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 Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.
Когда королева — единственная размножающаяся самка в колонии голых землекопов — теряет фертильность или умирает, между остальными самками начинается кровавая битва за престолонаследие. Однако в одной колонии этого не случилось: ушедшая на покой королева мирно и без кровопролития передала власть дочери, чего ученые прежде никогда не видели.
Ветер на спутнике Сатурна Титане способен поднимать огромные волны, даже если он очень слабый. Эти волны формируют берега, переносят осадки, перемешивают жидкости и даже влияют на климат луны. Изучая их, планетологи могут понять, как устроены потенциально обитаемые миры за пределами Земли.
Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.
За последние 10 тысяч лет направленный естественный отбор способствовал эволюции почти 500 генов в ДНК жителей Западной Евразии, что повлияло на их внешний вид и восприимчивость к различным заболеваниям, установили авторы нового исследования.
Ученые продолжают исследовать фундаментальные частицы на неделимость. На этот раз на БАК исследовали кварки и не нашли у них признаков составной частицы.
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.
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.
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.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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