Технико-технологические решения повышения эффективности гидроразрыва пласта с использованием машинного обучения

Аннотация: Прогнозирование эффективности гидравлического разрыва пласта (ГРП) в нефтегазовой отрасли связано с высокой сложностью из-за нелинейных взаимосвязей параметров процесса. Традиционные методы, основанные на аналитических и численных подходах, требуют больших вычислительных затрат и часто не обеспечивают достаточной точности. В данной работе предложено применение методов машинного обучения (МО), которые позволяют анализировать исторические данные, выявлять скрытые закономерности и формировать прогнозы с минимальными ресурсными затратами. Цель исследования — создание модели МО для прогнозирования продуктивности группы нефтяных скважин. В рамках работы выполнена предобработка данных, включая устранение пропусков и аномалий, а также анализ взаимосвязей между признаками. Для повышения точности модели сгенерированы дополнительные признаки, отражающие физико-технологические зависимости. Обучение проведено с использованием ансамблевых алгоритмов МО, объединённых методом стекинга, что позволило усилить сильные стороны отдельных моделей и повысить общую устойчивость системы. Разработанная модель обеспечивает высокую точность прогнозирования и интерпретируемость результатов благодаря методам анализа вклада признаков. Это делает её полезным инструментом для поддержки инженерных решений в нефтегазовой отрасли. Перспективы работы связаны с интеграцией дополнительных данных мониторинга и расширением набора параметров, что повысит универсальность модели. Результаты могут быть адаптированы для систем оптимизации процессов ГРП, снижая риски и затраты при проектировании операций.