Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Предприятия ТЭК сталкиваются с тем, что при непрерывной работе скважин невозможно точно оценить проницаемость горных пород - способность пропускать жидкости - без приостановки добычи.
Компании останавливают добычу ради измерения ключевых параметров пласта - проницаемости и характеристик рабочей зоны, - которые напрямую определяют продуктивность месторождений и экономический результат.
Пока специалисты обрабатывают данные, собранные во время остановки, характеристики пласта продолжают меняться, из-за чего решения принимаются на основе устаревшей информации, что ведет к прорыву воды в скважины, неэффективной работе систем поддержания пластового давления и недополучению значительных объемов нефти.
Традиционные методы имеют серьезные технологические и экономические ограничения: гидродинамические исследования требуют полной остановки добычи на 3-7 сут., и за это время современная скважина может недополучить миллионы рублей.
Геофизические методы охватывают лишь область в радиусе 2-3 м, тогда как основные фильтрационные процессы протекают в удаленных зонах пласта и остаются вне зоны анализа.
Новый программный комплекс исключает остановки и дает непрерывную оценку проницаемости, что, по утверждению авторов, пока не имеет мировых аналогов, способных решать эту задачу без временного прекращения работы.
В основу технологии легла база из 3500 гидродинамических исследований скважин, собранная и систематизированная экспертами для машинного обучения.
Каждая запись включает набор параметров: свойства пласта и нефти, эксплуатационные показатели до остановки добычи, например, объем воды, а также динамику восстановления давления.
В обычной практике инженеры в течение нескольких дней после остановки добычи формируют графики восстановления давления для определения проницаемости в удаленной зоне пласта.
При создании системы применен подход, аналогичный обучению моделей для распознавания изображений: вместо фотографий алгоритм анализировал тысячи графиков внутрипластового давления и соответствующие им параметры скважин, чтобы самостоятельно выявлять взаимосвязи, строить кривые по входным данным и определять проницаемость горной породы.
По словам Д. Мартюшева, профессора кафедры Нефтегазовые технологии и доктора технических наук, интеллектуальная система научилась формировать цифровой двойник скважины, благодаря чему инженерам больше не требуется останавливать добычу для оценки состояния пласта.
Как пояснил Д. Мартюшев, эксперт загружает в систему актуальные и регулярно фиксируемые на промысле показатели, после чего программа за несколько ч строит необходимые графики, моделирует поведение давления при гипотетической остановке и вычисляет проницаемость удаленной зоны пласта.
После ввода информации о конкретном месторождении система анализирует массив данных и рассчитывает проницаемость - чем выше показатель, тем легче нефть проходит через породу, низкие значения сигнализируют о препятствиях для фильтрации.
Для проверки эффективности использованы данные действующих месторождений, не участвовавших в обучении модели, и сопоставлены результаты расчетов с показателями, полученными при реальных остановках скважин.
Точность прогнозов достигла 99,7%, что означает минимальное расхождение виртуальных измерений с результатами натурных испытаний.
Как отметил Д. Мартюшев, разработанный комплекс является законченным инструментом мониторинга фильтрационных параметров пластов, обеспечивая оперативность на уровне нескольких часов вместо 7-10 сут., необходимых традиционным исследованиям, что позволяет нефтяным компаниям существенно повысить экономическую эффективность разработки.
Возможность непрерывного отслеживания фильтрационных параметров без остановок добычи повышает экономическую отдачу проектов, а точность на уровне 99,7% дает надежную основу для технологических решений и может в перспективе стать отраслевым стандартом мониторинга.
Технология относится к классу решений на основе ИИ и цифровых двойников, которые в отрасли применяются для оперативного анализа телеметрии и оптимизации режимов работы скважин, а также интеграции с промышленными АСУ и SCADA для непрерывного мониторинга.
Автор: А. Шевченко
