Для оценки состояния месторождений углеводородного сырья и повышения периода эксплуатации скважин сибирские ученые предлагают применять нейронные сети, которые могли бы использоваться без непосредственного участия пользователя. Нейросети будут выполнять функции прогнозирования рентабельности трудноизвлекаемых месторождений, а также определять параметры пластов. Доклад об этом прозвучал на заседании Президиума СО РАН.
«Сегодня усиливается тенденция перенаправлять научные исследования на более практические результаты. Западная Сибирь, в частности Тюменская область, представляет собой регион, где такие результаты можно получить в области наук о Земле. Технология извлечения нефти здесь требует усилий геологов, геофизиков, а также геомехаников. От практических достижений в этой сфере зависит и научная сторона, и обстановка во многих моногородах, сосредоточенных в основном на нефтедобыче. Проблема носит не только технологический характер, но и социальный», — отметил научный руководитель Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН академик Михаил Иванович Эпов.
По словам ученых, длительность жизненного цикла месторождений и медленная динамика процессов их разработки, а также необратимые техногенные воздействия на геологическую среду определяют важность системного анализа при решении прикладных задач освоения, эксплуатации и мониторинга месторождений углеводородного сырья.
«Тенденцию добычи нефти в Западной Сибири на ближайшие десятилетия будут определять эффективные разработки трудноизвлекаемых запасов в верхнеюрском и среднеюрском комплексах, доля которых в регионе составляет около 30 %. Такие месторождения должны осваиваться с применением технологий, соответствующих физико-динамическим характеристикам. В этой ситуации наиболее рационально использовать уже сложившуюся инфраструктуру. Также для повышения эффективности нефтедобычи необходимо изучать причины обводнений, одной из которых считается наличие каналов низкого фильтрационного сопротивления, протяженность которых в межскважинном пространстве соизмерима с расстоянием между скважинами», — рассказал заведующий кафедрой «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений» Тюменского индустриального университета доктор технических наук Сергей Иванович Грачёв.
По мнению ученых, месторождения, находящиеся на последних стадиях разработки, следует использовать как цифровые полигоны. Для оценки состояния залежей с развитой сетью естественных трещин предлагается применять нечеткую самоорганизующуюся нейронную сеть, которая автоматически выполняет классификацию геофизических элементов.
«Сегодня сделаны только первые шаги в создании нейросетевых моделей для решения задач и построения прогнозов разработки месторождений. На рынке программных продуктов существует множество инструментов, которые предоставляют широкие возможности для работы с нейросетями, однако большинство из них подразумевает непосредственное участие пользователя. У них отсутствует способность встраивания в системы для нефтяной отрасли. Исследования в области нейросетевых методов моделирования обеспечат решение прикладных задач для повышения рентабельного периода эксплуатации скважин», — отметил С. И. Грачёв.
«Наука в Сибири»