Инновационный подход ПНИПУ трансформирует оценку нефтяных ресурсов
Специалисты Пермского Политеха совместно с коллегами из Иранского университета Персидского залива создали уникальный алгоритм машинного обучения. Технология обеспечивает сверхточный анализ содержания воды в нефтеносных пластах, что подтвердили в пресс-службе ПНИПУ.
Нефтяные резервуары содержат сложную сеть микроскопических пустот, где вода может занимать до 70% объема. Эти показатели критически влияют на расчет запасов и стратегии разработки месторождений. Классические лабораторные методы исследования керна требуют значительных затрат, а их точность часто снижается при работе с неоднородными структурами.
Революционная технология и впечатляющие результаты
Исследователи провели обучение пяти моделей машинного обучения, используя базу из 30,000 замеров с нефтепромыслов юго-запада Ирана. В анализ включены девять ключевых параметров: глубина залегания, пористость, электрическое сопротивление, гамма-каротаж, диаметр скважин, скорость акустических волн, плотность и температура.
Метод опорных векторов продемонстрировал исключительную эффективность: показатель прогнозирования достиг 0,995 при максимальном значении 1, обеспечив 99,5% точности с погрешностью всего 0,2%.
Алгоритм в режиме реального времени предоставляет данные о насыщенности водой, используя параметры, регулярно фиксируемые геологами. Внедрение решения кардинально повысит достоверность оценки ресурсов, сократит расходы на лабораторные изыскания и оптимизирует добычные операции.
Перспективы развития и лидерство в отрасли
Ученые указывают, что текущая версия технологии адаптирована для песчаных коллекторов, а для карбонатных и трещиноватых пород потребуется дополнительная доработка методики.
"Наша разработка демонстрирует практически безупречную точность, что создает основу для прорывных методов управления месторождениями", — подчеркнул профессор ПНИПУ Дмитрий Мартюшев.
Источник: www.gazeta.ru
