Skoltech研究人員及其行業(yè)同事創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型,該模型可以預測由多級壓裂技術(shù)增產(chǎn)的油井的產(chǎn)量。該模型具有很高的商業(yè)化潛力,其使用可以通過優(yōu)化壓裂設計來提高石油產(chǎn)量。由俄羅斯天然氣工業(yè)公司Neft科學技術(shù)中心支持的這項研究發(fā)表在《石油科學與工程雜志》上。
水力壓裂實質(zhì)上是在高壓下將流體泵入儲層的過程,這會產(chǎn)生裂縫,并幫助將碳氫化合物帶到井中,并最終帶到地表,這是增產(chǎn)油氣的最廣泛使用的技術(shù)之一。在過去的幾十年中,HF的技術(shù)復雜性日益增長,以至于現(xiàn)在需要使用復雜的多模塊仿真器進行廣泛的設計和建模。
“與此同時,將這些模擬器的預測與現(xiàn)實聯(lián)系起來仍然是校準,驗證和驗證真實數(shù)據(jù)模型的主要問題。此外,要閉合壓裂模擬器與生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的循環(huán),需要將壓裂設計建模耦合在一起使用儲層模擬器,這會進一步增加復雜性和不確定性。作為替代方案,我們決定正確看待壓裂設計和生產(chǎn)的現(xiàn)場數(shù)據(jù),這是成功的衡量標準。”多相系統(tǒng)實驗室負責人Andrei Osiptsov教授解釋說在Skoltech碳氫化合物回收中心,該研究的合著者。
M-階段實驗室的研究人員以及ADASE小組負責人Evgeny Burnaev教授領導的CDISE同事決定,看看基于機器學習的數(shù)據(jù)驅(qū)動的HF設計方法是否可以幫助應對這一挑戰(zhàn)。
他們項目的關鍵部分始于2018年,是一個數(shù)字數(shù)據(jù)庫,其數(shù)據(jù)涉及JSC Gazprom Neft周圍俄羅斯西伯利亞西部約20個油田的約6000口井的壓裂作業(yè)和石油生產(chǎn)。每個數(shù)據(jù)點包含油藏,井和壓裂設計參數(shù)以及16個采油參數(shù)上的92個變量。
“我們設法收集并清理了一個很大的水力壓裂完工數(shù)據(jù)庫。通過將機器學習方法應用于該數(shù)據(jù)庫,我們已經(jīng)可以根據(jù)工藝參數(shù)準確預測水力壓裂結(jié)果。我們?nèi)匀恍枰鉀Q根據(jù)這一預測,為選擇水力壓裂工藝的參數(shù)而建立最佳建議的艱巨任務”,這項研究的合著者伯納夫教授說。
M-Phase Lab高級工程師兼項目經(jīng)理,該研究的合著者Albert Vainshtein指出,由于真實數(shù)據(jù)的歧義性,高度不確定性和異構(gòu)性,該項目“從一開始就非常具有挑戰(zhàn)性”。
“我認為數(shù)字數(shù)據(jù)庫的開發(fā)將使我們能夠檢驗各種假設,進而可以清除壓裂過程的多個隱藏模式。例如,重要的是確定在哪個注入的支撐劑噸位上我們的累積油量。生產(chǎn)停止增長。根據(jù)條件,通常的方法是在每個壓裂階段注入60噸。使用機器學習模型和統(tǒng)計數(shù)據(jù),我們可以證實或拒絕這種假設。” Skoltech博士Anton Morozov說道。M階段實驗室的學生和研究實習生。
科學家們已經(jīng)根據(jù)他們的機器學習方法提出了試井壓裂設計建議,并已提交給業(yè)界合作伙伴。他們希望即將進行的現(xiàn)場測試活動將展示其技術(shù)在石油生產(chǎn)中的潛力。不過,伯納夫重申,“在描述水力壓裂系統(tǒng)設計的輸入數(shù)據(jù)中存在很大的不確定性”。在項目的下一階段,他們旨在開發(fā)新的方法來估計這種不確定性。
“處理實地數(shù)據(jù)需要勇氣和謹慎,因為它非常敏感并且需要特殊的處理程序。沒有我們的技術(shù)合作伙伴Gazpromneft科學技術(shù)中心以及運營商最大的生產(chǎn)實體的無條件支持,這是不可能的, Gazpromneft Khantos,這是我們在該項目上的最終客戶。”奧西普佐夫說。
他總結(jié)說:“我們的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法為推薦系統(tǒng)開辟了一條道路,該系統(tǒng)將為DESC工程師提供最佳的壓裂設計參數(shù)集,或至少縮小發(fā)現(xiàn)最佳設計的間隔。”
領導俄羅斯天然氣工業(yè)股份公司科學技術(shù)中心最佳水力壓裂項目的格里高里·帕德林(Grigory Paderin)也指出,該項目“不僅是旨在優(yōu)化水力壓裂設計的獨特科學挑戰(zhàn),而且對于將流程壓裂的數(shù)字化也非常重要。俄羅斯天然氣工業(yè)股份公司(Gazprom Neft)。它使我們可以重新審視數(shù)據(jù)的價值,并重新考慮我們對收集,存儲和處理數(shù)據(jù)的態(tài)度。”