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 Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
Наблюдая за галактикой CANUCS-LRD-z8.6 с помощью космической обсерватории «Джеймс Уэбб», астрономы обнаружили в ее центре сверхмассивную черную дыру. Хотя она существовала всего через 500 миллионов лет после Большого взрыва, ее масса оказалась рекордной для столь ранней эпохи.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
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