Тюменские учёные на основе нейросетей разработали ПО, оптимизирующее нефтедобычу

В самостоятельном режиме

Система почти самостоятельно определяет оптимальные режимы работы добывающего оборудования, работая с ежедневными данными, повышая эффективность добычи. Раньше расчеты делались на основе месячных показателей.Таким образом, показатели добычи растут без значительных допинвестиций. Значительно повышается точность анализа динамики пласта и эксплуатационных параметров.Рутинные инженерные расчёты автоматизируются, происходит переход к интеллектуальному управлению скважинами.

Внедрение прошло апробацию на месторождении Уватского района Тюменской области. Повышение нефтедобычи подтверждено практическими данными: снижение объема закачки воды на 222 тыс. м³ и рост добычи нефти на 4%.

НИЦ «РН-ГИР» специализируется на горных породах, пластовых флюидах и разработке цифровых инструментов для повышения эффективности добычи. Здесь создаются новые технологии, внедряемые в промышленные процессы.

Привет из Юрского периода

В 2020 году российские ученые Сколковского института науки и технологий разработали алгоритмы для добычи сланцевой нефти. СистемаИИ прогнозировала количество потенциально добываемой нефти на конкретном месторождении с помощью многостадийного гидроразрыва пласта. Она также давала инженерам рекомендации по оптимальному набору параметров и данные о более узких диапазонах.

Александр Гильманов - сотрудник кафедры моделирования физических процессов и систем Школы естественных наук ТюмГУНам удалось впервые предложить простой подход к моделированию поведения окислителя, нефти, воды и продуктов горения в пласте. Мы также определили эффективные параметры технологии внутрипластового горения

Долгое время геологи собирали сведения о больших запасах нефти и других углеводородов, добыча которых была либо невозможна, либо нерентабельна. Метод гидроразрыва пласта, решивший эту проблему, был разработан около 50 лет назад: в нефтеносной породе бурится специальная сеть буровых. В них под давлением закачивается специально подобранная вязкая жидкость с твёрдыми частицами. Порода образует множество трещин, позволяющих выкачивать углеводороды.

В России методика используется для разработки отложений, образовавшихся в конце Юрского периода на месте современной Западной Сибири. По оценкам экспертов «Газпром нефти», в них содержится от 1 до 60 миллиардов тонн нефти (в зависимости от месторождения).

С годами и в процессе выработки технология гидроразрыва пласта постоянно усложняется. Сегодня она требует расчёта всех свойств месторождения с помощью очень точных компьютерных моделей. Но иногда и этот инструмент не дает должного результата. Решением проблемы стала система машинного обучения для прогнозирования многостадийного гидроразрыва пласта. База данных собиралась два года, информация поступала с 6 000 скважин на 20 нефтяных месторождениях Западной Сибири.

Эволюция нейронных моделей

В 2025 году ученые сообщили о разработке нейронных операторов для математического моделирования переходных процессов в пластовых системах. Пластовые системы – сложные динамические объекты с распределёнными параметрами, описываемые системами дифференциальных уравнений в частных производных. Традиционные численные методы моделирования таких систем, несмотря на высокую точность, требуют значительных временных затрат, что препятствует их применению в управлении и поддержки принятия решений. Нейронный оператор позволяет аппроксимировать решения в бесконечномерных функциональных пространствах. Практическая значимость подтверждена вычислительными экспериментами на примере задачи гидродинамического моделирования подземного хранилища газа, где было достигнуто ускорение вычислений на 6 порядков по сравнению с традиционными методами.

Сила Тюмени

В 2023 года специалисты Тюменского государственного университета совместно с Институтом геофизики Уральского отделения РАН и производителем геофизического и нефтепромыслового оборудования разработали нейроморфное устройство (имитирующее активность человеческого мозга). Его задача – акустический поиск нефтегазовых объектов. Процесс распознавания происходит благодаря нейропроцессору, созданному в лаборатории микро- и наноэлектроники Центра природоподобных технологий. Механизм работает по аналогии с нейронными сетями живых организмов, то есть кодирует информацию на основе входных данных. Такие нейропроцессоры используются в системах компьютерного зрения и машинного обучения.

Также в Тюмени была разработана недорогая методика увеличения добычи сверхвысоковязкой нефти на основе горения. На неё сегодня приходится, по оценкам специалистов, около 70% запасов углеводородов страны.