Конференция Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

Интеллектуальный анализ данных

Аппроксимация гидродинамических расчетов методом DTOF для решения обратной задачи

Д.А. Попов (1), Г.Ю. Шишаев (1), И.В. Матвеев (1), Н.С. Марков (2), Е.В. Юдин (3), А.И. Зинатуллин* (1) (1-ФГАОУ ВО НИ ТПУ, 2- ООО «Недра», 3- ООО «Газпромнефть-НТЦ»)

В данной работе рассмотрен метод по адаптации геологических и петрофизических свойств исследуемого объекта на исторические данные по дебитам, основанный на подходе для решения уравнения пьезопроводности с помощью diffusive time of flight (далее условно будем называть DTOF-метод), позволяет значительно сократить время адаптации и достичь результатов, сравнимых с результатами гидродинамического симу..

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2023 Интеллектуальный анализ Машинное обучение и ИИ Добавлено: 11.10.2023

Prediction failures in electric submersible pumps (ESP) for improved production performance

А. Г. Воскресенский* (1) (1- ООО «Арамко Инновейшенз»)

Electric Submersible Pump (ESP) installations are widely used in oil extraction worldwide. Failures of ESP in the field require costly repair interventions and lead to downtime in oil wells. However, it is important to note that ESP's technical limits exceed the average failure time, necessitating predictive models to optimize logistics for repair crew scheduling and pre-failure equipment stockpil..

Применение программной платформы CyberStudio для предиктивной аналитики ГПА

М.П. Гусев* (1), С.Н. Николаев (1), П. Касилов (1), И.Ю.Гаврилов (1), С.И. Гавриленков (1), Д. В. Косовский (1) (1 - ООО Сайберфизикс)

В докладе представлен опыт применения платформы для предиктивной аналитики оборудования ГПА Новопортовского месторождения. В рамках проекта разрабатывались предиктивные модели для компрессоров и турбин. По результатам проекта показаны принципы разработки физически обоснованных предиктивных моделей, а также как платформа диагностирует неисправности на агрегатах...

Адаптация карт проницаемости с помощью многокритериальной оптимизации и марковских цепей Монте-Карло

С.С. Шумилин (1), Г.М. Шутов* (1), С.В. Кайгородов (2), В.С. Котежеков (3), Б.В. Белозеров (2), Е.В. Бурнаев (1), В.В. Вановский (1) (1 - Сколковский институт науки и технологий, 2 - ООО «Газпромнефть НТЦ», 3 - ПАО «Газпром нефть»)

Точное предсказание добычи является одной из ключевых задач моделирования нефтяного пласта. Как правило, для быстрого предсказания добычи нефти используются прокси-модели. Тем не менее, такие предсказания не всегда корректны из-за заложенных в прокси-модели предположений и упрощений. Кроме того, прокси-модели зачастую требуют на вход карту проницаемости, которую необходимо построить и подвергнуть ..

Генеративные модели на основе технологий ИИ для добавления геологического реализма в карты и трехмерные кубы проницаемости с учетом результатов измерений

И.А. Мельников* (1), К.Е. Павленко (1), Е. Хватов (1), А.С. Мурзина (2), Д. Г. Муртазин (3), С. В. Кайгородов (4), В. С. Котежеков (5), Б. В. Белозеров (4), Е.В. Бурнаев (1), В.В. Вановский (1) (1 - Сколтех, 2 - ТПУ, 3 - ООО «Газпромнефть – ЦР», 4 - ООО «

Представлена методика генерации карт и трехмерных кубов проницаемости с элементами геологического реализма. Геологический реализм достигается путем обучения генеративной нейронной сети на подготовленной выборке карт (кубов в трехмерном случае), учитывающей геологические характеристики конкретного пласта. Сгенерированные карты обуславливаются на результаты комплексирования (объединения данных измер..