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 Господствующая версия происхождения Луны требует столкновения Земли с другой планетой. Ученые попытались вычислить, откуда гипотетическая Тейя для этого должна была появиться. И пришли к выводу, что она вряд ли прибыла издалека.
Исследователи из Великобритании и Танзании разработали метод автоматической классификации львиных вокализаций с помощью машинного обучения. Новый подход позволил не только уточнить структуру рева, выделив в нем ранее неизвестный элемент, но и повысить точность идентификации отдельных особей до 87%. Попутно выяснилось, что хищники из разных регионов Африки «разговаривают» по-разному.
Команда исследователей из МИСиС и МФТИ с коллегами разработала новый метод, который значительно повышает надежность нейронных сетей, обучая их эффективно распознавать объекты и ситуации, с которыми они не сталкивались в процессе обучения. Предложенный подход, названный Identity Curvature Laplace Approximation (ICLA), позволяет искусственному интеллекту более точно оценивать собственную неуверенность, что является критически важным шагом для создания безопасных систем в таких областях, как беспилотный транспорт, медицинская диагностика и финансовый мониторинг.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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