ПНИПУ: Нейросеть для цифрового мониторинга разработки нефтяных месторождений

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет
Дата премьеры системы: 2022/07/01
Отрасли: Нефтяная промышленность

Основная статья:

2022: Создание нейросети для цифрового мониторинга разработки нефтяных месторождений

1 июля 2022 года «Пермский Политех» сообщил о том, что его ученые создали программный продукт на основе методов искусственного интеллекта, который по состоянию на любой момент времени смоделирует виртуальное исследование скважины с определением пластового давления.

Пермский край, месторождение им. Сухарева

Определение пластового давления в зонах отбора скважин является ключевой задачей мониторинга разработки месторождений углеводородов. Непосредственные измерения пластового давления требуют продолжительной остановки скважин, что приводит к недобору в добыче сырья и создает вероятность возникновения технических проблем с последующим запуском скважин.

Результаты работы политехников опубликованы в журнале «Записки Горного института. 2022» - российском издании о проблемах недропользования. В исследовании также принял участие инженер ООО «ЛУКОЙЛ – Инжиниринг» Лев Захаров. Разработка выполнена в рамках Программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030».TAdviser Security 100: Крупнейшие ИБ-компании в России 58.6 т

Контроль за пластовым давлением в зонах дренирования скважин является приоритетной задачей мониторинга разработки месторождений нефти. Актуальная и достоверная информация необходима на всех этапах разработки нефтяного пласта, в частности, для прогноза добычи и анализа производительности скважин, моделирования разработки и анализа состояния массива горных пород. Для облегчения оценки реального энергетического состояния залежи ученые создали нейросетевой метод, который впоследствии был апробирован на нескольких нефтяных месторождениях Пермского края с различными свойствами.

«
«Методика определения пластового давления, основанная на применении методов искусственного интеллекта, реализована в виде модуля комплексного программного продукта по цифровизации разработки нефтяных месторождений Data Stream Analytic (DSA). Программа применяется для решения практических задач специалистами предприятия-недропользователя»,

поделилась Инна Пономарева, профессор кафедры нефтегазовых технологий
»

«
«На основе рассчитанного с помощью методов машинного обучения пластового давления можно определить режим разработки залежи в текущий момент, заблаговременно спроектировать систему поддержания пластового давления или оценить ее эффективность, а также обоснованно принимать дальнейшие рациональные решения по разработке нефтяных месторождений»,

сообщает Дмитрий Мартюшев, кандидат технических наук, доцент кафедры нефтегазовых технологий
»

Реализованное учеными направление научных исследований соответствует стратегии цифровой трансформации нефтедобывающей промышленности как ключевой отрасли экономики Российской Федерации.