| 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.
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».28 мая министр цифрового развития Максут Шадаев выступит на TAdviser SummIT 
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.
