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 От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Ученые уверены, что покрытая водяным льдом юпитерианская луна Европа скрывает внутри себя глобальный океан, но сомневаются в его жизнепригодности. В недавнем исследовании они попытались оценить степень активности в недрах спутника и пришли к неутешительному выводу: тектоника там вряд ли способна обеспечить обогащение воды минералами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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