Современное нефтегазовое производство невозможно без точного понимания характеристик залежей: геологические структуры представляют собой пористые пласты, пространство которых заполнено разными веществами. До 70% внутреннего объема коллекторов может приходиться на воду, а остальное приходится на нефть и газы. Водоносность пород напрямую влияет на расчет промышленно извлекаемых запасов и решения по способам разработки месторождений. То, насколько эффективно будет вестись добыча, зависит от правильности данных о содержании воды в недрах.
Традиционные способы определения водонасыщенности основываются на анализе керна — куска горной породы, который поднимается на поверхность для исследования. Это процесс, требующий значительных затрат времени и ресурсов: образцы тщательно отбирают, транспортируют в специализированные лаборатории, там проводят длительные испытания, расчеты и интерпретации. Учитывая неоднородность геологических условий, такие методы иногда дают неточные результаты, особенно при работе со сложными по строению пластами.
Инновационный подход с использованием искусственного интеллекта
Сегодня на помощь нефтяным специалистам приходят новейшие вычислительные технологии, в частности – машинное обучение, позволяющее обрабатывать огромные массивы разнородных геологических данных с привлечением продвинутых математических алгоритмов. Такой подход делает возможным выявлять скрытые взаимосвязи между многочисленными параметрами пласта, находить закономерности и строить надежные прогностические модели.
Пермский Политеха совместно с экспертами Иранского Университета Персидского залива реализовали масштабный исследовательский проект, в котором первоочередной задачей стала разработка инновационного метода оценки водонасыщенности нефтяных коллекторов. Руководитель проекта с российской стороны – профессор Дмитрий Мартюшев, возглавляющий кафедру «Нефтегазовые технологии» в ПНИПУ. Коллектив ученых применил сложные комплексы машинного обучения для анализа реально собранных данных из скважин.
Выбор оптимальных алгоритмов и рекордная точность
В ходе длительного и тщательного исследования были протестированы различные разновидности алгоритмов машинного обучения – от решений на базе деревьев решений до современных нейронных сетей. Каждый подход анализировался на предмет точности, надежности и универсальности по отношению к различным видам нефтяных пород. В результате ученые пришли к использованию наиболее продуктивной модели, которая обеспечивает вычисление водонасыщенности с надежностью, превышающей 99,5%.
Благодаря применённым технологиям стало возможным не только минимизировать человеческий фактор, но и ускорить процедуру расчётов, существенно снизив издержки нефтедобывающих компаний. Модели, разработанные совместными усилиями российских и иранских ученых, легко масштабируются и подстраиваются под особенности любых геологических условий. Теперь специалисты в кратчайшие сроки могут получать исчерпывающую информацию о насыщенности пластов без необходимости длительных лабораторных экспертиз.
Значение для нефтяной отрасли и будущие перспективы
Результаты совместной работы исследователей Пермского Политеха и Университета Персидского залива уже вызвали воодушевленный отклик профессионального сообщества. Внедрение искусственного интеллекта в сферу анализа недр значительно усиливает качество геологоразведочных работ, обеспечивает конкурентные преимущества компаниям, повышает безопасность и экологичность добычи.
Сам Дмитрий Мартюшев подчеркивает: «Мы видим огромный потенциал в дальнейшем развитии таких систем. Уже сейчас они позволяют снизить себестоимость поисковых и добычных работ, а со временем станут стандартом в международной практике. Технологии машинного обучения откроют новые горизонты в понимании состава и структуры нефтяных пластов».
Исследование также закладывает основы для последующей интеграции смежных параметров – проницаемости, плотности, потенциальной продуктивности скважин. Объединяя достижения двух ведущих университетов, проект подчеркивает важность международного сотрудничества и стремление к постоянному совершенствованию отрасли с помощью инноваций.
В современном мире цифровых технологий все большее значение приобретают интеллектуальные методы анализа данных, и нефтяная промышленность не является исключением. Применение машинного обучения для прогнозирования водонасыщенности нефтяных пластов открывает новые горизонты, даря уникальные возможности для повышения эффективности работы и более точного управления ресурсами месторождений.
Большие данные как фундамент для точных предсказаний
Для качественного прогнозирования свойств подземных пластов требуются обширные базы данных. Специалисты собрали внушительный массив информации с нефтяных скважин юго-запада Ирана. В этой базе — более 30 тысяч различных замеров по девяти основным характеристикам: глубина залегания, пористость, удельное сопротивление породы, показатели естественного и спектрального гамма-излучения, диаметр скважины, время прохождения продольных волн, объемная плотность и температура среды. Совокупность столь разнообразных данных становится надежной основой для обучения современных алгоритмов искусственного интеллекта.
