• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
15.07.2020
Сколтех
2 012

Машинное обучение поможет увеличить объем добычи нефти

4.7

Исследователи Сколтеха совместно с коллегами из компании «Газпром нефть» разработали модель, основанную на реальных полевых данных, с помощью которой можно предсказывать объем добычи нефти при закачивании горизонтальных скважин с использованием многостадийного гидравлического разрыва пласта (ГРП). Созданная модель имеет большие перспективы коммерческого применения и способна обеспечить значительное увеличение объемов добычи за счет использования оптимизированной технологии ГРП.

Машинное обучение поможет увеличить объем добычи нефти / ©www.angi.ru

Результаты исследования, проводившегося при поддержке Научно-Технического центра «Газпром нефти» и «Газпромнефть-Хантос», опубликованы в Journal of Petroleum Science and Engineering. Гидравлический разрыв пласта является одним из наиболее широко используемых методов интенсификации добычи на нефтяных и газовых скважинах. Суть метода заключается в том, что в пласт под высоким давлением закачивается жидкость с твердыми частицами, что приводит к образованию трещин и увеличению притока к скважине и тем самым позволяет увеличить охват области, из которой добываются углеводороды.

В течение последних нескольких десятилетий техническая сложность работ по ГРП возросла настолько, что для ее реализации требуется масштабное проектирование и предварительное моделирование с использованием сложных многомодульных симуляторов. «При этом одной из серьезных проблем при калибровке, верификации и валидации моделей на реальных данных по-прежнему остается обеспечение соответствия между результатами работы симуляторов и реальными промысловыми данными.

Кроме того, для объединения данных симулятора ГРП и реальных промысловых данных необходимо увязать модель проекта гидравлического разрыва пласта с симулятором добычи, что еще больше усложняет задачу и увеличивает неопределенность. 
Мы решили пойти по другому пути и напрямую проанализировать промысловые данные по ГРП совместно с данными по добыче нефти, которые служат показателем успеха при применении технологии гидравлического разрыва пласта», − рассказал инициатор данного проекта, руководитель Лаборатории по моделированию многофазных систем (M-Phase Lab) Центра добычи углеводородов Сколтеха (CHR) профессор Андрей Осипцов.

Схема исследования / ©Пресс-служба Сколтеха

Исследователи M-Phase Lab совместно с коллегами из Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) во главе с руководителем научной группы Advanced Data Analytics in Science and Engineering (ADASE group) профессором Евгением Бурнаевым изучили возможность решения этой задачи при помощи основанного на реальных данных подхода к проектированию ГРП с использованием технологий машинного обучения.

Ключевым элементом этого проекта, стартовавшего в 2018 году, является цифровая база данных о гидравлического разрыва пласта и объемах добычи нефти, где собрана информация приблизительно по шести тысячам скважинам и 20 месторождениям Западной Сибири в периметре компании «Газпром нефть». Каждая точка базы данных содержит 92 переменных по пласту, скважине и проектным параметрам ГРП, а также 16 параметров по добыче нефти.

«Нам удалось собрать и систематизировать огромную базу данных по выполненным проектам ГРП. Применяя методы машинного обучения к этой базе данных, мы уже можем достаточно точно с учетом параметров процесса предсказывать результаты гидравлического разрыва пласта. Но нам предстоит решить и еще одну непростую задачу – разработать рекомендации по выбору параметров процесса ГРП с учетом результатов моделирования», − сообщил один из авторов работы профессор Бурнаев.

Старший инженер и руководитель проекта M-Phase Lab, один из авторов статьи Альберт Вайнштейн отметил, что проект «с самого начала был очень амбициозным в силу высокой меры неопределенности в реальных данных и разноплановости источников данных».

«Я думаю, что разработка цифровой базы данных позволит нам проверить различные гипотезы, что, в свою очередь, поможет выявить многие скрытые закономерности процессов ГРП. В частности, важно установить, при каком объеме закачиваемого проппанта прекращается рост общего объема добычи. В зависимости от конкретных условий может закачиваться различное количество проппанта, но общий подход состоит в том, чтобы на каждой стадии ГРП вводить в пласт 60 тонн проппанта. Используя модель машинного обучения и статистические данные, можно подтвердить, либо опровергнуть эту гипотезу», − сказал аспирант Сколтеха, стажер-исследователь M-Phase Lab Антон Морозов.

