• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
28.02.2025, 11:39
ПНИПУ
121

Пермские ученые повысили эффективность нефтедобычи

❋ 4.4

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.

3D-модель. Полученный куб пористости / © Сергей Кривощеков, журнал «Геосистемная инженерия»

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
9 апреля, 08:30
Максим Абдулаев

Окаменелые остатки рептилии возрастом 289 миллионов лет сохранили полное анатомическое устройство грудной клетки ранних покорителей суши. Благодаря нетронутым хрящам исследователи реконструировали механику первого полноценного реберного дыхания. Наличие в тканях оригинальных белков подтвердило, что сложные органические молекулы способны сохраняться в палеонтологической летописи почти на 100 миллионов лет дольше, чем считалось.

9 апреля, 08:00
Максим Абдулаев

Международная группа экологов доказала, что растения способны получать минеральные вещества из оседающей атмосферной пыли, минуя корневую систему. Поверхность листьев выделяет органические кислоты, которые растворяют твердые частицы и втягивают внутрь железо, фосфор и медь. Математическое моделирование показало, что этот воздушный путь обеспечивает до 17% потребности в нутриентах в тропических и засушливых экосистемах.

9 апреля, 13:25
Андрей Серегин

Представления о политическом устройстве древних майя долгое время сводились к образу всемогущего обожествленного царя. Однако новые находки археологов в джунглях Гватемалы показали, что на смену абсолютной монархии там пришла куда более открытая форма власти — с советами, открытыми заседаниями и коллективной ответственностью.

5 апреля, 15:48
Александр Березин

Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.

9 апреля, 08:30
Максим Абдулаев

Окаменелые остатки рептилии возрастом 289 миллионов лет сохранили полное анатомическое устройство грудной клетки ранних покорителей суши. Благодаря нетронутым хрящам исследователи реконструировали механику первого полноценного реберного дыхания. Наличие в тканях оригинальных белков подтвердило, что сложные органические молекулы способны сохраняться в палеонтологической летописи почти на 100 миллионов лет дольше, чем считалось.

8 апреля, 02:43
Максим Абдулаев

Международная команда палеонтологов развенчала статус окаменелости Pohlsepia mazonensis, которая с 2000 года считалась древнейшим осьминогом на земле. Сканирование выявило внутри породы скрытый зубчатый аппарат (радулу). Его строение показывает, что перед учеными не осьминог, а окаменевшие остатки сгнившего наутилуса. Это открытие сдвигает появление первых осьминогов на 150 миллионов лет вперед и заставляет пересмотреть молекулярные часы эволюции головоногих.

19 марта, 10:58
Игорь Байдов

В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.

19 марта, 12:41
Игорь Байдов

Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.

5 апреля, 15:48
Александр Березин

Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Комментарий на проверке

Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно