Нейросеть измерит давление недр при бурении скважин
Точно зная силу горизонтального сжатия, инженеры могут рассчитать необходимый объем бурового раствора, а также вектор трещин при ГРП.
Из-за движения тектонических плит в горных породах возникает колоссальное горизонтальное давление. Поэтому буровой раствор закачивают внутрь скважины, чтобы он противодействовал давлению породы и удерживал стенки от обрушения. Если он слишком слабо давит, стенки обрушатся и буровой прибор сломается. Если очень сильно — пласт деформируется, и нефть с газом бесконтрольно вырвутся наружу.
Чтобы измерить горизонтальные напряжения, применяют несколько способов. Один из них — лабораторные исследования керна. Но образцы породы отбирают лишь в отдельных интервалах. Когда их извлекают, естественное напряжение исчезает. Восстановить его можно лишь приблизительно.
Другой метод — геофизические исследования. В скважину опускают приборы, которые непрерывно измеряют свойства породы: скорость звука, плотность, пористость. Чтобы рассчитать по ним горизонтальные напряжения, нужны сложные математические формулы. Они часто используют упрощения, например, не учитывают тектонические силы.
Поэтому сегодня все чаще для расчетов начинают применять нейросети. Они хорошо находят скрытые закономерности в больших массивах данных. Но у существующих моделей есть недостатки. Они отлично работают на знакомых скважинах, но ошибаются на новых. Из-за этого точность прогноза колеблется в пределах 65–85%. К тому же на один расчет уходят десятки секунд, что в условиях бурения непозволительно долго.
«Наша разработка представляет собой гибридный алгоритм, который объединяет два подхода, — рассказал профессор кафедры нефтегазовых технологий Дмитрий МАРТЮШЕВ. — Первый — это нейросеть с самонастраиваемой структурой. Второй — специальный математический метод, который помогает ей быстро находить наиболее точное решение».
Модель анализирует сразу девять параметров, которые непрерывно измеряют в скважине. Это скорость звука, плотность породы, ее электрическое сопротивление, естественная радиоактивность, пористость и другие показатели. На их основе алгоритм вычисляет минимальное и максимальное горизонтальное напряжение.
Ученые обучали нейросеть на огромном массиве данных — более 10 тысяч замеров. Их сделали в трех скважинах Джунгарского бассейна на северо-западе Китая. Это месторождение считается геологически сложным. За миллионы лет там сталкивались тектонические плиты, образовались горы и разломы. В этих местах породы сжаты с боков с разной силой на разных глубинах.
Именно в таких непростых условиях традиционные методы расчета часто дают сбой. В России подобных территорий большинство, например, в Западной и Восточной Сибири, на шельфе Сахалина, Урале и Кавказе.
В работе с такими сложными данными алгоритм учился находить закономерности. Разработанная же модель сама определяет, какие из девяти параметров влияют на горизонтальное давление, а какие только мешают точному прогнозу. Это позволяет ей уверенно работать даже на тех скважинах, где она никогда не «тренировалась». При этом время расчета сократилось на 87% по сравнению с существующими аналогами.
Применение алгоритма позволяет до начала бурения точно знать, с какой силой порода сжата с боков. Это помогает инженерам рассчитать идеальный вес бурового раствора, чтобы стенки скважины не обрушились и не случилось аварийного выброса нефти или газа.
Точное знание горизонтальных напряжений критически важно при гидравлическом разрыве пласта. Зная это, инженеры могут направить трещины именно туда, где сосредоточены запасы, а не в пустые породы или соседние скважины. Это повышает эффективность добычи и снижает риски.
Гибридный алгоритм может снизить аварийность при бурении и сократить затраты при разработке сложных месторождений, заявляют в ПНИПУ.
Ранее ИА «Девон» писало, что ученые Пермского Политеха разработали первую в России методику генерирования множества 3D-моделей месторождений. Она позволяет объективно выбирать наиболее достоверные варианты из всех возможных. Это поможет точнее планировать добычу и избегать дорогостоящих ошибок при бурении скважин.
| Поделиться этой новостью у себя в соцсетях |