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.
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.
