В «Татнефти» создается нейросеть «ТН-Нейрокрам». Программа основана на инструментах искусственного интеллекта (ИИ). Это полностью собственная разработка компании, которую начали создавать в прошлом году. Консультантом для «Татнефти» в реализации ИИ-проектов является компания «Наполеон ИТ». Об этом пишут «Нефтяные вести» (Рамис АМИНОВ).

Площадкой для новых экспериментов стал Центр моделирования ПАО «Татнефть». В нем уже несколько лет занимаются геолого-техническими мероприятиями, цифровизацией данных и построением цифровых двойников объектов разработки. Все это позволяет оценивать текущее состояние разработки месторождений, прогнозировать эффективность ГТМ (об этом ИА «Девон» писало здесь).

ИИ тоже нужна информация, чтобы на ее основе учиться самому. И чем больше данных имеется, тем быстрее и эффективнее процесс учебы. Для этого в Центре научились напрямую подключаться к цифровым двойникам, к информационным базам компании и выгружать все данные в нейросети. Например, показатели добычи, текущие запасы на участках объекта разработки, интервалы перфорации в скважинах, пористость, нефтенасыщенность и т.д.

Дополнительно были созданы библиотеки программ, которые позволяют эту информацию последовательно преобразовывать в читаемый код для нейросети. В отличие от существующих методов подбора геолого-технологических мероприятий на рассматриваемом объекте разработки, программа считает и выдает скважины-кандидаты для проведения ГТМ. Также быстро проводится расчет по эффективности каждого из них. Благодаря этому прогнозируется сокращение трудозатрат этапа подбора ГТМ на 80%, а в целом по проектам комплексного плана развития актива — на 10%.

Сейчас в Центре моделирования идет усиленная работа по расчетам гидроразрывов пластов (ГРП), дострелам пластов, бурению боковых стволов и оптимизации режимов работы скважин. Это наиболее частые и затратные процедуры, эффективность которых логичнее всего улучшать в первую очередь. Специалисты Центра моделирования работают над обучением нейросетей, чтобы их можно было использовать на всех объектах компании.

«В нынешних условиях специалист просматривает весь фонд и подбирает подходящие геолого-технические мероприятия по определенным критериям, — объясняет руководитель Центра Зоя ЛОЩЕВА. - Тем не менее, возможнос ти человека ограничены. А нейросеть способна не просто найти нужные 100 или 200 скважин, а отранжировать их на геолого- гидродинамических моделях по степени вероятного успеха реализации ГТМ».

Нейросеть — это разновидность машинного обучения. Среди основных проблем для ученых все еще остается вопрос невозможности создания одной нейросети для всех задач. Для интеграции элементов искусственного интеллекта в существующие процессы требуется немало труда, отмечают в «Татнефти».

Например, в современном состоянии традиционные модели имеют преимущество перед нейросетями. Модели основаны на физическом решении задач, освоить которые программным алгоритмам еще только предстоит. Кроме того, существует неизбежная неоднородность данных по разным скважинам и месторождениям. Там, где информации больше, программа учится быстрее. В таком случае может возникнуть статистическое понятие, более известное, как ошибка выжившего. Очень важно также продумать пользовательский интерфейс, подчеркивают специалисты. Проще говоря, чтобы человек понял, что хотел «сказать» ИИ.

Ранее «Информ-Девон» сообщал, что на месторождениях Татарстана испытали программные комплексы «Геоиндикатор» и «Гиснейро», созданные в Казанском федеральном университете (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.