Цифровой подборщик скважин для ГРП повысит дебиты нефти
…И поможет избежать рутинной работы при геологическом моделировании.
(20 октября 2023 18:32 , ИА "Девон" )В России разработали рекомендательную систему подбора скважин-кандидатов для проведения гидроразрыва пласта и прогнозирования количества добытой нефти. Система работает на основе машинного обучения.
Она позволяет увеличить количество эффективных ГРП. Это приводит к росту добычи нефти и сокращению расходов на неэффективные скважины. Об этом Информагентство «Девон» узнало из сообщения пресс-службы компании Napoleon IT.
Подбор скважин-кандидатов для ГРП - сложный и трудоемкий процесс. Обычно специалисты вручную отбирают и просматривают участки с потенциальными скважинами. Они анализируют большой объем необработанных данных из разрозненных источников и проводят гидродинамическое моделирование.
Только на моделирование у специалистов могут уходить недели. Кроме того, при обработке данных высока вероятность человеческого фактора. Перед заказчиком стояла проблема прогнозирования дебита жидкости и нефти на всех этапах в условиях старого фонда скважин и сокращения рентабельности геолого-технических мероприятий.
В компании не было возможности полноценно оценить потенциал скважин на краткосрочную и долгосрочную перспективу. Разница между прогнозируемым и фактическим объемом добычи могла достигать 20%.
Совместно с заказчиком была создана система для подбора скважин-кандидатов для проведения гидроразырва и прогнозирования дебита. Для этого применялись инструменты визуализации результатов в формате дашбордов. Это делает представление информации понятной и доступной конечным пользователям. Система способна дообучаться на дополнительных данных и параметрах.
Благодаря применению помощи ML-моделей удалось сократить время на подбор скважин-кандидатов и увеличить добычу нефти. В свою очередь, нефтяники повысили точность прогнозирования и эффективность управления ресурсами.
Справка ИА «Девон»:Дашборд — это интерактивная аналитическая панель, графический интерфейс. Он позволяет объединять данные и обобщать основную информацию.Машинное обучение (machine learning, ML) — процесс, при котором происходит обучение компьютерной программы с помощью элементов искусственного интеллекта. Нейросеть находит определённые закономерности и использует их для принятия решений.Недавно «Информ-Девон» сообщал, что в компании «Газпром нефть» разработали цифровой симулятор «КиберГРП». ПО моделирует процессы формирования трещин и предлагает оптимальные сценарии для проведения геологических операций. Благодаря программе специалисты могут прогнозировать эффект от гидравлического разрыва пласта, контролировать все его стадии и анализировать его результаты.
| Поделиться этой новостью у себя в соцсетях |
