Статья: НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОКСИ-МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОГРАММ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ НА НЕФТЯНЫХ СКВАЖИНАХ (2025)

Читать онлайн

Цель исследования - разработать комплексный, нейросетевой и гидродинамического моделирования двухфазной фильтрации в призабойной зоне метод оптимизации геолого-технологических мероприятий на нефтяных скважинах, проводимых для интенсификации добычи нефти. В качестве элементов прокси-модели для формирования обучающей и тестовой выборки использовалась база данных технологических режимов скважин и эффективности обработок призабойной зоны скважин. Библиотеки оптимизаторов Python и алгоритмы глубокого обучения Pytorch применялись для выбора конкретного вида и параметров процесса. Для конкретного месторождения проведен анализ различных вариантов и эффективности воздействия на нефтяной пласт. Для определенной группы скважин анализ показал эффективность прогрева призабойной зоны скважины. На модели двухфазной фильтрации выполнено гидродинамическое моделирование. Результаты расчетов использовались для детализации процессов в пласте и как дополнение к промысловым данным для повышения качества обучающих и тестовых выборок. Показано, что прокси-моделирование, представляющее собой комбинацию алгоритмов машинного обучения и упрощенного гидродинамического моделирования, позволяет прогнозировать эффективность и оптимизировать процесс планирования программ геолого-технологических мероприятий на нефтяной скважине, повысить рентабельность добычи нефти. Разработанная модель на основе алгоритмов глубокого машинного обучения и гидродинамического моделирования открывает широкие возможности для анализа других видов обработки призабойной зоны, физико-химического воздействия на нефтяной пласт.

Ключевые фразы: прокси-модель, геолого-технические мероприятия, нейросети, прогрев призабойной зоны, алгоритм, гидродинамическое моделирование
Автор (ы): Тютяев Андрей Васильевич (Tyutyaev A. V.), Кадет Валерий Владимирович (Kadet V. V.), Васильев Иван Валерьевич (Vasilev I. V.), Павлов Александр Евгеньевич (Pavlov A. E.), Макаров И. Ю. (Makarov I. YU.), Макаров Д. Ю. (Makarov D. YU.)
Журнал: СОВРЕМЕННЫЕ НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.89. Прикладные системы искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы, обладающие знаниями
Для цитирования:
ТЮТЯЕВ А. В., КАДЕТ В. В., ВАСИЛЬЕВ И. В., ПАВЛОВ А. Е., МАКАРОВ И. Ю., МАКАРОВ Д. Ю. НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОКСИ-МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОГРАММ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ НА НЕФТЯНЫХ СКВАЖИНАХ // СОВРЕМЕННЫЕ НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ. 2025. № 2
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (9)