• Русский

Ученые КФУ разрабатывают программный продукт для обработки исследований нефтяных скважин

Программу планируется создать на основе машинного обучения.

На правах партнёров КФУ и ПАО «Татнефть» продолжают активно расширять число совместных научно-исследовательских проектов. На этот раз специалисты приоритетного направления «Эконефть» совместно с данной нефтяной компанией разрабатывают уникальный в своём роде программный продукт на основе машинного обучения для интерпретации геофизических исследований нефтяных скважин.

«Совместно с ПАО «Татнефть» мы делаем полноценный программный продукт на основе нейронных сетей, который позволит проводить интерпретацию исследований скважин. На текущий момент сама «начинка» уже готова, ведутся работы над пользовательским интерфейсом», — рассказал директор по инновационной деятельности Института геологии и нефтегазовых технологий КФУ Владислав Судаков, отдельно отметив, что разработку назвали «Гиснейро» (ГИС — геофизические исследования скважин, «нейро» — нейросетевые алгоритмы).

Напомним, что ранее у исследователей «Эконефть» совместно с «Татнефтью» уже была реализована первая пробная фаза разработки. Ученым КФУ удалось продемонстрировать перспективу использования нейросетей при оптимизации процессов в нефтедобыче. Речь идёт о полноценном программном продукте, включающем в себя систему искусственного интеллекта, который обрабатывает огромный объём скважинных данных, начиная с этапа бурения и завершая процессом ликвидации.

«На каждую скважину имеется информация по десяткам видов геофизических исследований и технических мероприятий. Перед нами стояла задача оптимизации обработки этих данных для 4.5 тыс. скважин с использованием машинного обучения. Мы с командой подобрали нейросетевой алгоритм, который помог ускорить этот процесс в десятки раз», — отмечает ученый.

Данная программа действительно имеет большой потенциал. Разработанный алгоритм ученые применили на участке Ромашкинского нефтяного месторождения и получили первые результаты. Несколько специалистов, тестируя программу, смогли в короткий срок, не уступая качеству, обработать более 96% скважин.  К оставшимся скважинам, которые отличаются нестандартным геологическим строением или крупными ошибками в данных,  необходимо применить более сложные алгоритмы, отмечают ученые.

Забегая немного вперед, можно сказать, что ученые приоритетного направления «Эконефть» совместно со специалистами ПАО «Татнефть» готовятся коммерциализировать один из готовых проектов, касающихся нефтяных скважин, где также применяются алгоритмы машинного обучения.

«Мы анализируем детальный рельеф земной поверхности в цифровом виде, у нас есть вся информация о трубопроводах, поселках, реках, оврагах. То есть, огромный объем разнородной информации необходимо достаточно быстро обработать. Даже с помощью специальных программных пакетов целой команде сотрудников для этого понадобятся значительные временные ресурсы. А алгоритм на основе машинного обучения сможет сделать это буквально за сутки», — подчеркивает уникальность разработки Владислав Судаков.

В завершении стоит отметить, что разработанный программный продукт позволяет эффективно распределить время специалистов, анализирующих результаты, полученные с использованием алгоритмов машинного обучения, которое, в свою очередь, позволит человечеству выйти на качественно новый технологический уклад, о параметрах которого мы можем только догадываться.