• 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
8 мая, 15:28
ФизТех

Группа физиков-теоретиков из Международного центра теоретической физики имени А. А. Абрикосова МФТИ с коллегами разработала теорию оптической памяти на основе особого типа лазеров — поляритонных. Они показали, что такая система способна «запомнить» поляризацию, записанную одним фотоном, и удерживать ее в течение наносекунд.

8 мая, 13:06
НИТУ МИСИС

В Университете МИСИС усовершенствовали технологию нанесения защитных электропроводящих покрытий на медные изделия, широко используемые в качестве элементов скользящих электроконтактов, например, в токосъемниках. Метод увеличивает прочность соединения покрытий с подложкой на 17%.

7 мая, 11:29
РНФ

Ученые нашли признак, который позволяет точно оценить пластичность органических кристаллов, востребованных в устройствах гибкой электроники и робототехнике. Ранее считалось, что хорошо гнутся материалы со слоистой структурой, где молекулы внутри слоя связаны крепко, а между слоями — слабо. Оказалось, что этих требований недостаточно и важно учитывать также энергию, которую нужно затратить на то, чтобы сдвинуть слои друг относительно друга — чем она ниже, тем материал более гибкий. Открытие упростит проектирование и создание органических кристаллов с заданными свойствами.

4 мая, 11:05
Понамарева Валерия

Генетика интеллекта сложна и связана с разными психоневрологическими состояниями. Оказалось, то, что повышает эрудицию, может ухудшать способность решать творческие задачи, — и наоборот. Причем паттерны этих связей уникальны для каждого диагноза.

5 мая, 11:45
ПНИПУ

Метеорный поток Эта-Аквариды достигнет своего максимума в ночь с 5 на 6 мая. Его частицы — осколки самой знаменитой кометы в истории, которая появляется над Землей раз в 76 лет. Ученый Пермского Политеха рассказал, как этот звездопад связан с кометой Галлея, почему у него есть «брат-близнец» и где лучше всего за ним наблюдать.

7 мая, 16:07
Александр Березин

Большинство смертельно опасных хантавирусов не могут распространяться среди людей. Но один штамм на это способен. К сожалению, именно он вызвал продолжающуюся вспышку этой болезни на борту круизного лайнера MV Hondius. Из-за нежелания принимать его на Канарских островах уже возник скандал: местные опасаются повторения обширной эпидемии типа коронавируса.

23 апреля, 18:34
Александр Березин

В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.

10 апреля, 10:51
Татьяна Зайцева

Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.

21 апреля, 20:03
Evgenia Vavilova

Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.

[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
Авторизуясь, вы даете согласие на обработку персональных данных и подтверждаете ознакомление с Политикой.
Ваша заявка получена

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

Понятно