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.
В Перми придумали, как быстро оценить состояние нефтяных пластов с помощью нейросетей
Призабойная зона пласта (ПЗП) — это участок слоя горных пород с полезными ископаемыми, который расположен от нескольких сантиметров до нескольких метров от ствола скважины. Именно через эту зону жидкость из пласта поступает в скважину. Важные характеристики состояния ПЗП — скин-слой и проницаемость, от них зависит производительность добывающих скважин и эффективность методов повышения нефтеотдачи. Применение нейросетей позволяет контролировать эти факторы без остановки скважин на гидродинамические исследования. Ученые ПНИПУ предложили авторскую методику по оценке этих показателей с помощью методов машинного обучения. Она сократит убытки нефтедобывающих предприятий и позволит проводить оперативный анализ для повышения эффективности разработки пластов и работы скважин.
Результаты исследования опубликованы в журнале «Георесурсы» Работа выполнена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Проницаемость — способность горной породы пропускать флюиды (нефть) через свои поровые каналы. Она зависит от множества характеристик, в том числе от размера и формы пор, их распределения, а также свойств самих частиц породы. Скин-фактор характеризует состояние призабойной зоны пласта и влияет на процесс фильтрации нефти. Положительный показатель говорит о наличии дополнительных сопротивлений, которые ухудшают движение, отрицательный – указывает на улучшенные условия притока, что обычно связано с успешной стимуляцией пласта.
Но сегодня этим показателям уделяют незначительное внимание, для принятия решений нефтяники обычно используют проницаемость удаленной зоны пласта, которую определяют по данным гидродинамических исследований скважин. Но для этого приходится останавливать скважины (т.е. прекращать добычу), что приводит к недоборам нефти и повышению рисков не вывести их на нужный режим работы. Современные методы работы с применением нейросетей позволяют контролировать показатели без остановки скважин, что сокращает убытки предприятий.
Ученые Пермского Политеха разработали методику для оперативного анализа проницаемости и скин-фактора призабойной зоны пласта с помощью искусственных нейросетей. Использование авторского алгоритма позволяет с ошибкой менее семи процентов воспроизводить значения этих показателей.
Для обучения нейросети использованы геологические и эксплуатационные данные 486 гидродинамических исследований добывающих скважин. Для программирования величин проницаемости призабойной зоны пласта политехники использовали следующие параметры: забойное, пластовое и давление насыщения нефти газом, дебит жидкости, эффективную толщину пласта, обводненность и пористость.
Для реализации алгоритмов использовалась открытая библиотека Keras, написанная на языке Python. В модели обучения нейросети заложена остановка на ранних эпохах (периодах тренировки). Когда на валидационном наборе данных, который нужен для проверки работы модели, ошибка перестает уменьшаться или начинает расти в течение заданного количества эпох, тогда обучение останавливается и возвращается лучшая модель, полученная до этого момента.
Нейросеть состоит из слоев и нейронов. Слои представляют собой функциональные блоки, которые обрабатывают входные данные, вычисляют скрытые признаки и формируют выходные значения, другими словами – математическую модель. Каждый слой состоит из определенного числа нейронов – связанных между собой вычислительных единиц, которые получают информацию, производят простые вычисления и передают их дальше.
Ученые ПНИПУ протестировали модели нейросетей с различным количеством слоев (от одного до четырех) и количеством нейронов (50, 100, 150, 200). Выбрана наилучшая модель с четырьями слоями по 100 нейронов в каждом.
«Прогнозирование показателей проницаемости призабойной зоны скважин и скин-фактора сейчас одна из первостепенных задач в нефтяной отрасли, ее решение позволит более обоснованно подходить к подбору технологического режима работы, методов интенсификации добычи и повышения нефтеотдачи пласта. Рассмотренные нами подходы и методы – первый этап создания комплексной системы по оценке состояния ПЗП на основе больших данных, полученных в процессе разработки нефтегазовых объектов», – поделился доктор технических наук, доцент кафедры «Нефтегазовые технологии» ПНИПУ Дмитрий Мартюшев.
Ученые Пермского Политеха предложили методику по оценке состояния призабойной зоны пласта, а именно параметров проницаемости и скин-фактора. Использование авторского алгоритма позволяет с ошибкой менее семи процентов воспроизводить значения этих показателей. Разработка на основе нейросетей позволит проводить оперативный анализ скважины для повышения нефтеотдачи и поможет сократить убытки нефтедобывающих предприятий.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.
Пластичность мозга — его способность перестраиваться под влиянием приходящей информации. Это свойство необходимо для обучения и адаптации. Пластичность особенно высока в детском и юношеском возрасте, она помогает быстро выучить иностранный язык и освоить сложные моторные навыки (например, фигурное катание). Ресурс пластичности есть и у пожилых людей — благодаря альтернативным нейронным сетям они восстанавливаются после травмы или инсульта. Как выясняется, высокая пластичность это не всегда хорошо. Нарушение тонкого баланса между пластичностью и стабильностью может вести к неприятным последствиям, таким как хроническая боль, тиннитус (звон в ушах) и фобии.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
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