• 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
1 апреля, 16:17
Александр Березин

Единственной планетой Солнечной системы, подходящей для терраформирования, остается Марс. Однако способы разогреть его с помощью суперпарниковых газов требовали веков времени. Согласно расчетам из новой работы, микрочастицы особой формы могут сделать то же самое куда быстрее и дешевле.

31 марта, 12:11
Андрей Серегин

Связь разных культур всего мира иногда находится в самых неожиданных инструментах, в том числе в языке. Новое исследование впервые показало такую связь количественно.

1 апреля, 22:25
Редакция Naked Science

Стартовое окно для запуска миссии Artemis II откроется 2 апреля, в 01:24 по московскому времени. Прямая трансляция события уже началась.

28 марта, 15:51
Максим Абдулаев

Морские биологи впервые детально задокументировали процесс родов у диких кашалотов. Анализ видеозаписей и акустических сигналов показал, что самки из разных родственных линий временно объединяются, чтобы по очереди выталкивать новорожденного на поверхность для дыхания. Это первое доказательство взаимопомощи при родах между неродственными особями у видов, не относящихся к приматам.

31 марта, 12:11
Андрей Серегин

Связь разных культур всего мира иногда находится в самых неожиданных инструментах, в том числе в языке. Новое исследование впервые показало такую связь количественно.

1 апреля, 16:17
Александр Березин

Единственной планетой Солнечной системы, подходящей для терраформирования, остается Марс. Однако способы разогреть его с помощью суперпарниковых газов требовали веков времени. Согласно расчетам из новой работы, микрочастицы особой формы могут сделать то же самое куда быстрее и дешевле.

3 марта, 14:06
Александр Березин

В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.

5 марта, 08:10
Александр Березин

Одна сторона сыплет более дорогими и сложными баллистическими ракетами, другая — относительно дешевыми крылатыми. Но при этом первая на порядок беднее второй. А что у них с технологическим уровнем для наземной войны, и почему, кстати, глава второй избегает даже самого этого слова? Попробуем разобраться в реальных возможностях военных машин сторон потенциально самого опасного конфликта 2026 года.

28 марта, 15:51
Максим Абдулаев

Морские биологи впервые детально задокументировали процесс родов у диких кашалотов. Анализ видеозаписей и акустических сигналов показал, что самки из разных родственных линий временно объединяются, чтобы по очереди выталкивать новорожденного на поверхность для дыхания. Это первое доказательство взаимопомощи при родах между неродственными особями у видов, не относящихся к приматам.

[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
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