Нейронные сети прогнозируют динамику обводнения скважин
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.
С помощью созданной методики была 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».
В рамках исследования 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 были 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).
Источник:
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
