Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые придумали, как находить нефть с точностью до 99,5%
Нефтяные пласты содержат множество мелких пустот и полостей, которые заполнены не только углеводородами, но и водой. Она может занимать до 70% их объема. Для точного расчета запасов нефти и планирования эффективной добычи важно заранее определять количество воды в породе. Традиционно это рассчитывается с помощью трудоемких и дорогостоящих испытаний образцов породы в лабораториях. Но при работе со сложными неоднородными пластами они не всегда дают точные результаты. Ученые Пермского Политеха и Иранского Университета Персидского залива разработали инновационный метод качественной оценки водонасыщенности нефтяных коллекторов с использованием машинного обучения. Комплексное исследование позволило выявить наиболее оптимальный алгоритм, который превосходит традиционные подходы, обеспечивая точность прогноза до 99,5%.
Статья опубликована в журнале Scientific Reports. В нефтяной отрасли ключевой задачей является определение физических параметров горных пород – пористости, проницаемости, насыщенности, плотности и многих других. От них зависит, как и какими методами будут добывать нефть на том или ином месторождении. Обычно их определяют путем отбора керна (образца породы) и его изучения в лабораторных условиях. Однако это дорогостоящий процесс, занимающий много времени.
Сегодня на смену традиционным методам приходит машинное обучение. Это подраздел искусственного интеллекта, работающий на математических алгоритмах. На основе больших массивов информации он способен уловить сложные связи между свойствами пласта и сделать точный прогноз. Выдавая быстрые результаты при меньших затратах.
– Такой подход уже успешно применяют для прогнозирования пористости, проницаемости горных пород и интерпретации данных, получаемых с лабораторных и скважинных испытаний. Однако значительно меньше внимания уделяется оценке водонасыщенности – одного из ключевых параметров в вопросе эффективной нефтедобычи, – объясняет Дмитрий Мартюшев, профессор кафедры «Нефтегазовые технологии» ПНИПУ, доктор технических наук.
Ученые Пермского Политеха и Университета Персидского залива с помощью комплексного инновационного подхода определили наилучший метод машинного обучения, который на основе известных скважинных параметров наиболее точно предсказывает значения водонасыщенности коллекторов. Существуют десятки разных математических алгоритмов, подходящих под эту задачу. Но для того, чтобы они смогли самостоятельно рассчитать нужные показатели, требуется большая обучающая база данных.
Для этого эксперты собрали обширную информацию с нефтяных месторождений, расположенных в юго-западном регионе Ирана. Она включает в себя более 30 000 замеров с реальных скважин по девяти параметрам: глубина, пористость, сопротивление горной породы, расчетное и спектральное гамма-излучение, диаметр скважины, время прохождения продольных волн, объемная плотность и температура.
Для выбора наиболее подходящего метода машинного обучения отобрали пять разных алгоритмов, которые хорошо справляются с прогнозами свойств пород. По собранной базе данных их обучали, тестировали и сравнивали друг с другом, проверяя способность предсказывать содержание воды в нефтяных пластах. Каждый алгоритм запускали в работу по десять раз. Это позволило убедиться в достоверности и надежности результатов.
– Из всех наилучший результат показал метод опорных векторов. Коэффициент, который показывает, насколько хорошо алгоритм предсказывает водонасыщенность, составил целых 0,995 из 1, что почти идеально, а погрешность – 0,002. Это означает, что он предсказывает содержание воды в пласте с точностью до 99,5%, и полученные данные отличаются от реальных лишь на 0,2%, – поделился Дмитрий Мартюшев.
Таким образом, на основе девяти ключевых параметров, которые регулярно контролируются геологами, обученный алгоритм сможет непрерывно выдавать показатели насыщения скважины водой. Внедрение такой технологии может кардинально изменить процесс управления нефтяными месторождениями, особенно в условиях сложных и неоднородных коллекторов: повысить точность подсчета запасов углеводородов, оптимизировать добычу, снизить зависимость от дорогостоящих и не всегда продуктивных исследований керна.
Эксперты отмечают, что алгоритм обучен на данных, относящихся к песчаным породам. Для его применимости к другим типам, например, карбонатам или трещиноватым системам, может понадобиться переобучение или дополнительная адаптация из-за различий в свойствах и характеристиках данных.
Исследование ученых ПНИПУ и Ирана доказало потенциал методов машинного обучения. Они не только значительно превосходят традиционные подходы, но и обходят другие алгоритмы, делая метод опорных векторов самым надежным и стабильным инструментом для оценки водонасыщенности пластов.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.
На Меркурии может появиться первый в истории «вечный рассвет»: ученые предложили отправить туда планетоход, который будет постоянно ехать вдоль границы дня и ночи. Подход открывает путь к изучению одного из самых загадочных миров Солнечной системы без риска разрушительного перегрева.
Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.
Окаменелые остатки рептилии возрастом 289 миллионов лет сохранили полное анатомическое устройство грудной клетки ранних покорителей суши. Благодаря нетронутым хрящам исследователи реконструировали механику первого полноценного реберного дыхания. Наличие в тканях оригинальных белков подтвердило, что сложные органические молекулы способны сохраняться в палеонтологической летописи почти на 100 миллионов лет дольше, чем считалось.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно