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.
В Сколтехе показали, как машинное обучение поможет увеличить нефтеотдачу
Исследователи Сколтеха совместно с партнерами из нефтедобывающей отрасли нашли способ применить алгоритмы машинного обучения для прогнозирования теплопроводности породы, ключевого показателя, необходимого для того, чтобы использовать современные методы увеличения нефтеотдачи.
Работа, поддержанная ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг», была опубликована в журнале Geophysical Journal International. Теплопроводность породы — ключевой показатель как для моделирования нефтегазоносного бассейна, так и для разработки методов увеличения нефтеотдачи, повышающих продуктивность нефтяных скважин. В отрасли часто используют тепловые методы, когда нефть в пласте нагревается различными способами, например, паром, и такие методы требуют детальной информации о процессах теплопередачи в резервуаре.
Для этого необходимо было бы напрямую измерять теплопроводность породы в скважине, но это оказалось сложной проблемой, для которой пока не найдено удовлетворительных практических решений. Поэтому ученые и специалисты-практики применяют косвенные методы, когда теплопроводность породы вычисляется на основе данных геофизических исследований скважин (ГИС), которые дают достаточно хорошее представление об изменении свойств породы вдоль скважины.
«На сегодняшний день три фундаментальные проблемы полностью исключают возможность прямого измерения теплопроводности вне интервалов отбора керна. Во-первых, это время, требующееся на измерения: инженеры-нефтяники не могут позволить вам так надолго «заморозить» скважину, потому что это экономически невыгодно.
Во-вторых, конвекция от бурового раствора сильно влияет на результаты измерений. И, наконец, форма скважин нестабильна, что влияет на некоторые технические аспекты измерений», — говорит аспирант Сколтеха и первый автор научной статьи Юрий Мешалкин. Существующие методы на основе данных ГИС используют уравнения регрессии или теоретические модели; и у тех, и у других есть недостатки, связанные с доступностью данных и нелинейностью параметров породы.
Юрий Мешалкин и его коллеги устроили своеобразное «соревнование» семи алгоритмов машинного обучения, чтобы выяснить, какой из них позволит максимально точно реконструировать теплопроводность. Для сравнения они также использовали теоретическую модель Лихтенеккера-Асаада.
Используя настоящие данные ГИС с месторождения тяжелой нефти в Тимано-Печорском бассейне на севере России, исследователи выяснили, что среди семи алгоритмов машинного обучения и обычной множественной линейной регрессии лучший результат показал алгоритм «случайный лес» (Random Forest), который обошел по точности даже теоретическую модель.
«Если исходить из сегодняшних потребностей и имеющихся решений, я бы сказал, что точность нашего лучшего результата, полученного с помощью машинного обучения, весьма высока. Трудно дать качественную оценку, потому что ситуация может меняться от месторождения к месторождению, но я считаю, что нефтедобывающие компании могут использовать такие косвенные методы прогнозирования теплопроводности породы, чтобы разрабатывать мероприятия по увеличению нефтеотдачи», — говорит Юрий Мешалкин.
Ученые считают, что алгоритмы машинного обучения имеют большой потенциал для быстрого и эффективного прогнозирования теплопроводности породы. Они более прямолинейны, устойчивы и не требуют никаких данных, кроме стандартных данных ГИС. Поэтому они могут «радикальным образом улучшить результаты геотермальных исследований, моделирования нефтегазоносных бассейнов и оптимизации термальных методов увеличения нефтеотдачи», заключают авторы статьи.
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