В Уфе состоялась научно-техническая конференция «Цифровые технологии в добыче углеводородов». В этом году она объединила рекордное количество участников - более 700 представителей производства, науки, ИТ-сферы и образования из России, Белоруссии и Узбекистана.
Эксперты нефтегазовой отрасли и высших учебных заведений представили более 200 докладов, осветив вопросы разработки низкопроницаемых коллекторов, геологического и гидродинамического моделирования, сейсморазведки, роботизации и подготовки кадров
В РН-КИМ специалисты состязались с искусственным интеллектом, пытаясь оптимально разместить скважины на площади залежи для получения максимального дебита. Победителей определяли по объему добычи нефти. Лучше нейросети с заданием справилась только одна команда из 30 – сотрудники «Самаранефтегаза» – нефтедобывающего предприятия «Роснефти».
«Нам было интересно посмотреть, как нейросеть используется в инженерном программном комплексе, попробовать обыграть ее. Помог опыт работы с горизонтальными стволами. В процессе соревнования анализировали карты подвижности запасов, динамику изменений пластового давления на ранее пробуренных скважинах. В итоге получили условно около 2 млн тонн нефти, что почти на восемь тысяч тонн больше, чем нейросеть. Соревнование подтвердило, что программные продукты на основе искусственного интеллекта способны в короткий срок обработать огромный массив данных и выдать максимально точный результат», - отметил заместитель начальника управления повышения производительности резервуаров и ГТМ АО «Самаранефтегаз» Сергей Исайкин.
Модуль «РН-КИМ. Нейросети» разработан двумя научными центрами «Роснефти» («РН-БашНИПИнефть» и «ИННЦ») и предназначен для формирования экономически эффективной системы разработки. В отличие от стандартных методов с применением гидродинамических моделей, где необходимо производить множество расчетов под каждый предложенный вариант системы уплотняющего бурения, модуль способен просчитать множество различных комбинаций с заданными параметрами и выбрать наиболее эффективный за одну итерацию.
Специалисты «РН-БашНИПИнефти» поделились опытом использования модуля для поиска эффективного варианта бурения на одном из участков Приобского месторождения. С помощью нейросети был проведен ретроспективный анализ эффективности реализуемой системы бурения и проведена оценка возможных вариантов формирования системы поддержания пластового давления. Применение «РН-КИМ. Нейросети» позволило оптимизировать текущую систему разработки и значительно сократить время на поиск решений.