Выбор и тестирование уникальных алгоритмов
Для анализа и прогнозирования содержания воды в нефтяных месторождениях было отобрано пять математических моделей машинного обучения, зарекомендовавших себя применительно к решению подобных задач. Каждый из выбранных алгоритмов многократно обучался и тестировался на собранной базе, и для достоверности результатов запускался десять раз подряд. Такой подход позволяет оценить стабильность и надежность прогнозов, минимизируя влияние случайных факторов.
Особенно ярко проявил себя метод опорных векторов — одна из передовых технологий интеллектуального анализа. Результаты превзошли все ожидания: коэффициент предсказуемости водонасыщенности составил 0,995 из максимально возможной единицы. Погрешность при этом невероятно мала — всего 0,002, что говорит о практически полной совпадении вычисленных значений с реальными показателями. Это означает, что точность предсказания содержания воды в пласте достигает впечатляющих 99,5%, а отклонения от действительных данных сведены к минимуму.
Революция в управлении месторождениями
Кардинально новые возможности обеспечивают девять основных параметров, которые геологи контролируют на месторождениях. Используя обученный алгоритм, предприятия смогут автоматически и непрерывно получать данные о водонасыщенности скважин, что станет настоящим прорывом в оптимизации процессов добычи нефти. В условиях сложных, неоднородных коллекторов возрастает точность расчета запасов углеводородов, появляются дополнительные механизмы оптимизации рабочих процессов, а дорогостоящие и порой неэффективные исследования керна становятся менее востребованными. Внедрение таких технологий дает шанс повысить производительность и значительно снизить издержки отрасли.
Дальнейшие перспективы применения
В настоящее время искусственный интеллект обучался на ряде данных, соответствующих песчаным пластам. Чтобы использовать этот подход для других типов горных пород, таких как карбонатные или трещиноватые системы, потребуется дополнительная адаптация и дообучение. Учитывая разнообразие свойств пород и разницу в их характеристиках, такая гибкость алгоритмов становится их значительным преимуществом, открывая путь к все большей универсализации интеллектуальных систем в нефтянке.
Преимущества новых методик и достижения ученых
Проведенное исследование подтвердило: методы машинного обучения уверенно опережают традиционные способы оценки насыщенности водоносных пластов, а выбранная технология опорных векторов предоставляет наиболее высокую надежность и стабильность результатов. Это открывает радужные перспективы для отрасли, стимулирует внедрение высокотехнологичных решений и высвобождает ресурсы для дальнейшего развития и новых открытий. Будущее нефтяной промышленности становится все более цифровым, что дает возможность реализовать инновационные проекты для повышения эффективности работы и устойчивого роста.
Инновации в оценке запасов нефти
Современные исследования в области нефтедобычи открывают новые горизонты благодаря совместной работе ученых из Перми и Ирана. Этот международный коллектив разработал уникальный метод, который позволяет значительно повысить точность оценки нефтяных запасов. Новая технология сочетает передовые математические модели с практическими данными, что существенно минимизирует погрешности при анализе месторождений.
Традиционные подходы к оценке запасов зачастую давали лишь приблизительные результаты, и нефтяным компаниям приходилось оперировать недостоверной информацией. Однако инновационная разработка ученых позволяет более детально изучить структуру залежей углеводородов, а также просчитать потенциал месторождения практически с хирургической точностью. Это открывает отличные перспективы для нефтяной отрасли, позволяя эффективнее планировать добычу, инвестировать средства и грамотно распоряжаться природными ресурсами.
Шаг вперед для нефтяной отрасли
Разработанная технология способствует устойчивому развитию нефтегазовой сферы. Применение новых методик значительно сокращает риски и способствует более ответственному отношению к добыче природных богатств. Теперь нефтяные компании могут оптимизировать расходы и снизить нагрузку на окружающую среду, уделяя при этом больше внимания экологическим вопросам.
Внедрение подобных инноваций подчеркивает важность научного сотрудничества и открывает новые перспективы для эффективного освоения нефтяных месторождений по всему миру. Благодаря работе ученых отрасль получает мощный толчок к дальнейшему развитию, а человечество — увереннее смотрит в энергетическое будущее.
Источник: scientificrussia.ru
