Оценят сложные нефтеносные породы с помощью ИИ – в России разработали новый алгоритм
Российские ученые разработали уникальный технологический подход, который может изменить методы изучения и освоения сложных нефтеносных пород, таких как баженовская свита в Западной Сибири. Исследование, выполненное специалистами Сколковского института науки и технологий (Сколтех), с участием коллег из Санкт-Петербургского госуниверситета, предлагает применение систем искусственного интеллекта для интерпретации геофизических данных скважин и построения точного минералогического профиля по всей длине ствола скважины без необходимости дорогостоящих лабораторных анализов. О проекте сообщает tass.ru.
Комбинация ИИ-алгоритмов с традиционными данными каротажа и измерениями тепловых свойств пород позволяет получать не только непрерывную, но и достоверную оценку массовых и объемных долей минералов, вроде полевого шпата, пирита и глины. Это особенно важно для нетрадиционных коллекторов, где неоднородность состава пород сильно затрудняет традиционные методы анализа. По словам первого автора статьи, аспиранта программы «Нефтегазовое дело» Батырхана Гайнитдинова, добавление тепловых данных позволило значительно снизить ошибку прогноза и повысить точность оценки минералогического состава.
Читайте по теме: трудные запасы в России оценят: представлен проект классификатора ТРИЗ
Традиционный путь изучения сложных нефтеносных коллекторов включает в себя бурение, отбор керна, дорогостоящие лабораторные методы анализа, спектроскопию, микроскопические исследования и другие ресурсоемкие процедуры, которые дают лишь точечную информацию на отдельных глубинах. В отличие от этого, новая модель позволяет на основе стандартных геофизических измерений каротажа получить непрерывный профиль минералогии вдоль всего ствола скважины, что существенно снижает затраты на разведку и разработку месторождений.
Метод основан на использовании алгоритма градиентного бустинга, встроенного в цепочку регрессоров, которые учитывают взаимосвязи между минералами и параметрами тепловых измерений. Экспериментальная валидация показала, что результаты предсказаний хорошо согласуются с измеренными показателями теплопроводности пород, что подтверждает надежность и практическую применимость подхода.
Ранее на сайте pronedra.ru писали, что добывают ТРИЗ своими силами – Минпромторг высоко оценил импортозамещение
