Создание технологии по локализации запасов нефти на основе нейросетей, разработанной казанскими учеными, позволит на 20% увеличить коэффициент извлечения нефти. Об этом Информагентство «Девон» узнало из сообщения Казанского федерального университета.

В КФУ создается программный комплекс для разработки остаточных запасов крупных месторождений нефти на поздней стадии разработки. Значительная часть остаточных запасов находится в целиках – участках, ограниченных промытыми высокопроницаемыми зонами. Проблема состоит в оконтуривании этих участков и создании эффективных методов их разработки. Новое ПО даст возможность оценить объемы и локализовать целики, эффективно управлять разработкой остаточных запасов и достигать высокого КИН.

«Мы, используя всю историю разработки месторождения и искусственный интеллект, а также лабораторные исследования флюидов, которые добываются из пласта, можем предсказать места расположения "сладких пятен". Это места, где есть остаточная нефть и где ее много. Именно там можно получить хорошие рентабельные дебиты», – пояснил замдиректора по инновационной деятельности Института геологии и нефтегазовых технологий КФУ Владислав Судаков.

Он отметил, что конечный КИН большинства месторождений составляет 40-50%.

«Благодаря нашей разработке мы планируем увеличить этот показатель еще на 20%, – сообщил Судаков. – Это огромные объемы нефти, которые мы сможем добыть совместно с нефтяными компаниями. Чтобы добыть эту нефть, не потребуется больших капиталовложений. Мы ориентируемся на старые месторождения, где уже есть необходимая инфраструктура».

Это решение позволит продлить экономически выгодный период разработки месторождений.

«Это импортоопережение. Аналогов в мире нет, – заявил ученый. – У нас уже готово пакетное решение, "обернутое" в интерфейс. И его можно использовать для нужд не только ПАО "Татнефть", но и других компаний».

Заинтересованность в использовании программного комплекса уже проявляют Национальная нефтяная компания Абу-Даби (ADNOC), китайская нефтегазовая компания PetroChina, американская нефтесервисная компания Baker Hughes, а также «Газпром нефть». Пилотные испытания технологии запланированы на ближайшее время на базе «Татнефти».

В работе используется способ представления геолого-промысловых данных скважин и фильтрационно-емкостных характеристик околоскважинной зоны для локализации запасов в виде многоканального изображения. Оно использовано в качестве исходных данных для сверточной нейронной сети.

Эти алгоритмы позволяют производить многокомпонентный анализ, способный учитывать сложные нелинейные зависимости, неочевидные на первый взгляд. В итоге появляется двумерная карта месторождения, содержащая информацию о дебите нефти, воды и остаточных запасов нефти для каждой ячейки.

Для подбора эффективных методов разработки реализуется стохастический (случайный) аналог гидродинамического симулятора с помощью обобщенного фильтра Калмана. Обучение модели производится с помощью ЕМ-алгоритма.

Кроме того, для методов увеличения нефтеотдачи пластов (МУН) и геолого-технических мероприятий (ГТМ) дополнительно применяются регрессионные модели. Они обучаются в промежутках между итерациями ЕМ-алгоритма. В результате получается экономический эффект за счет увеличения добычи нефти и уменьшения обводненности в связи. Уменьшаются затраты на обработку кондиционных данных и оптимизация ручного труда. 

К разработке методов локализации и разработки остаточных запасов на основе нейросетевых алгоритмов ученые Казанского федерального университета приступили еще в 2019 году.

«Был объявлен грант по постановлению Правительства РФ №218, - рассказал Владислав Судаков. - Совместно с компанией "Татнефть" мы смогли выиграть этот грант и продолжить работу над проектом уже в рамках этого гранта».

Для этого Министерство науки и высшего образования РФ выделило КФУ 217 млн рублей. В разработке принимали участие геофизики, геохимики, геологи, разработчики из ИГиНГТ КФУ, а также большая группа программистов и математиков.

Ранее «Информ-Девон» сообщал, что на месторождениях Татарстана испытали программные комплексы «Геоиндикатор» и «Гиснейро», созданные в КФУ. «Геоиндикатор» позволяет определить источник обводнения или притока нефти в добывающих скважинах на основе геохимических методов исследования пластовых флюидов. «Гиснейро» автоматизирует интерпретацию геофизических исследований скважин. Казанские ученые также разработали ПО для моделирования нефтевытеснения.