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.
Рентабельность гидроразрыва пласта повысили с помощью искусственного интеллекта
Исследователи из Сколтеха и компании «Газпромнефть НТЦ» запатентовали метод на базе машинного обучения, позволяющий оптимизировать технологию гидроразрыва пласта, которую нефтегазовые компании используют для интенсификации добычи скважин. На основании анализа кропотливо собранных данных по тысячам скважин ИИ делает индивидуальный прогноз оптимальных параметров гидроразрыва для конкретной скважины.
Первоначально представленная в январском выпуске Journal of Petroleum Science and Engineering и другой статье в том же журнале разработка недавно зарегистрирована Роспатентом. Гидроразрыв пласта — закачка в нефте- или газоносную породу под высоким давлением смеси воды, химдобавок и твердых гранул «расклинивающего» материала с целью создания и закрепления трещин в пласте, за счёт которых увеличивается приток углеводородов в скважину. Эта операция сейчас проводится практически на любой новой скважине, но выполнить ее можно по-разному. В числе основных параметров — состав и объем закачиваемой жидкости, скорость закачки, характеристики гранул и другие технические тонкости.
Обычно значения всех этих параметров задают по итогам сложного и долгого моделирования. Научный руководитель проекта, профессор Сколтеха Андрей Осипцов, объясняет: «Берется физическая модель процесса гидроразрыва, и ей на вход подают подкреплённые некими гипотезами и рассуждениями значения параметров — модель предсказывает, как при таких параметрах изменится производительность скважины. Этот процесс многократно повторяют, чтобы выбрать наиболее успешный набор значений параметров, но на столь ресурсоемкое моделирование уходят дни или даже недели, причем речь всего об одной скважине, а на одном месторождении скважин много».
«Вместо этого мы обучили искусственный интеллект предсказывать производительность скважины на основании уникальной базы полевых данных, которую мы собрали и тщательно выверили — она содержит по 92 характеристики скважины, окружающей породы и гидроразрыва на 6 тысяч скважин с 23 месторождений», — рассказывает аспирант Сколтеха Антон Морозов. Поскольку производительность этих скважин после гидроразрыва уже доподлинно известна (и записана в той же базе в виде значений ещё 16 характеристик), обученный на этих данных ИИ может предсказывать производительность на основании тех или иных начальных условий.
«Умея предсказывать производительность скважины после гидроразрыва на основании параметров этой операции, мы можем решить так называемую обратную задачу. Дано: характеристики скважины и пласта. Найти: при каких параметрах гидроразрыва будет достигаться наибольшая добыча нефти или газа?» — поясняет руководитель проекта, старший инженер Сколтеха Альберт Вайнштейн и уточняет, что с использованием ИИ и алгоритмов оптимизации эта задача решается очень быстро. Аспирант Сколтеха Дмитрий Попков добавляет: «Метод успешно прошел испытания на Приобском месторождении в Западной Сибири и применим к любой нефтяной скважине».
«В дальнейшем решение можно усовершенствовать и приспособить для более бережной и ответственной по отношению к окружающей среде добычи ископаемого топлива в духе принципов ESG», — комментирует результаты работы аспирант Сколтеха Виктор Дупляков и поясняет, что вместо стремления максимизировать суммарную добычу любой ценой искусственному интеллекту можно поставить задачу сбалансировать нефтеотдачу и значимые для окружающей среды метрики, такие как количество использованной пресной воды и химикатов или израсходованного для питания насосов дизельного топлива и выброшенных в атмосферу парниковых газов. «Возможно, все эти метрики можно было бы даже свести в некий единый коэффициент экологичности или энергоэффективности отдельно взятой операции по гидроразрыву пласта», — поделился мыслями о возможных будущих исследованиях сотрудник «Газпромнефть НТЦ» Егор Шель.
Telegram 
Дзен 
VK Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.
Кошка может внезапно отказаться от корма, который ела месяцами, и все потому, что ей просто надоел его запах, пришли к выводу японские исследователи. Поэтому хозяевам стоит почаще вносить немного разнообразия в рацион, который они предлагают питомцу, вернее — в аромат, который пища источает.
Исследовательская группа из Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) и других научных организаций России и Индии провела системное исследование процесса селективного лазерного плавления алюминиевой бронзы. Этот материал перспективен для применения в компонентах, работающих в условиях интенсивного теплового воздействия и требующих эффективного отвода тепла, — например, в теплообменниках, охлаждаемых элементах энергетических установок и корпусах силовой электроники. Результаты открывают возможность производить сложные по форме компоненты с помощью селективного лазерного плавления, которые по прочности и теплопроводности не уступают традиционным литым аналогам, а по ряду характеристик превосходят их.
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.
Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.
Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.
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.
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.
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.
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