Черников А.Д.

Цифровая модернизация нефтегазового производства является мощным инструментом повышения эффективности разработки месторождений и инновационным драйвером развития нефтегазовой отрасли. В ведущих нефтегазовых компаниях России происходит переход к цифровым технологиям бурения и добычи на основе применения методов машинного обучения и нейросетевых моделей. Нефтегазовая скважина является основным технологическим объектом и сооружением, определяющим эффективность добычи углеводородов на всех стадиях жизненного цикла месторождения.

Цифровая модернизация на базе внедрения методов искусственного интеллекта, основанных на машинном обучении и искусственных нейронных сетях, является мощным инструментом повышения эффективности разработки нефтегазовых месторождений, инновационным драйвером развития нефтегазовой отрасли.

В статье рассматриваются методы обработки больших данных со станций геолого-технологических измерений и машинного обучения в области бурения нефтяных и газовых скважин, которые были апробированы на реальных данных с морского месторождения. Возможные события, связанные с осложнениями и авариями во время бурения могут быть обнаружены за время 7-10 минут до их наступления. Этого времени может быть достаточно для бурильщика для принятия превентивных мер для избегания осложнения или предотвращения аварии.

Статья посвящена описанию созданной автоматизированной системы предотвращения аварийных ситуаций при строительстве скважин с использованием методов искусственного интеллекта, основанной на распределенной по уровням структуре контроля и управления процессом бурения. По результатам работы в течение 2019-2020 гг. были получены шесть свидетельств регистрации программ для ЭВМ, поданы две заявки на получение патентов на полезную модель.

Нефтегазовая скважина является основным технологическим объектом и средством, определяющим эффективность добычи на всех стадиях жизненного цикла месторождения.

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.

Программа предназначена для обеспечения вариантной связи автоматизированной системы предупреждения осложнений и аварийных ситуаций (АС ПОАС) с буровой платформой формирования предупреждений и рекомендаций по предотвращению осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин.

Эффективную эксплуатацию нефтегазоносных пластов невозможно обеспечить без оперативного мониторинга и исследования свойств продуктивного пласта в реальном времени, организации оперативного измерения и контроля параметров в области ствола и призабойных зон эксплуатационных скважин и организации работ без выпуска газа в атмосферу.