CC BY
3УДК 622
Аррыкова Г.К.
Старший преподаватель, Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Бегчаева Дж.К.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Бердиев К.Ч.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Бердиев О.Ш.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
УПРАВЛЕНИЕ РАЗРАБОТКОЙ ЗРЕЛЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Аннотация: в статье рассматривается проблема обеспечения безопасности удалённых сотрудников и их устройств при работе в интернете. Описываются основные угрозы и методы защиты, такие как использование VPN, двухфакторная аутентификация, ограничение доступа,
применение решений класса PAM и концепция Zero Trust. Важное внимание уделяется обучению сотрудников правилам информационной безопасности.
Ключевые слова: безопасность, удалённые сотрудники, устройства, двухфакторная аутентификация, ограничение доступа, PAM, Zero Trust, обучение сотрудников.
По мере того, как нефтяные и газовые месторождения достигают зрелости, добыча неизбежно снижается, а традиционные методы управления месторождениями с трудом поддерживают рентабельность. В этой среде искусственный интеллект (ИИ), в частности нейронные сети, становится переломным моментом. Используя возможности нейронных сетей, операторы могут раскрыть скрытый потенциал зрелых месторождений, оптимизировать стратегии добычи и продлить экономическую жизнь этих ценных активов.
Зрелые месторождения нефти и газа представляют собой уникальный комплекс проблем. Характеристики резервуара больше не являются первозданными; геологические сложности становятся более очевидными по мере развития месторождения. Традиционные модели пласта, часто основанные на исторических данных и статических предположениях, могут неточно отражать текущее состояние пласта. Это может привести к неоптимальным стратегиям производства, неэффективному распределению ресурсов и, в конечном итоге, к снижению прибыльности. Кроме того, такие факторы, как прорыв воды, истощение пластового давления и проблемы с целостностью ствола скважины, еще больше усложняют оптимизацию добычи на зрелых месторождениях.
Нейронные сети, вдохновленные структурой и функциями человеческого мозга, представляют собой мощную форму искусственного интеллекта, способную обучаться на данных и выявлять сложные закономерности. В контексте разработки зрелых месторождений нейронные
сети можно обучать на огромных объемах исторических данных о добыче, каротажных диаграммах, сейсмических исследованиях и другой соответствующей информации. Эти данные могут включать в себя пластовое давление, свойства жидкости, темпы добычи, историю скважинных вмешательств и даже показания скважинных датчиков.
Анализируя эти сложные наборы данных, нейронные сети могут выявить скрытые закономерности и взаимосвязи, которые могут быть упущены традиционными методами. Эти шаблоны могут дать ценную информацию о:
Оставшееся распределение нефти: нейронные сети могут выявлять обходные нефтяные карманы и оптимизировать стратегии размещения скважин для доступа к этим ранее неиспользованным ресурсам. Это может значительно повысить темпы добычи и продлить экономическую жизнь месторождения.
Характеристика коллектора: сеть может выявлять небольшие изменения в свойствах коллектора, таких как проницаемость и пористость, что приводит к более точному пониманию остаточного потенциала месторождения. Это позволяет использовать целевые стратегии управления пластом, которые максимизируют добычу из конкретных зон с благоприятными характеристиками.
Прогнозирование добычи. Нейронные сети можно обучить прогнозировать будущие тенденции добычи с большей точностью, что позволяет принимать более обоснованные решения относительно оптимизации добычи и стратегий вмешательства в скважину. Это может включать в себя прогнозирование времени и последствий прорыва воды, падения пластового давления и потенциальных отказов оборудования.
Оценка рисков: сеть может анализировать исторические данные и выявлять потенциальные риски, связанные со снижением добычи, истощением пластового давления или отказом оборудования. Раннее
обнаружение этих рисков позволяет операторам принимать упреждающие меры для смягчения их воздействия, например, внедрять стратегии управления заводнением или планировать профилактическое обслуживание критически важного оборудования.
Интеграция нейронных сетей в разработку зрелых месторождений дает несколько существенных преимуществ, выходящих за рамки простого увеличения нефтеотдачи:
Повышение эффективности добычи. Выявляя обходную нефть и оптимизируя размещение скважин, нейронные сети могут помочь операторам максимизировать нефтеотдачу и продлить экономический срок службы месторождения. Это не только увеличивает прибыльность, но и снижает воздействие на окружающую среду за счет сведения к минимуму необходимости разведки и разработки новых месторождений.
Улучшение процесса принятия решений. Информация, полученная в результате анализа нейронных сетей, позволяет принимать решения на основе данных, что приводит к более эффективному распределению ресурсов и снижению эксплуатационных расходов. Это может включать в себя оптимизацию стратегий заканчивания скважин, определение приоритетов внутрискважинных вмешательств и более эффективное планирование производственной деятельности.
Снижение риска: раннее выявление потенциальных производственных рисков позволяет операторам принимать превентивные меры, сводя к минимуму время простоя и обеспечивая бесперебойную работу. Это может включать в себя стратегии упреждающего технического обслуживания, оптимизацию закачки воды для управления пластовым давлением и реализацию планов смягчения последствий потенциальных отказов оборудования.
Динамическое управление резервуаром. Нейронные сети могут постоянно обновляться новыми данными, что обеспечивает более
динамичный подход к управлению резервуаром в режиме реального времени. Это особенно ценно на зрелых месторождениях, где пластовые условия могут быстро меняться. Постоянно обучаясь и адаптируясь, сеть может предоставлять актуальные рекомендации по оптимизации стратегий добычи на основе меняющегося состояния пласта.
Хотя нейронные сети обладают огромным потенциалом для разработки зрелых месторождений, существуют проблемы, которые следует учитывать:
Доступность и качество данных. Для эффективного обучения нейронным сетям требуются большие высококачественные наборы данных. Неполные или неточные данные могут привести к недостоверным результатам. Решение этой проблемы требует интеграции данных из различных источников, обеспечения качества данных посредством надежных процедур проверки и, возможно, использования методов увеличения данных для создания более полных наборов данных.
Сложность модели. Для проектирования и обучения сложных моделей нейронных сетей требуются знания в области науки о данных и искусственного интеллекта. Сотрудничество между инженерами-разработчиками и специалистами по обработке данных имеет решающее значение для успешной реализации. Кроме того, может потребоваться постоянное обслуживание и уточнение моделей по мере поступления новых данных и изменения пластовых условий.
Вычислительные ресурсы. Обучение и запуск сложных нейронных сетей могут потребовать больших вычислительных ресурсов. Доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, таким как платформы облачных вычислений, необходим для эффективной разработки и развертывания моделей.
Интеграция с другими технологиями. Нейронные сети можно легко интегрировать с другими передовыми технологиями в нефтегазовой отрасли. Сюда входят данные скважинных датчиков в режиме реального времени,
полученные от интеллектуальных заканчиваний, модели пласта и платформы автоматизации для оптимизации скважин. Такой целостный подход может создать мощную экосистему для интеллектуального управления месторождением, позволяющую принимать решения в режиме реального времени и динамическую оптимизацию стратегий добычи.
Расцвет объяснимого искусственного интеллекта (XAI): хотя нейронные сети превосходно справляются с распознаванием и прогнозированием образов, понять «почему», лежащее в основе их решений, может быть непросто. Методы XAI призваны пролить свет на внутреннюю работу сети, предоставляя операторам более глубокое понимание факторов, влияющих на ее рекомендации. Эта прозрачность имеет решающее значение для укрепления доверия и обеспечения ответственного применения ИИ в важнейших процессах принятия решений на местах.
Акцент на устойчивом развитии. Нефтяная и газовая промышленность все больше внимания уделяет снижению воздействия на окружающую среду. Нейронные сети могут способствовать достижению этой цели, оптимизируя производственные процессы, минимизируя потребление энергии и выявляя возможности повышения нефтеотдачи с минимальным воздействием на окружающую среду. Например, сеть может помочь оптимизировать стратегии заводнения, сокращая потребление воды и минимизируя риск наведенной сейсмичности.
Совместное будущее. Успешное внедрение нейронных сетей для зрелого управления месторождениями требует совместных усилий различных заинтересованных сторон. Инженеры-разработчики, специалисты по обработке данных, ИТ-специалисты и эксперты в предметной области должны работать вместе, чтобы эффективно использовать эту технологию. Кроме того, содействие обмену знаниями и сотрудничеству между операторами может ускорить разработку и внедрение лучших практик
развертывания нейронных сетей в проектах разработки зрелых месторождений.
Применение нейронных сетей в управлении зрелыми месторождениями представляет собой значительный шаг вперед в оптимизации стратегий добычи, продлении срока службы месторождений и максимизации извлечения ресурсов. Используя возможности искусственного интеллекта и способствуя сотрудничеству в отрасли, операторы могут решать проблемы зрелых месторождений и раскрывать оставшийся потенциал. Однако интеграция ИИ не должна умалять роль человеческого опыта. Инженеры-разработчики и эксперты в данной области по-прежнему играют важную роль в интерпретации рекомендаций сети, обеспечении ответственного управления ресурсами и принятии обоснованных решений, соответствующих как бизнес-целям, так и экологическим целям. Поскольку нефтегазовая отрасль продолжает использовать искусственный интеллект, нейронные сети обещают организовать симфонию технологий и опыта, обеспечивая более эффективное, устойчивое и прибыльное будущее для разработки зрелых месторождений.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. «Нейронные сети для прогнозирования и оптимизации добычи на зрелых месторождениях», Али Аль-Мулла и др. (2018) https://onepetro.org/SPENAIC/proceedings-abstract/22NAIC/3-22NAIC/495091
2. «Применение нейронных сетей для адаптации исторических данных и оптимизации добычи на зрелых месторождениях», Мохаммадреза Захеди и др. (2017)
3. «Использование нейронных сетей для определения характеристик коллектора и оптимизации размещения скважин на зрелых месторождениях», Хасан Оуэнс и др. (2016).
Arrykova G.
Senior Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Begchaeva J.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Berdiev K.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Berdiev O.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
MANAGEMENT OF MATURE FIELDS DEVELOPMENT USING
NEURAL NETWORKS
Abstract: the article discusses the problem of ensuring the security of remote employees and their devices when working on the Internet. The main threats and methods of protection are described, such as the use of VPN, two-factor authentication, access restrictions, the use of PAM class solutions and the Zero Trust concept. Important attention is paid to training employees in information security rules.
Keywords: security, remote workers, devices, two-factor authentication, access restriction, PAM, Zero Trust, employee training.
