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, Кадет Валерий Владимирович, Васильев Иван Валерьевич, Павлов Александр Евгеньевич, Макаров И. Ю., Макаров Д. Ю.
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