On increasing the productive time of drilling oil and gas wells using machine learning methods

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.

Об увеличении продуктивного времени бурения нефтегазовых скважин с использованием методов машинного обучения

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.

Программный компонент «Обратная связь»

Программа предназначена для обеспечения вариантной связи автоматизированной системы предупреждения осложнений и аварийных ситуаций (АС ПОАС) с буровой платформой формирования предупреждений и рекомендаций по предотвращению осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин.

Интеллектуально-логическая программа Граф

Программа предназначена для решения задачи автоматизированного построения алгоритмов расчета технико-экономических показателей по вариантам разработки месторождений нефти и газа. Программа может применяться в сфере недропользования для проведения технико-экономической оценки нефтегазовых инвестиционных проектов. Программа позволяет вести интерактивный пользовательский диалог с целью построения семантической базы знаний расчетных алгоритмов.

Погружная насосная установка

Полезная модель относится к установкам для добычи жидкости из скважин погружными насосами и может быть применена для добычи нефти одновременно из нескольких продуктивных пластов, включая варианты согласованной работы нескольких нефтяных скважин в рамках «интеллектуального» месторождения. Технической задачей, решаемой полезной моделью, является повышение эффективности работы погружной насосной установки в осложненных условиях при интенсивном поступлении газа в зону работы насосного оборудования с обеспечением согласованной работы нескольких нефтяных скважин.

Распознавание ошибочных показаний датчиков станции ГТИ

Получение точной и своевременной информации о процессе строительства скважин является неотъемлемой частью безаварийной проводки скважины. Одним из основных источников информации являются данные станции геолого-технологических исследований (ГТИ). В рамках работы над проектом по созданию системы предупреждения аварийности при строительстве нефтегазовых скважин был получен в пользование массив данных ГТИ по 25 скважинам. Общая продолжительность строительства 25 скважин составила более 1300 суток.

Применение волоконно-оптических технологий при цифровизации нефтегазовых скважин

Эффективную эксплуатацию нефтегазоносных пластов невозможно обеспечить без оперативного мониторинга и исследования свойств продуктивного пласта в реальном времени, организации оперативного измерения и контроля параметров в области ствола и призабойных зон эксплуатационных скважин и организации работ без выпуска газа в атмосферу.

Учет особенностей фазовых переходов пластовых флюидов в геолого-тектоническом строении нефтегазовых месторождений при интеллектуальном бурении

В докладе приведено положение возможности обнаружения крупных залежей углеводородов (УВ) в неструктурных ловушках, в том числе и на больших глубинах на ранее освоенных нефтегазовых месторождениях. При этом зона освоения больших глубин оценивается как перспективная часть разреза чехла для уточнения и прироста запасов нефти, газа и конденсата. Учет геолого-тектонических особенностей строения месторождений является одним из факторов при выборе оптимального режима бурения и строительства скважин.

Цифровые скважины и месторождения

В период усиливающейся конкуренции на энергетическом рынке на первый план перед отечественными газодобывающими и сервисными компаниями выходит задача кардинального переосмысления своей деятельности и подходов к обеспечению ее эффективности. Решение этой задачи требует фокусировки внимания на ключевых факторах, влияющих на операционную деятельность компаний, важнейшим из которых является обеспечение безаварийного цифрового газового производства на основе внедрения автоматизации производственных процессов на базе систем искусственного интеллекта.

Программный компонент «Нейросетевые расчеты - построение моделей прогноза осложнений и аварийных ситуаций при бурении и строительстве скважин» (ПКНР)

Программа предназначена для использования в автоматизированной системе предупреждения осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин. Раннее прогнозирование осложнений в процессе бурения позволит принять превентивные меры по их предотвращению. Принятие необходимых мер, предотвращающих осложнения в работе, возможно при использовании методов, позволяющих прогнозировать ситуацию на основе измерений параметров бурения. Ситуация приближения к аномалии определяется совокупностью параметров и не может быть гарантированно выявлена в результате визуальных наблюдений.