Георесурсы

This paper poses and solves the problem of using artificial intelligence methods for processing large volumes of geodata from geological and technological measurement stations in order to identify and predict complications during well drilling. Digital modernization of the life cycle of wells using artificial intelligence methods, in particular, helps to improve the efficiency of drilling oil and gas wells.

The article is devoted to the development of a hybrid method for predicting and preventing the development of troubles in the process of drilling wells based on machine learning methods and modern neural network models. Troubles during the drilling process, such as filtrate leakoff; gas, oil and water shows and sticking, lead to an increase in unproductive time, i.e. time that is not technically necessary for well construction and is caused by various violations of the production process.

Статья посвящена разработке гибридного метода прогнозирования и предупреждения развития осложнений в процессе бурения скважин на базе методов машинного обучения и современных нейросетевых моделей. Осложнения в процессе бурения, такие как поглощения, газонефтеводопроявления и прихваты, приводят к росту непроизводительного времени, т.е. времени которое не является технически необходимым для строительства скважины и вызывается различными нарушениями производственного процесса. Рассмотрено несколько различных подходов, в т.ч.

В данной работе ставится и решается задача применения методов искусственного интеллекта для обработки больших объемов геоданных со станций геолого-технологических измерений с целью выявления и прогнозирования осложнений при бурении скважин. Цифровая модернизация жизненного цикла скважин с использованием методов искусственного интеллекта, в частности, способствует повышению эффективности бурения нефтегазовых скважин.

Цифровая и технологическая модернизация нефтегазовой отрасли за счет использования инновационных технологий и платформенных решений, интеллектуальных систем управления, отечественных сквозных цифровых технологий будет способствовать укреплению позиций России на мировом нефтегазовом рынке. Одним из мегасайнс проектов, разрабатываемых в Институте проблем нефти и газа РАН, является создание геосферной обсерватории.

Отечественное нефтегазовое недропользование сегодня ничем особенно похвастаться не может, кроме как значительными и неоправданными уровнями добычи нефти и газа. Главная беда нашего недропользования - в этих уровнях добычи нефти и газа, которые наглухо забаррикадировали пути к развитию и реализации Инноваций в стране. Еще большая Беда, с большой буквы, в том, что имеющиеся на сегодня Инновации не востребованы отечественными нефтяными и газовыми компаниями. Соответствующие проблемные вопросы и затрагиваются в данной статье, в основном, на личном опыте авторов.

С позиций новой нефтегазовой парадигмы обсуждается полигенный механизм образования углеводородов нефти и газа. Процесс нефтегазообразования рассматривается в тесной связи с геохимическим круговоротом подвижного углерода через земную поверхность с участием биосферы, при котором важную роль играет деятельность человека.

Показаны преимущества учета литологической неоднородности полиминерального терригенного коллектора при прогнозе кривых капиллярного давления. Улучшение зависимости управляющего параметра модели капиллярной кривой от эффективной пористости достигнуто с помощью данных о минеральном составе коллектора на основе параметра полной водоудерживающей способности. Значимость влияния данного параметра подтверждена формальной статистической проверкой.

Конечные коэффициенты нефте-, газо-, конденсатоотдачи о многом говорят. Они показывают, например, что залежь нефти или газа характеризуется неблагоприятными исходными параметрами. С другой стороны, они свидетельствуют об отношении государства и недропользователя к проблеме рачительного нефтегазового недропользования. Если первый фактор касательно коэффициентов нефте-, газо-, конденсатоотдачи пласта объективен, то второй – субъективен, человеческий. Обычно ученые стараются бороться с неблагоприятными природными факторами.