлений в зависимости от объема закачки воды.
Этот инновационный подход поможет эффективно оценивать качество процесса добычи нефти с минимальными затратами.
Мониторинг разработки месторождений является важной частью управления нефтегазовыми активами и проводится с использованием различных геофизических исследований.
Такой мониторинг позволяет оценивать состояние залежей, контролировать насыщение скважин и другие параметры, влияющие на эффективность добычи.
Также ученые разработали инновационный подход для оценки гидродинамической связи между скважинами, позволяющий проводить оценку за пару минут без остановки добычного процесса.
Этот подход основан на анализе среднемесячных значений пластового давления в зонах отбора и объемах закачки нагнетательных скважин.
Модель на основе ИИ реализована в виде специально разработанного программного продукта, что позволяет определять пластовое давление даже при минимальном объеме данных.
Для исходных данных используются файлы, полученные из стандартных гидродинамических моделей и содержащие информацию о значениях среднемесячных дебитов скважин (объем добычи нефти) и коэффициента ее эксплуатации.
Вычисления занимают не более одной минуты даже для крупных объектов разработки.
Результат - данные о пластовом давлении в зоне отбора каждой скважины за каждый месяц ее эксплуатации.
Эти данные отображаются в виде обобщенных и индивидуальных графиков, а также выгружаются в стандартную электронную таблицу, - рассказала доктор технических наук, профессор кафедры Нефтегазовые технологии ПНИПУ И. Пономарева.
Разработчики протестировали программу на месторождении с трудными геолого-физическими условиями добычи нефти и обнаружили сложное взаимодействие между нагнетательными и добывающими скважинами.
Не реагирование пластового давления в добывающей скважине на изменения в закачке воды в соседней нагнетательной является косвенным доказательством отсутствия гидродинамической связи между ними.
Сравнение результатов с проведенными исследованиями индикаторов подтвердило работоспособность модели и целесообразность ее использования на практике.
Разработанный метод ученых Пермского Политехнического университета обладает высокой прогностической способностью.
Средняя ошибка прогноза пластового давления не превышает 5%, что является хорошим результатом, особенно в условиях сложнопостроенных карбонатных залежей.
Программа на основе ИИ решает задачи мониторинга разработки нефтяных месторождений с низкими трудозатратами и минимальным объемом использованной геолого-промысловой информации.
Автор: А. Шевченко
