Разработка динамической модели функционирования нефтяного месторождения на всех этапах жизненного цикла с применением гибридных методов интеллектуального анализа информации

Актуальность эффективного и безопасного протекания производственных процессов при разработке нефтяных месторождений в последнее время приобретает все большую значимость для экономики Российской Федерации (профицит государственного бюджета напрямую зависит от качества и объемов добываемой, а в последствии продаваемой за границу нефти). Стратегическая значимость нефтегазодобывающей отрасли в целом, а именно вопрос снижения себестоимости протекания всех производственных процессов на основных этапах разработки месторождений с минимальными материальными и временными затратами повышается экспоненциально. На сегодняшний день, принимая во внимание низкие цены на углеводороды вопрос о целесообразности добычи именно тяжелой нефти, учитывая себестоимости ее производства, становится ключевым. В этой связи вопросы повышения эффективности извлечения углеводородов из недр, а тяжелых нефтей, в особенности, становятся все более и более важными. Наиболее вероятным решением обозначенной проблемы является повышение объемов добываемой продукции без необходимости приобретения дополнительного оборудования. Достичь этого предлагается путем проведения адекватных и своевременных предупредительных мероприятий с целью снижения внутрисменных простоев, с одной стороны, и осуществления эффективных мер по увеличению нефтеотдачи пласта, - с другой, - в течение всего жизненного цикла работы скважины. Применяемые в настоящее время подходы к анализу оперативных данных о протекании процессов на нефтепромысле (работе технологического оборудования) на основе жестких правил не позволяют решать возникшие в последнее время проблемы, связанные в обработкой огромных массивов трудно формализуемых данных в реальном времени. В этой связи для достижения поставленной цели предлагается применять методы искусственного интеллекта в сочетании с учетом того, что данные методы представляют собой эффективные инструменты онлайн анализа больших объемов трудно формализуемой информации (в частности, искусственные нейронные сети). Коллективом исполнителей проекта за предыдущие 10 лет, был сформирован большой научно-технический задел, обеспечивающий базис для успешного выполнения настоящего проекта, в частности, были разработаны и исследованы новые подходы, методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных о состоянии установок электроцентробежных и штанговых глубинных насосов, новые методы проведения процедур прогнозирования в режиме реального времени с применением модифицированного фильтра Калмана, новые методы обучения нейронных сетей с применением эволюционных алгоритмов. В рамках заявляемого проекта добиться повышения эффективности и снижения себестоимости протекания всех производственных процессов на основных этапах разработки месторождений с минимальными материальными и временными затратами предлагается за счет создания интеллектуальной модели функционирования нефтяного месторождения на всех этапах жизненного цикла, особое внимание уделив "слабым местам", что позволит снизить экономические потери от затрат на ремонт оборудования за счет проведения грамотных превентивных мероприятий, а также повысить показатели пластовой нефтеотдачи за счет рациональных оптимизационных решений. Использование имеющегося задела в качестве базиса при решении во многом аналогичных задач позволяет сделать вывод об успешности заявляемого проекта. Планируемые результаты проекта являются новыми и во многом превосходят зарубежные аналоги.