• 25 апреля 202425.04.2024четверг
  • USD92,5058
    EUR98,9118
  • В Тюмени -1..-3 С 2 м/с ветер восточный

Узнавайте первыми главные новости в нашем Telegram-канале


Нейронные сети прогнозируют динамику обводнения скважин

Общество, 13:03 09 июня 2020

Российские ученые разработали алгоритм, объясняющий динамику разноскоростного обводнения горизонтальных скважин, пробуренных в пластах, имеющих сложное геологическое строение. В одной из частей работ был применен метод нейронных сетей, сообщает управление стратегических коммуникаций ТюмГУ.

С помощью созданной методики исследована динамика и причины обводнения 125 горизонтальных нефтяных скважин, пробуренных в отложениях континентального генезиса.

"Для описания сложнопостроенных объектов континентальных отложений методы геостатистики неприменимы, – рассказал профессор кафедры прикладной и технической физики ТюмГУ Анатолий Кислицын. – Основной объем информации о межскважинном пространстве дают результаты интерпретации сейсмических данных. Предложенный алгоритм полного регрессионного анализа включает в себя методику построения кубов песчанистости и пористости на основе нейросетевого моделирования и последующее его использование в гидродинамических моделях".

Ученые определили факторы, влияющие на характеристику обводнения скважин: расстояние от ствола скважины до водонефтяного контакта и наличие непроницаемых или полупроницаемых пропластков между ними.

Кроме того, с помощью генетического алгоритма нейронных сетей выполнены тестовые расчеты динамики технологических показателей скважин, находящихся в бурении. Последующие результаты эксплуатации пробуренных скважин показали, что предлагаемые подходы при построении распределения коллектора в межскважинном пространстве позволяют добиться более уверенного прогнозирования параметров эксплуатации нефтяных скважин, в первую очередь, характеристики обводнения.

По словам координатора проекта от Газпромнефть НТЦ кандидата физико-математических наук Сергея Кузнецова, по результатам апробации разработанной методики на месторождениях-аналогах качество и уверенность прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств в межскважинном пространстве существенно выросли. Использование алгоритмов нейросетевого моделирования повысило геологическую успешность бурения на 15-20%.

Исследование проводили ТюмГУ совместно с Газпромнефть НТЦ (г. Тюмень), компанией СИАМ, Интегра (г. Томск), Газпромнефть-ГЕО (г. Санкт-Петербург).

Подписывайтесь на наш Telegram-канал и первыми узнавайте главные новости
Читайте нас в Дзен