Сбоев А.Г.

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.

Optimization, digitalization and robotization of oil and gas technological processes based on the use of artificial intelligence methods are among the prevailing trends of the 21st century.  The drilling industry  is a prime example of these phenomena. The vector of oil and gas drilling is shifting towards complex objects. The improvement of well drilling technologies allows drilling in geological conditions where it was previously impossible. The construction of wells leads to disruption of the natural thermodynamic and stress-strain state of rocks.

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.