Автор: Байбуров Р.Р. , Насыбуллин А.В.
Прогнозирование пластового давления методами машинного обучения
DOI: 10.24412/2076-6785-2025-7-112-116
Аннотация
В представленной статье анализируется применение машинного обучения для оценки его эффективности и потенциала с целью определения и прогнозирования значений пластового давления при разработке нефтяных месторождений по сравнению с обычными статистическими моделями нефтегазовой инженерии. Исследование обусловлено необходимостью измерения пластового давления в зонах отбора и в зонах закачки залежи для рационального мониторинга разработки месторождений углеводородов. Непосредственные измерения давления пласта занимают продолжительное время и требуют остановки работы скважин, что чревато недобором добываемого сырья и затруднением последующих запусков скважин. Основной способ определения значения данного параметра — это гидродинамические исследования при неустановившихся режимах. После остановки фонда скважин процесс стабилизации забойного давления до величины пластового длится значительный период времени. Ввиду отсутствия возможности одновременной остановки всех скважин фонда становится затруднительно оценить действительное энергетическое состояние залежи. В представленной статье рассматривается применение машинного обучения для оценки пластового давления без остановки скважин на исследование. В качестве инструмента исследования были опробованы такие алгоритмы машинного обучения, как градиентный спуск и дерева решений. Высокая точность и работоспособность таких моделей требуют полноты и достоверности исходных данных. Данная технология позволяет вычислять пластовое давление в различные периоды разработки залежей или блоков месторождений.
Материалы и методы
Машинное обучение для прогнозирования технологического параметра, предобработка и структуризация базы данных.
Ключевые слова
машинное обучение, регрессионный анализ, пластовое давление, дебит жидкости, статистические оценки, нефтяное месторождение, алгоритм дерева решений, алгоритм градиентного спуска CatBoost
Вернуться к списку статей
Аннотация
В представленной статье анализируется применение машинного обучения для оценки его эффективности и потенциала с целью определения и прогнозирования значений пластового давления при разработке нефтяных месторождений по сравнению с обычными статистическими моделями нефтегазовой инженерии. Исследование обусловлено необходимостью измерения пластового давления в зонах отбора и в зонах закачки залежи для рационального мониторинга разработки месторождений углеводородов. Непосредственные измерения давления пласта занимают продолжительное время и требуют остановки работы скважин, что чревато недобором добываемого сырья и затруднением последующих запусков скважин. Основной способ определения значения данного параметра — это гидродинамические исследования при неустановившихся режимах. После остановки фонда скважин процесс стабилизации забойного давления до величины пластового длится значительный период времени. Ввиду отсутствия возможности одновременной остановки всех скважин фонда становится затруднительно оценить действительное энергетическое состояние залежи. В представленной статье рассматривается применение машинного обучения для оценки пластового давления без остановки скважин на исследование. В качестве инструмента исследования были опробованы такие алгоритмы машинного обучения, как градиентный спуск и дерева решений. Высокая точность и работоспособность таких моделей требуют полноты и достоверности исходных данных. Данная технология позволяет вычислять пластовое давление в различные периоды разработки залежей или блоков месторождений.
Материалы и методы
Машинное обучение для прогнозирования технологического параметра, предобработка и структуризация базы данных.
Ключевые слова
машинное обучение, регрессионный анализ, пластовое давление, дебит жидкости, статистические оценки, нефтяное месторождение, алгоритм дерева решений, алгоритм градиентного спуска CatBoost
