Интеграция методов машинного обучения и геолого-гидродинамического моделирования при проектировании разработки месторождений

UDK: 622.276.1./.4712.8
DOI: 10.24887/0028-2448-2022-3-48-53
Ключевые слова: разработка нефтяных месторождений, методы увеличения нефтеотдачи (МУН), нейронные сети, геолого-гидродинамическое моделирование
Авт.: Л.С. Бриллиант (ООО «ТИНГ»), к.т.н., А.С. Завьялов (ООО «ТИНГ»), М.Ю. Данько (ООО «ТИНГ»), к.т.н., К.А. Андонов (ООО «ТИНГ»), И.В. Шпуров (ФБУ «ГКЗ»; Санкт-Перебургский горный университет; МГУ имени М.В. Ломоносова), д.т.н., В.Г. Браткова (ФБУ «ГКЗ»), А.В. Давыдов (ФБУ «ГКЗ»), к.т.н.

В современных условиях поддержание добычи нефти на длительно разрабатываемых месторождениях требует решения проблемы высокой себестоимости добычи. Эта проблема связана с необходимостью отборов значительных объемов попутно извлекаемой воды и пропорционально высокой потребности в закачке с целью поддержания пластового давления. Отмечено, что снижение обводненности продукции всего на 1 % позволяет сократить операционные затраты в добыче нефти до 15 %.Показано, что проблемы, связанные с эффективной доразработкой месторождений, ассоциируются с решением оптимизационной задачи распределения добычи жидкости и закачки воды в системе скважин. Дано обоснование того, что на поздних стадиях разработки приоритетными гидродинамическом моделировании должны стать инструменты, основанные на решении обратной задачи гидродинамики, предусматривающие широкое использование методов материального баланса и позволяющие обрабатывать большие массивы геологических данных с применением методов искусственного интеллекта. Предложена новая концепция комплексирования методов искусственного интеллекта и гидродинамической модели. Концепция предусматривает получение функциональную связь исторического дебита нефти от приемистости с использованием нейронной сети, поиск максимума добычи нефти и соответствующего ему распределения. При этом на гидродинамической модели выполняется всего один расчет, что значительно сокращает временные затраты. Приведен пример применения предложенной технологии. Сделан вывод, что представленный в статье комплекс методических, математических и информационных решений позволит формализовать процессы проектирования гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи, уточнить модель технико-экономического обоснования рентабельных и технологически извлекаемых запасов нефти.

Список литературы

1. Vygon Consulting. Налоги в нефтедобыче: реформа 2020. – https://vygon.consulting/upload/iblock/0b6/vygon_consulting_tax_reform_2020.pdf.

2. Козлова Д.В. «Умная» добыча: почему цифровые технологии удержат низкие цены на нефть. – https://www.forbes.ru/biznes/351129-umnaya-dobycha-pochemu-cifrovye-tehnologii-uderzhat-nizkie-ceny-....

3. Гарифуллин А.Р., Сливка П.И. Система автоматического управления операциями по добыче нефти и газа – интеллектуальные скважины // Нефть. Газ. Новации. – 2017. – № 12. – С. 24–32.

4. Управление добычей на основе нейросетевой оптимизации режимов работы скважин на объекте БС8 Западно-Малобалыкского месторождения / Д.А. Рябец, В.В. Бескурский, Л.С. Бриллиант [и др.] // Neftegaz.ru. – 2019. – № 6. – С. 92–98.

5. Пат. 2759143 РФ. Способ повышения эффективности гидродинамических методов увеличения нефтеотдачи пласта / Л.C. Бриллиант, А.С. Завьялов, М.Ю. Данько, А.О. Елишева, К.А. Андонов, О.В. Цинкевич; заявитель и патентообладатель ООО «ТИНГ». – № 2020138860; заявл. 27.11.2020; опубл. 09.11.2021.

6. Пат. 2614338 РФ. Способ оперативного управления заводнением» / Л.С. Бриллиант, А.И. Комягин, М.М. Бляшук, О.В. Цинкевич, А.А. Журавлева; заявитель и патентообладатель ООО «ТИНГ». – № 2015156293,; заявл. 25.12.2015; опубл. 24.03.2017.

7. Пат. 2565313 РФ. Способ оперативного управления заводнением пластов / Л.С. Бриллиант, И.А. Смирнов, А.И. Комягин, А.А. Потрясов М.Ф. Печоркин, А.В. Барышников; заявитель и патентообладатель ООО «ТИНГ». – № 2013127750/03; заявл. 18.06.2013; опубл. 20.10.2015.

8. Пат. 2715593 РФ. Способ оперативного управления заводнением пластов / Л.С. Бриллиант, А.С. Завьялов, М.Ю. Данько; заявитель и патентообладатель ООО «ТИНГ». – № 2019130594; заявл. 28.09.2019 г., опубл. 02.03.2020.

9. Архитектура цифровых решений управления режимами эксплуатации скважин в задачах эффективной разработки зрелых месторождений нефти / Л.С. Бриллиант, М.Р. Дулкарнаев, М.Ю. Данько [и др.] // Недропользование XXI век. – 2020. – № 4. – С. 98–107.

10. Управление заводнением нефтяных месторождений на основе прокси-моделирования / А.А. Потрясов, М.Р. Мазитов, С.С. Никифоров [и др.] // Нефть Газ Новации. [и др.]. – 2014. – № 12. – С. 32–37.

11. Методические основы и опыт внедрения цифровых технологий оперативного планирования и управления режимами работы добывающих и нагнетательных скважин на участке ОПР пласта ЮВ1 Ватьеганского месторождения ТПП «Повхнефтегаз» (ООО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь») / С.В. Арефьев, Р.Р. Юнусов, А.С. Валеев [и др.] // Недропользование XXI век. – 2017. – № 6. – С. 60–81.

12. Автоматизация процессов управления режимами работы нагнетательных скважин при нейросетевой оптимизации на объекте БС8 Западно-Малобалыкского месторождения / Д.А. Рябец, В.В. Бескурский, Л.С. Бриллиант [и др.] // Neftegaz.ru. – 2020. – №2. – С. 52–57.

13. Автоматизация процессов нейросетевой оптимизации режимов закачки воды на месторождениях АО «НК «Нефтиса» / А.Л. Зарубин, Д.В. Перов, Д.А. Рябец [и др.] // Нефть. Газ. Новации. – 2020. – № 8. – С. 40–53.



Внимание!
Купить полный текст статьи (формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.