В статье рассмотрена технология снижения количества аварийных ситуаций в процессе строительства добывающих скважин с помощью методов машинного обучения, разработанная специалистами НПО «СНГС». Данная технология, основанная на элементах концепции Индустрии 4.0 (цифровизация, искусственный интеллект, интернет вещей, технологии распределенного реестра (блокчейн)) интегрирована в цифровую технологическую платформу «Унофактор®», позволяющую сопрягать различные программные и программно-аппаратные компоненты в единый технологический процесс. Отмечена необходимость обеспечения неизменности первичной информации при ее передаче, что достигается за счет внедрения технологии блокчейн при сборе, хранении и передаче данных. Приведены методы решения задачи прогнозирования аварийных ситуаций различного класса и вида с учетом применимости методов машинного обучения при поступлении данных бурения любого вида скважин в пределах изучаемого участка. Представлены результаты внедрения данной технологии на примере определения интенсивности поглощения бурового раствора планируемой к строительству скважины на основе плана строительства и исторической информации по соседним объектам, а также минимальные требования для внедрения с учетом универсальности цифровой платформы «Унофактор®». Показано, что первоочередными объектами для внедрения разработанной технологии являются скважины высокой технологической сложности, так как предлагаемая технология минимизирует финансовые затраты на исправление недочетов и ошибок при проектировании и строительстве. В разряд таких объектов подпадает большинство газовых скважин, в частности находящихся в сложных горно-геологических условиях Восточной Сибири. Актуальной задачей для авторов данной технологии является внедрение разработанной технологии на шельфовых объектах и объектах поисково-разведочного бурения.
Список литературы
1. Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности «Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности». – http://docs.cntd.ru/document/499011004
2. РД 08-254-98. Инструкция по предупреждению газонефтеводопроявлений и открытых фонтанов при строительстве и ремонте скважин в нефтяной и газовой промышленности. – http://docs.cntd.ru/document/1200005950
3. Крылов В.И., Сухенко Н.И. Борьба с поглощением при бурении скважин. – М.: Недра, 1968. – 176 с.
4. Винниченко В.М., Гончаров А.Е., Максименко Н.Н. Предупреждение и ликвидация осложнений и аварий при бурении разведочных скважин. – М.: Недра, 1991. – 169 с.
5. Заявка на пат. РФ №2019144411/03. Способ снижения аварийных ситуаций в процессе строительства нефтегазовых скважин с применением машинного обучения / О.В. Захаров, И.В. Захаров; дата подачи 27.12.19.
6. Индустрия 4.0: Создание цифрового предприятия. – https://www.pwc.com/gx/en/industries/industries-4.0/landing-page/industry-4.0-building-your-digital-...
7. Ньюмен С. Создание микросервисов. – СПб.: Питер, 2016. – 304 с.
8. Программа расчета нейронной сети для прогнозирования осложнений и аварий в процессе строительства нефтегазовых скважин (НейроSet) / О.В. Захаров, С.О. Косенков, Ю.С. Четырин. – Программа для ЭВМ; свидетельство № 2019667775; правообладатель ООО «НПО «Союзнефтегазсервис».
