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 повысили эффективность нефтедобычи
В нефтедобыче прогнозирование свойств коллекторов — важная задача, позволяющая оценить потенциал месторождения и принять решения по его качественной разработке. Обычно для этого проводят геофизические исследования, с помощью которых определяют характеристики горных пород: пористость, плотность и проницаемость. На их основе строят 3D-модель месторождения и получают информацию о содержащихся в нем запасах нефти и газа. Но структура и свойства коллекторов очень изменчивы, и такая неоднородность часто препятствует получению достоверных данных традиционными методами. Ученые Пермского Политеха разработали подход для моделирования пористости в нефтегазовой отрасли на основе искусственного интеллекта. Он позволит на 56 процентов повысить точность прогноза и эффективность разработки месторождений.
Статья с результатами опубликована в журнале «Геосистемная инженерия». Исследование было профинансировано Минобрнауки России.
Коллекторы – это горные породы, которые содержат пустоты, способные вмещать, удерживать и отдавать флюиды (нефть, газ или воду) при разработке. Моделирование их свойств – одна из ключевых задач при оценке месторождений, где особое значение имеет точное прогнозирование пористости пласта. Традиционно для этой цели изучают керн горных пород и проводят геофизические исследования скважин. В частности, радиоактивный, электрический и акустический каротаж позволяют физически измерить плотность, пористость и проницаемость пород. Но в условиях сложного геологического строения технические ограничения таких методов и неоднородность пластов снижают точность прогноза. Нейронные сети и машинное обучение могут повысить качество прогнозов и точность 3D-моделирования месторождений.
Ученые Пермского Политеха предложили подход к оценке пористости коллекторов с использованием алгоритмов машинного обучения, разработанных на основе существующих результатов геофизических исследований скважин. Полученные данные интегрировали в 3Д-модель месторождения, что позволило уточнить распределение пористости и выполнить пересчет запасов нефти.
Политехники проводили исследования на месторождении сложного строения, пористость которого изменяется от 0,7% до 24%, а проницаемость – от незначительных величин до 2,364 мкм2. Для обучения алгоритма собирали базу данных, используя результаты проведения геофизических исследований по 238 скважинам шести месторождений. В дополнение к ним также добавили результаты лабораторных исследований керна (образцов горной породы) по определению пористости.
«Мы провели комплексную работу по сбору данных, обучению и настройке алгоритма, чтобы повысить его точность и обеспечить возможность адаптации разработки под конкретные условия. Построенную модель машинного обучения использовали для уточнения геологической модели месторождения и пересчета запасов нефти. Прогноз пористости выполнили для 22 скважин. В результате мы отметили повышение его точности на 56% по сравнению со стандартным методом», – рассказывает Сергей Кривощеков, доцент кафедры геологии нефти и газа ПНИПУ, кандидат технических наук.
Уточнение 3Д-модели с помощью разработанных алгоритмов помогло выявить, что в целом по месторождению наблюдается умеренный рост запасов углеводородов. Это объясняется увеличением средних значений пористости по сравнению с начальной моделью.
«Мы выявили дополнительные места с запасами нефти, которые ранее не были задействованы в разработке. Это позволило скорректировать план по добыче, включив в него новые зоны. Разработанный подход дает возможность более эффективно использовать ресурсы месторождения, снижая затраты и увеличивая объемы добычи», – объясняет Георгий Шиверский, аспирант кафедры геологии нефти и газа ПНИПУ.
Работа ученых ПНИПУ доказала перспективы применения алгоритмов машинного обучения для моделирования и прогнозирования пористости в условиях высокой геологической неоднородности. Разработанный подход позволяет автоматизировать и повысить качество прогноза свойств скважин, что оптимизирует разработку нефтяных месторождений. В скором будущем подобные технологии станут стандартным инструментом при исследовании недр, объединяя накопленные геологические знания с новейшими достижениями в области анализа данных и искусственного интеллекта.
Telegram 
Дзен 
VK В поиске сигналов от внеземных цивилизаций ученые решили сосредоточиться не на целенаправленных посланиях человечеству, а на случайных «утечках информации» из межпланетного пространства гипотетической обитаемой системы. По расчетам, в определенные моменты до нас могут доходить сигналы внеземной космической связи. Кстати, благодаря «общению» Земли с марсианскими и другими зондами мы тоже постоянно невольно сообщаем о себе в глубокий космос.
Модель, представленная учеными из коллаборации DESI и Мичиганского университета (США), может перевернуть представления о происхождении темной энергии. Авторы нового исследования полагают, что черные дыры, поглощая вещество, постепенно преобразовывают его в энергию, гипотетически ответственную за расширение Вселенной.
Устройство Вселенной обычно описывают с помощью уравнений общей теории относительности Эйнштейна. Но чтобы понять, как гравитация ведет себя в экстремальных условиях — например, при рождении черных дыр или в момент гипотетической инфляции — классического подхода недостаточно. Сделать это можно, как показали авторы нового исследования, обратившись к методу численной относительности.
К 2025 году около 30 стран приняли программы по развитию водородной энергетики, а совокупный объем инвестиций в эту область превысил 150 миллиардов долларов. Эксперты полагают, что замена дизельных авто на водородные снизит выбросы на 80-90%, а водородные самолеты способны уменьшить углеродный след на 50-75%. Но при использовании водорода в двигателях внутреннего или внешнего сгорания, происходит взаимодействие с металлом, что наиболее опасно при высоких температурах. Это может вызвать их разрушение, в результате чего возникает риск пожара или взрыва с тяжелыми последствиями для пассажиров. Ученые Пермского Политеха впервые выяснили, как водород влияет на металлы в условиях экстремальных температур (800 градусов и выше), в которых работают двигатели самолетов и машин. Это продвинет авиационную, машиностроительную и нефтегазовую отрасли в безопасном использовании водорода в качестве источника энергии.
Ученые обнаружили косвенные доказательства существования мира размером с Землю за орбитой Нептуна. Эта гипотетическая планета отличается от предполагаемой Девятой планеты не только размером, но и гравитационным влиянием на другие объекты.
Большие кошки (Pantherinae) обычно охотятся на животных своего или меньшего размера. У снежных барсов, как выяснилось, другие предпочтения. Новое исследование показало, что ирбисы чаще нападают на взрослых горных козлов, которые как минимум вдвое превосходят хищников в весе. Ученые объяснили, с чем может быть связан такой выбор добычи.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Возраст находок — около 5500 лет, они лежат во множестве круглых ям, чьи стены укреплены кирпичом. Среди обнаруженных орудий из кремня есть и сотни неиспользованных, которые могут быть ритуальным подношением богам.
Гостингом (от английского «призрак») называют ситуацию, когда человек прекращает общение или отношения, «пропадая с радаров» без объяснения причин. Исследователи из США сымитировали такое поведение, а затем проанализировали реакцию людей на него.
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