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.
Пермские ученые обучили нейронную сеть прогнозировать дебит горизонтальных скважин
Сегодня широко развивается технология горизонтального бурения скважин (когда их прокладывают с отклонением от вертикальной оси не менее чем на 80 градусов). Благодаря такой технологии нефть добывается с большей результативностью, чем при использовании обычных вертикальных скважин. Этот метод позволяет охватывать и разрабатывать обширные залежи углеводородов с использованием только одной скважины. Но существующие технологии, основанные на аналитических уравнениях, слишком ненадежны для расчета и прогноза дебита горизонтальных скважин (объема продукции, добываемой из скважины за единицу времени). Неточный расчет дебита негативно влияет на эффективность добычи нефти. Финансовые, человеческие и технологические ресурсы могут быть потрачены впустую – на скважину, которая не окупит затрат. Чтобы повысить точность прогнозирования дебита горизонтальных скважин, ученые Пермского Политеха предложили принципиально новый подход, основанный на методах машинного обучения.
Исследование опубликовано в журнале SOCAR Proceedings, Special Issue. С 1950-х годов множество ученых представили свои математические модели расчета дебита горизонтальной скважины. Однако, как выяснили ученые Пермского Политеха, значение дебита, рассчитанное при помощи данных методов, может отличаться от фактического на 40-80 процентов.
Методы математического моделирования похожи на конструктор «Лего», в котором вместо деталей – данные о геолого-физических условиях эксплуатации скважины и математические формулы, на основе которых определяется дебит. Однако в нашем случае проблема кроется в наличии множества допущений: неоднородности пласта, конструкции скважины, закона фильтрации флюида (жидкости, которая встречается в порах горной породы), фильтрационных сопротивлений, реологии флюидов и их свойств. Чтобы повысить точность прогнозирования дебита горизонтальных скважин, ученые Пермского Политеха предложили использовать методы машинного обучения.
Первым этапом построения моделей машинного обучения стали сбор и подготовка, предобработка и структуризация цифрового массива информации. Для анализа ученые сформировали базу данных по 178 горизонтальным скважинам 31 нефтяного месторождения: геолого-физические характеристики пластов, исходные данные для гидродинамических исследований скважин, конструктивные особенности скважин (диаметр ствола, длина участка по стволу) и информацию об их методе освоения.
Для прогнозирования использовался многомерный регрессионный анализ – набор статистических методов оценки связей между зависимой переменной и одной/несколькими независимыми переменными. Дебит выступал в качестве зависимого признака, а геолого-технологические параметры (коэффициенты нефтенасыщенности, песчанистости, вытеснения и пористости, диаметр ствола скважины, проницаемости, вязкости нефти) – в качестве независимых факторов. Затем, для достижения максимальной точности прогнозирования и оперативности расчетов, ученые обратились к использованию нейронных сетей.
«В качестве модели использовалась полносвязная нейронная сеть прямого распространения. Преимуществом данного вида нейросети является ее универсальность и возможность адаптироваться к любым входным данным, выделяя при этом важные признаки и игнорируя незначительные. Разработанная модель доказала свою эффективность. Коэффициент детерминации составил более 0,8, что выше значения, полученного по аналитическим формулам на 50-90 процентов», – подводит итог кандидат технических наук, доцент кафедры «Нефтегазовые технологии» Пермского Политеха Дмитрий Мартюшев.
Преимуществом разработанной учеными ПНИПУ модели является использование уже накопленного опыта бурения и формирование обобщенных закономерностей прогнозирования дебита горизонтальных скважин. С расширением базы данных эксплуатации горизонтальных скважин в различных геолого-физических условиях предложенный метод может стать еще точнее.
Telegram 
Дзен 
VK Биологи использовали данные отлова змей за 22 года, чтобы объяснить появление редких ядовитых рептилий в засушливых и нетипичных для них районах штата Гоа. Анализ показал, что королевские кобры Западных Гат используют железнодорожную сеть как скоростной коридор для расселения, случайно путешествуя в товарных вагонах из родных лесов к побережью.
Яркий надувной тюбинг, в народе прозванный «ватрушкой», стал символом зимнего отдыха. Он кажется удобным, мягким и потому — безопасным. Это ощущение обманчиво и ежегодно приводит к тысячам серьезных травм. В чем же кроется фундаментальная опасность этого популярного развлечения? На этот вопрос для нашего издания ответил Олег Рубан, кандидат технических наук, доцент кафедры физики РТУ МИРЭА, объяснив, почему законы физики превращают безобидный на вид тюбинг в неуправляемый снаряд.
Астрономы впервые напрямую связали основание гигантского джета с «тенью» первой «сфотографированной» сверхмассивной черной дыры M87*. Анализ данных, полученных с помощью Телескопа горизонта событий (EHT), позволил проследить, где именно формируется релятивистская струя и лучше понять механизмы ее возникновения.
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.
Кэтлин Рубинс выступила перед комитетом Национальных академий США и рассказала, что не так с новыми скафандрами для близкой высадки американцев на Луне. Учитывая ее 300-дневный опыт пребывания в космосе, критика выглядит довольно обоснованной. В прошлом году Рубинс ушла с поста руководителя отделения внекорабельной деятельности отдела астронавтов, где она участвовала в разработке новых лунных скафандров.
Некоторые исследователи предполагали, что по мере исчезновения морского льда белые медведи потеряют кормовую базу и начнут умирать от истощения. Однако их популяция, живущая в районе максимального исчезновения морского льда, напротив, существенно прибавила в весе.
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.
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