Библиотека Геомодель
Каталог Поиск
  • Регистрация
  • Вход

  • Поиск

Поиск

@

Результаты поиска

Цифровизация как метод реинжиниринга бизнес-процессов по управлению фондом скважин

М.В. Наугольнов* (1) (1 - СПбГЭУ)
В условиях зрелости нефтяных активов и роста требований к операционной эффективности цифровизация становится ключевым инструментом реинжиниринга бизнес-процессов. В статье рассматриваются три практических направления трансформации системы управления фондом скважин: оптимизация системы заводнения на основе емкостно-резистивной модели (CRM), внедрение рекомендательной системы для отбора скважин на р..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Концептуальное проектирование и реинжиниринг Добавлено: 21.08.2025

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

М.П. Бурков* (1), А.Р. Шарифов (1), Н.А. Сергиенко (1), Р.Д. Биккулов (1) (1 - ООО Газпром ВНИИГАЗ)
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), кото..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 ГРП Добавлено: 21.08.2025

Синтезирование высокочастотной составляющей в сейсмических откликах на основе примеров полночастотных откликов

И.В. Скворцов* (1), В.А. Рыжов (1) (1 - ООО «Интеллектуальные автоматизированные системы»)
Применение полноволнового численного моделирования (вязкоупругой постановки) в задачах сейсморазведки и микросейсмического мониторинга позволяет получать реалистичные волновые отклики. Однако, моделирование высокочастотных компонент сейсмических откликов сталкивается с необходимостью использования более мелкой ячейки моделирования, что резко увеличивает количество узлов расчетной области, потребле..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Сейсмофациальный анализ целевых горизонтов с применением методов машинного обучения

Е.И. Корыткин (1), Г.М. Митрофанов* (2, 3) (1 - ООО «СахалинНИПИ нефти и газа», 2 - ИНГГ СО РАН, 3 - НГУ)
В статье рассмотрено применение усовершенствованного байесовского классификатора на одном из месторождений в Волго-Уральском регионе. При выполнении исследований выполнен анализ эффективности применения усовершенствованного подхода в определении перспективных зон распространения коллектора продуктивного пласта Б2 бобриковских отложений нижнего карбона и оценке потенциала для добычи углеводородов...
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Машинное обучение и ИИ Добавлено: 21.08.2025

Связь апостериорной вероятности с характеристиками классификатора

В.И. Булаев* (1) (1 - АО НПФ «Геофизика»)
В работе представлены результаты исследований влияния характеристик классификатора на значение апостериорной вероятности неверного прогноза модели..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Добавлено: 21.08.2025

Прогнозирование интенсивности трещиноватости в скважинах карбонатного пласта методами машинного обучения: на примере газового месторождения в Республике Узбекистан

Ш.Э. Тогаев* (1), А.В. Гаврилов (1), Х.А. Абидов (1) (1 - ООО «Surhan Gas Chemical Operating Company»)
В статье представлен опыт прогнозирования интенсивности трещиноватости в скважинах газового месторождения Сурхандарьинской области Республики Узбекистан с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС). Коллекторские свойства продуктивного карбонатного пласта имеют двойственную природу: проницаемость системы естественных трещин превосходит проницаемость поровой матрицы на несколько порядков, т..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Применение технологии оценки геологических запасов УВ на основе вероятностного подхода определения эффективных толщин тонкослоистых неоднородных отложений

Д.Е. Гуренцов* (1), В.Ю. Руденко (1), И.В. Бабаков (1), С.А. Мартюшин (1) (1 - ЗАО «МиМГО»)
В докладе показана проблематика интерпретации ГИС тонких неоднородных отложений. Основные проблемы заключаются в оценке эффективных толщин и определении характера их насыщения. В условиях сильной неоднородности разреза (как литологической, так и флюидальной), а также технических ограничений аппаратуры стандартного комплекса каротажа, не позволяющего достоверно учесть изменчивость пород в прослоях ..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Оценка запасов Добавлено: 21.08.2025

Применение сейсмических базовых нейросетевых моделей для решения задач обработки и интерпретации

В.Д. Гришко* (1,2), А.А. Козяев (1), Д.А. Петров (1), Т.Э. Хохрякова (1), А.С. Вострецов (1, 2), Д.А. Проскурин (1, 2), В.В. Болдырев (1, 2) (1 – ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть», 2 – ФГАОУ ВО «Сибирский Федеральный Университет»)
В исследовании рассматривается применение предварительно обученных базовых нейросетевых моделей (foundation models) для обработки и интерпретации сейсмических данных. Авторы предлагают две специализированные архитектуры на основе трансформеров: для pre-stack (обработка сырых данных) и post-stack (анализ атрибутов) этапов. Модель для pre-stack данных использует метод MAE (Masked Autoencoder) для во..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Машинное обучение и ИИ Добавлено: 21.08.2025

Применение нейронного оператора Фурье для прогнозирования динамических свойств пласта Brugge с учетом изменяющихся режимов работы скважин

А.Н. Хамидов* (1), И.В. Матвеев (1), Г.Ю. Шишаев (1), В.С. Рукавишников (1) (1 - ТПУ)
В данной работе рассматривается модификация подхода к прогнозированию динамических свойств пласта с использованием нейронного оператора Фурье. Этот подход включает в себя, помимо динамических и статических свойств, ещё и параметризованное задание забойного давления на работающих скважинах, что увеличивает точность прогноза при изменений режима работы скважин. Выбрана полусинтетическая модель пласт..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Применение многокритериальной байесовской оптимизации в задаче автоадаптации модели месторождения

