В «Татнефти» создается нейросеть «ТН-Нейрокрам». Программа основана на инструментах искусственного интеллекта (ИИ). Это полностью собственная разработка компании, которую начали создавать в прошлом году. Консультантом для «Татнефти» в реализации ИИ-проектов является компания «Наполеон ИТ». Об этом пишут «Нефтяные вести» (Рамис АМИНОВ).
Площадкой для новых экспериментов стал Центр моделирования ПАО «Татнефть». В нем уже несколько лет занимаются геолого-техническими мероприятиями, цифровизацией данных и построением цифровых двойников объектов разработки. Все это позволяет оценивать текущее состояние разработки месторождений, прогнозировать эффективность ГТМ.
ИИ тоже нужна информация, чтобы на ее основе учиться самому. И чем больше данных имеется, тем быстрее и эффективнее процесс учебы. Для этого в Центре научились напрямую подключаться к цифровым двойникам, к информационным базам компании и выгружать все данные в нейросети. Например, показатели добычи, текущие запасы на участках объекта разработки, интервалы перфорации в скважинах, пористость, нефтенасыщенность и т.д.
Дополнительно были созданы библиотеки программ, которые позволяют эту информацию последовательно преобразовывать в читаемый код для нейросети. В отличие от существующих методов подбора геолого-технологических мероприятий на рассматриваемом объекте разработки, программа считает и выдает скважины-кандидаты для проведения ГТМ. Также быстро проводится расчет по эффективности каждого из них. Благодаря этому прогнозируется сокращение трудозатрат этапа подбора ГТМ на 80%, а в целом по проектам комплексного плана развития актива — на 10%.
Сейчас в Центре моделирования идет усиленная работа по расчетам гидроразрывов пластов (ГРП), дострелам пластов, бурению боковых стволов и оптимизации режимов работы скважин. Это наиболее частые и затратные процедуры, эффективность которых логичнее всего улучшать в первую очередь. Специалисты Центра моделирования работают над обучением нейросетей, чтобы их можно было использовать на всех объектах компании.
«В нынешних условиях специалист просматривает весь фонд и подбирает подходящие геолого-технические мероприятия по определенным критериям, — объясняет руководитель Центра Зоя ЛОЩЕВА. — Тем не менее, возможнос ти человека ограничены. А нейросеть способна не просто найти нужные 100 или 200 скважин, а отранжировать их на геолого- гидродинамических моделях по степени вероятного успеха реализации ГТМ».
Нейросеть — это разновидность машинного обучения. Среди основных проблем для ученых все еще остается вопрос невозможности создания одной нейросети для всех задач. Для интеграции элементов искусственного интеллекта в существующие процессы требуется немало труда, отмечают в «Татнефти».
Например, в современном состоянии традиционные модели имеют преимущество перед нейросетями. Модели основаны на физическом решении задач, освоить которые программным алгоритмам еще только предстоит. Кроме того, существует неизбежная неоднородность данных по разным скважинам и месторождениям. Там, где информации больше, программа учится быстрее. В таком случае может возникнуть статистическое понятие, более известное, как ошибка выжившего. Очень важно также продумать пользовательский интерфейс, подчеркивают специалисты. Проще говоря, чтобы человек понял, что хотел «сказать» ИИ.
Ранее «Информ-Девон» сообщал, что на месторождениях Татарстана испытали программные комплексы «Геоиндикатор» и «Гиснейро», созданные в Казанском федеральном университете (КФУ). «Геоиндикатор» позволяет определить источник обводнения или притока нефти в добывающих скважинах на основе геохимических методов исследования пластовых флюидов. «Гиснейро» автоматизирует интерпретацию геофизических исследований скважин. Казанские ученые также разработали ПО для моделирования нефтевытеснения.
Источник: https://iadevon.ru
Поделиться:
