Как стать автором
Обновить

Подбор скважин-кандидатов для гидравлического разрыва пласта с использованием методов машинного обучения

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 10K
Всего голосов 20: ↑19 и ↓1 +18
Комментарии 13

Комментарии 13

Нельзя не плюсануть ML-котика :)

Интересная статья, а такие показатели ГРП как плотность проппанта, направление регионального стресса порода, вертикальная/горизонтальная скважина учитывались?

Да, и не только. Более 100 параметров. Горизонтальные скважины пока исключали.

А немного почти оффтопика из любознательности можно? :)
Насколько широко в России используется технология ГРП?
Какие жидкости при этом используются?
Какие можно параллели и/или различия провести по сравнению с американскими "сланцевиками", которые у всех на слуху?

С позволения отвечу. Думаю, автор подправит меня при необходимости.
Счет операций ГРП в России идет в тыс./год. Ресурсная база ухудшается, поэтому всё чаще приходиться проводить операции по типу ГРП для получения промышленных притоков нефти и газа, для восстановления продуктивности имеющихся скважин.
По жидкостям —  разброс большой, это могут быть и пены, эмульсионные составы, жидкости на углеводородной основе, но самыми распространенными в РФ сейчас являются жидкости ГРП на водной основе с загустителями (полимеры, например, гуар)
Подход сланцевиков к ГРП кардинально отличается от стандартного, к которому привыкли в РФ. Различия начинаются с используемых материалов (маловязкие жидкости ГРП — вода, пропант мелкой фракции — песок) и заканчиваются масштабами операций: более 20-30 стадий ГРП на одной скважине, каждая стадия по 150+ тонн, расходы жидкости большие (раза в два, а то и в три-четыре выше, чем при стандартном ГРП).

Угу, очень обстоятельно и понятно получилось, спасибо :)

В Западной Сибири скважин без ГРП и не осталось, наверное. А это десятки тысяч скважин.

Привет! Просто из любопытства: почему многие среди драйверов, включённых в ML модель, отражают одни и те же характеристики? Например, суточная добыча жидкости в тоннах и м3, там же месячная добыча тоже в единицах массы и объёма, разве не мешает внутренняя корреляция?

Если одинаковые по смыслу данные получены из разных источников и разных видов отчетности, то их оставляли. Далее в рамках процедуры AutoML коррелирующиеся признаки удаляются автоматически. На рисунке с важностью признаков, присутствуют признаки как самой добывающей скважины, так и ее окружению, возможно это вводит в заблуждение.
Ясно, спасибо.
Добавьте ссылку на Data Vault пожалуйста. По тексту статьи она предполагается. Мелочь, но от этого статья станет только лучше)
Вам следовало бы взять в команду цеховых геологов, которые определяют скважины-кандидаты для любых ГТМ-ов по наитию и опыту.
Какие из 400 параметров больше всего влияют на модель?
Учитывает ли модель достоверность (свежесть) данных?
Не кажется ли вам, что индивидуальная модель должна быть не под каждое месторождение, а под каждый эксплуатационный объект (пласт)?
Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий