«Цифровое зрение» для недр: нейросеть научили оценивать состояние нефтяного пласта, не прерывая работу скважины
Искусственный интеллект спрогнозировал проницаемость нефтяных пластов с точностью 99,7 % без остановки добычи. Разработка, которая на данный момент не имеет аналогов в мире, принадлежит ученым пермского Политеха.
Новый программно-аппаратный комплекс работает на основе технологии машинного обучения. Для его разработки ученые использовали базу данных из 3500 гидродинамических исследований скважин, включая сведения о свойствах пластов, нефти, содержании воды и уровне давления. Модель обучали по тому же принципу, что и нейросети для распознавания изображений: вместо фотографий алгоритму показывали тысячи графиков со значимыми параметрами.
В результате система научилась выявлять взаимосвязи между показателями, которые раньше можно было получить только после остановки скважины. Во время испытаний на реальных данных программа показала точность 99,7 % в определении проницаемости пласта. Со всеми вычислениями она справилась всего за несколько часов вместо 7–10 суток при традиционных исследованиях.
Модель построена на фактической истории данных, и никакого нового оборудования для нее не требуется. Необходима только история по исследованиям и все. Сейчас происходит процесс адаптации для месторождений Пермского края. Как только мы получим работоспособный продукт, можно будет выходить на рынок и внедрять на предприятиях.
Дмитрий Мартюшев
Доктор технических наук, профессор кафедры нефтегазовых технологий ПНИПУ
Ранее, чтобы измерить проницаемость, использовались традиционные гидродинамические и гидрофизические методы, которые требовали длительной остановки скважины. Такой подход из-за недополученной нефти приводил к серьезным убыткам. Кроме того, пока данные обрабатывали, они устаревали: ситуация в пласте меняется очень быстро. Разработка ученых из Перми должна решить эти проблемы, а также повысить точность исследований проницаемости нефтяного пласта.
