Он может уловить комплексные связи между разными характеристиками пласта для прогноза содержания воды
МОСКВА, 4 сентября. /ТАСС/. Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) и Университета Персидского залива (Иран) создали алгоритм для систем на основе технологий машинного обучения, позволяющий оценивать содержание воды в нефтяных пластах с точностью до 99,5%. Об этом сообщила пресс-служба российского вуза.
Нефтяные пласты содержат пустоты и полости, которые заполнены не только углеводородами, но и водой, которая может занимать до 70% их объема. Оценка состава пластов необходима для точного расчета запасов нефти и планирования добычи. Традиционные методы требуют трудоемких и дорогостоящих испытаний образцов породы в лабораторных условиях. Однако при работе со сложными неоднородными пластами они не всегда дают точные результаты, уточнили в вузе.
"Ученые ПНИПУ и иранского Университета Персидского залива разработали инновационный метод качественной оценки водонасыщенности нефтяных коллекторов с использованием машинного обучения. Комплексное исследование позволило выявить наиболее оптимальный алгоритм, который превосходит традиционные подходы, обеспечивая точность прогноза до 99,5%", - сообщили в ПНИПУ.
Образец горной породы в лаборатории оценивают по таким параметрам, как пористость, проницаемость, насыщенность, плотность и другим. Авторы предложили алгоритм, который способен уловить сложные связи между разными характеристиками пласта для прогноза содержания воды. Точность обеспечивается использованием обучающей базы данных о параметрах месторождений на юго-западе Ирана, включающей результаты более 30 тыс. замеров по девяти параметрам.
"Таким образом, <...> обученный алгоритм сможет непрерывно выдавать показатели насыщения скважины водой. Внедрение такой технологии может кардинально изменить процесс управления нефтяными месторождениями, особенно в условиях сложных и неоднородных коллекторов: повысить точность подсчета запасов углеводородов, оптимизировать добычу, снизить зависимость от дорогостоящих и не всегда продуктивных исследований керна", - пояснили в вузе.
Результаты работы опубликованы в журналеScientific Reports.