Ученые уже подготовили и передали индустриальному партнеру свои рекомендации по пилотному проекту ГРП нефтяной скважины с использованием технологий машинного обучения. Они надеются, что в ходе предстоящих опытно-промышленных испытаний будут продемонстрированы потенциал и возможности их подхода к оптимизации ГРП.

«Необходимо активно использовать промысловые данные, но делать это нужно осторожно, поскольку это очень чувствительная информация, которая требует использования специальных процедур хранения и обработки. Эту работу мы вряд ли смогли бы выполнить без всесторонней поддержки нашего технологического партнера − Научно-Технического центра «Газпром нефть», а также крупнейшей производственной структуры оператора − «Газпромнефть-Хантос», которая в данном проекте является нашим конечным заказчиком», − сказал Осипцов.

«Наш подход, основанный на данных, открывает возможности для создания рекомендательной системы, которая будет выдавать инженерам DESC рекомендации по оптимальному набору параметров ГРП или, по крайней мере, информацию о более узких диапазонах для поиска нужного набора проектных параметров», − отметил в заключение Осипцов.

Представитель индустриального партнера Григорий Падерин, руководитель направления и руководитель проекта «Кибер ГРП (Оптимальная модель ГРП)» Научно-Технического центра «Газпром нефти», отметил: «Данный проект является не только уникальным научным вызовом, направленным на оптимизацию операций ГРП, но также очень важен для цифровизации процессов компании в целом. Он позволяет по-новому взглянуть на ценность наших данных, пересмотреть отношение к способам их сбора, хранения и обработки».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Позавчера, 16:13
Сергей Васильев

Новый доклад экспертов Римского клуба и Earth4All прогнозирует, что численность глобального населения достигнет пика раньше 2050 года, после чего начнет падать и в 2100-м составит не более шести-семи миллиардов человек.

Вчера, 11:19
Михаил Орлов

Теломеры защищают концы хромосом от разрушения, однако с каждым новым делением клетки они понемногу растрачиваются. Это одна из главных причин старения, поэтому ученые активно ищут способы сделать теломеры длиннее. Теперь они описали новый механизм их наращивания — оказалось, «застрявшие» на ДНК белки стимулируют удлинение теломер. Его используют многие раковые клетки, чтобы делиться без ограничений и оставаться «бессмертными».

Вчера, 10:22
Сергей Васильев

Экзопланета TRAPPIST-1 b сравнима с Землей по размерам и массе, однако находится слишком близко к своей звезде. В результате она не смогла сохранить атмосферу, без которой ее дневная сторона постоянно раскалена выше 200 градусов.

Позавчера, 16:13
Сергей Васильев

Новый доклад экспертов Римского клуба и Earth4All прогнозирует, что численность глобального населения достигнет пика раньше 2050 года, после чего начнет падать и в 2100-м составит не более шести-семи миллиардов человек.

23 марта
Мария Азарова

ДНК одного из самого известных композиторов в мире — Людвига ван Бетховена, умершего в первой половине XIX века — расшифровали по прядям его волос, сохраненным друзьями, поклонниками и коллекционерами.

Вчера, 11:19
Михаил Орлов

Теломеры защищают концы хромосом от разрушения, однако с каждым новым делением клетки они понемногу растрачиваются. Это одна из главных причин старения, поэтому ученые активно ищут способы сделать теломеры длиннее. Теперь они описали новый механизм их наращивания — оказалось, «застрявшие» на ДНК белки стимулируют удлинение теломер. Его используют многие раковые клетки, чтобы делиться без ограничений и оставаться «бессмертными».

10 марта
Анна Новиковская

Многие мужчины и некоторые женщины время от времени смотрят порнографические ролики или фотографии. Но исследователи из Университета Бригама Янга утверждают: избегание порно жизненно важно для развития здоровых и долгосрочных романтических отношений.

4 марта
Анна Новиковская

Уже пять тысяч лет назад жители Южной Европы ездили верхом на лошадях, и археологи обнаружили доказательства этой привычки, изучив специфические патологии человеческих скелетов.

3 марта
Алиса Гаджиева

Историки, археологи и расхитители гробниц не первое тысячелетие исследуют Великую пирамиду Гизы, но в ней до сих пор обнаруживают неизвестные детали.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: