Многомасштабное моделирование нефтегазовых процессов на основе активного обучения суррогатных моделей

Диссертационная работа посвящена разработке методов многомасштабного моделирования нефтегазовых процессов на основе активного обучения суррогатных моделей в рамках интегрированной модели актива. Актуальность исследования обусловлена высокой вычислительной сложностью детализированных гидродинамических и инфраструктурных моделей, ограничивающей возможность многовариантных расчетов при проектировании и оптимизации разработки месторождений. Целью работы является повышение эффективности сценарного анализа и оптимизации разработки нефтегазовых объектов при заданных вычислительных ресурсах за счет сочетания моделей различной точности и стоимости. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: разработан метод многомасштабного моделирования, объединяющий высокоточные и упрощенные модели компонентов интегрированной модели актива; предложены алгоритмы построения и автоматической адаптации суррогатных моделей; разработаны стратегии активного обучения, направленные на минимизацию числа дорогостоящих расчетов при сохранении требуемой точности; реализован программный комплекс, обеспечивающий практическое применение предложенных методов. Основными результатами работы являются методика многомасштабной оптимизации с использованием активного обучения, обеспечивающая значительное сокращение вычислительных затрат при сопоставимом качестве решений, а также программная реализация, апробированная на синтетических тестах и реальных производственных задачах. Показано, что предложенный подход позволяет в десятки и сотни раз сократить время расчетов и обеспечивает экономический эффект при практическом применении.