Оптимизация процесса заводнения нефтяных пластов в условиях неоднородности и неопределенности геологических свойств на Арктическом шельфе

Актуальность, цели и задачи проекта В настоящее время нефтегазодобыча переходит в активную фазу разработки трудноизвлекаемых запасов углеводородов (ТРИЗ). К ТРИЗам также относятся пласты с высокой неоднородностью и неопределенностью по ФЕС. Разработка пластов с высокой неоднородностью по фильтрационно-емкостным свойствам (ФЕС) приводит к использованию систем одновременно-раздельной добычи/ закачки (ОРЭ) при эксплуатации нескольких пластов одновременно. Такая система разработки включает в себя управление устройствами контроля притока/ закачки. Для оптимизации разработки при внедрении одновременно-раздельной добычи необходимо проводить сравнение технологических показателей разработки с показателями геолого-гидродинамической модели (ГГМ). Точность ГГМ обычно корректируется в ходе «подстройки» модели под историю разработки (History Matching), новые же подходы, а именно методы машинного и глубокого обучения, позволяют адаптировать модель под историю разработки с учетом неопределенности, особенно в случае пластов с высокой неоднородностью ФЕС. Внедрение методов искусственного интеллекта в замкнутый цикл управления разработкой месторождения (Closed-Loop Reservoir Management) позволит осуществлять управление устройствами контроля притока/ закачки в случае ОРЭ в режиме реального времени, адаптируя ГГП, снижая неопределенность ФЕС пласта и выстраивая оптимальные режимы добычи. Также, применение систем глубокого и машинного обучения на основе сверточных нейронных сетей позволяет заранее определить сильные неоднородности ФЕС пласта на основе неполных геологических данных для выстраивания оптимальных стратегий заводнения нефтяных пластов. Особенно актуально внедрение таких систем в разработку месторождений на Арктическом шельфе, с целью максимальной автоматизации технологических процессов в крайне сложных природно-климатических и геологических условиях. Цель проекта – разработать и внедрить в систему освоения месторождений Арктического шельфа оптимизацию процесса заводнения нефтяных пластов в условиях неоднородности и неопределенности геологических свойств с использованием систем искусственного интеллекта. Задачи проекта: 1. Рассмотреть опыт разработки месторождений на шельфах стран Норвегии, Брунея и др., а также перспективу применения устройств контроля притока/ закачки на российском шельфе. 2. Разработать и внедрить в геолого-гидродинамическую модель метод оптимизации устройств контроля притока для задачи слоистой неоднородности пласта. 3. Разработать и внедрить в геолого-гидродинамическую модель метод оптимизации устройств контроля притока для задачи зональной неоднородности пласта. 4. Лабораторно применить концепцию замкнутого цикла разработки на основе микрофлюидной системы с высокой неоднородностью и неопределенностью ФЕС пласта. 5. Масштабировать систему замкнутого цикла и оптимизацию процесса заводнения нефтяных пластов на месторождения Арктического шельфа.