Ю.А. Тарасюк (1), А.A. Орешкин (1), Л.Ф. Самигуллин (1), Д.И. Ахметов (1), Т.А. Закарин (1), С.С. Шумилин* (1), В.А. Иванов (2), А.С. Шадрин (2), Н.С. Макаров (2), А.Р. Бекметова (2), А.С. Мурзина (2), И.В. Матвеев (2), В.С. Рукавишников (2), В.В. Вановск
В работе представлен метод автоадаптации гидродинамических моделей нефтяных месторождений, основанный на многокритериальной байесовской оптимизации. Вместо единой взвешенной ошибки качество модели описывается вектором метрик, отражающих дебиты фаз, забойное давление и распределения фильтрационно-емкостных свойств; решения отбираются по фронту Парето, устраняя ручной подбор весов. Метод был протест..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Применение методов компьютерного зрения для автоматизации пикировки первых вступлений в обработке сейсмических данных

В. Михайлович (1), М.В. Наугольнов* (1), Е.М. Чуб (2) (1 - НИС а.д., 2 - НТЦ НИС Нафтагас)
Определение первых вступлений (first-break picking) является ключевым этапом при обработке сейсмических данных, оказывающим прямое влияние на построение скоростных моделей и статических поправок. Традиционные методы предполагают значительные трудозатраты и чувствительны к шуму, особенно при сложных условиях верхней части разреза. В данной работе рассматривается применение методов компьютерного зре..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Обработка сейсмических данных Добавлено: 21.08.2025

Применение компьютерного зрения для анализа тектонических нарушений путем дешифровки космических снимков

А.С. Рудов* (1), М.Д. Трегубенко (1, 2), А.Е. Сигаев (3) (1 - АО «Аурум Айти», 2 - «Южный федеральный университет, 3 - ЗДК «Лензолото»)
Сейсмические поверхностные разрывы представляют собой ключевые объекты изучения в сейсмотектонике, так как они фиксируют динамику разрушения пород во время землетрясений и отражают реологические свойства зоны разлома. Эти структуры предоставляют данные о пространственном распределении смещений, ширине деформационных зон и ориентации трещин, что критично для моделирования сейсмических процессов и п..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Применение инженерных подходов к автоматизированной адаптации геолого-гидродинамических моделей пласта

В.А. Иванов* (1), А.С. Шадрин (1), Н.С. Макаров (1), А.Р. Бекметова (1), А.С. Мурзина (1), И.В. Матвеев (1), В.С. Рукавишников (1), С.С. Шумилин (2), Ю.А. Тарасюк (2), А.А. Орешкин (2), Л.Ф. Самигуллин (2), Д.И. Ахметов (2), Т.А. Захарин (2), В.В. Вановск
В работе исследован подход пошаговой адаптации на синтетической модели, предусматривающий разбиение единого подхода авто-адаптации на физически обоснованные этапы (оптимизационные шаги): 1) адаптация энергетического состояния залежи; 2) адаптация добычи фаз на исторические показатели работы скважин; 3) локальная адаптация продуктивностей скважин. Рассматриваемый подход позволяет как ускорить проце..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Геологическое гидродинамическое и геомеханическое моделирование Добавлено: 21.08.2025

Практическая реализация метода Pseudo Steady State (PSS) для моделирования пространственного распределения давления в неоднородных коллекторах

И.В. Матвеев (1), Д.А. Попов (2), А.Н. Новгородова* (1), В.С. Рукавишников (1), Г.Ю. Шишаев (1) (1 – НИ ТПУ, 2 – АО «ВНИИНефть»)
Подходы Diffusive time of flight (далее – DTOF) и Pseudo steady state Pressure drop (далее – PSS) позволяют сохранить представление о неоднородном распространении свойств в моде-ли месторождения, но проводить расчёты давления и дебитов, снижая размерность задачи. Реализован расчёт поля давления в гидродинамической модели по известным статическим данным (карты пористости, проницаемости, вязкость, с..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025

Подход к выявлению ключевых зон доизучения месторождения с использованием тензорного модального разложения

М.С. Трухачев* (1), С.А. Пискунов (1), В.В. Покатилов (1), Г.Ю. Шишаев (1), Б.С. Мерзликин (1), Д.С. Саматов (1) (1 - Национальный исследовательский Томский политехнический университет)
В работе исследуется применение алгоритма тензорного модального разложения с QR-факторизацией для определения потенциально оптимальных зон доизучения месторождения в условиях высоких геологических неопределенностей. Метод направлен на количественную оценку геологических неопределённостей и определение пространственных точек, оказывающих наибольшее влияние на изменчивость нефтенасыщенных толщин. Дл..
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 2025 Интеллектуальный анализ Добавлено: 21.08.2025
  • 1
  • 2
  • 3
  • >
  • >|
Показано с 1 по 15 из 36 (Страниц: 3)
  •  Главная
  • Все статьи
  • Связаться с нами
  •  Личный кабинет
  • Закладки
  • Подписка на рассылку

 Согласие на обработку персональных данных

Работает на OpenCart, club version
Библиотека Геомодель © 2026