Использование компьютерного зрения для оптимизации добычи нефти: предложение ученых

Геофизические исследования скважин представляют собой значимый источник информации о свойствах и состоянии горных пород, которые составляют верхние слои земной коры. Эти исследования являются неотъемлемой частью процесса разработки и освоения месторождений углеводородов. Результаты геофизических исследований имеют важное значение на всех последующих этапах работ по разведке и добыче полезных ископаемых. Проведение геофизических исследований скважин позволяет специалистам получить информацию о структуре и свойствах горных пород, в том числе об их проницаемости, плотности, составе и температуре. Эти данные помогают определить наличие и количество углеводородов в пластах, а также прогнозировать условия для добычи и эксплуатации месторождений. Об этом пишет издание 1rre.ru.

Что узнали ученые

Ученые Института физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Даниил Куприн и Никита Дубиня, в рамках программы «Научное наставничество ИФЗ РАН», разработали инновационное программное обеспечение для быстрой обработки данных, получаемых из скважинных имиджеров. Эти приборы записывают электрическое сопротивление стенок скважины, создавая изображение для анализа геометрических характеристик естественных трещин.

Созданное программное обеспечение основано на методах компьютерного зрения и нейронных сетях, что позволяет автоматически выделять трещины в породах вокруг скважины. Зная эти характеристики в нефтенасыщенных породах, ученые могут прогнозировать максимальный приток нефти на определенных глубинах, определять направление фильтрации и выявлять потенциально опасные участки скважины.

Это программное обеспечение значительно ускоряет и упрощает процесс интерпретации данных, что помогает ученым более эффективно осваивать месторождения углеводородов. Такой подход позволяет сотрудникам Института физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН добиться более точных результатов и оптимизировать работу по изучению скважин и предсказанию их потенциала.

Ученые ИФЗ РАН проводят первичное тестирование с использованием данных исследовательской программы IODP, полученных в регионе желоба Нанкай на юге Японии с помощью электрического скважинного имиджера. Для обработки данных прибора, которые преобразуются в изображение, необходимо исключить ошибки записи, влияющие на результат работы алгоритмов компьютерного зрения. Для этого изображение переводится в оттенки серого и применяется размытие по Гауссу. Ученые затем интерпретируют данные различными методами компьютерного зрения и сравнивают их между собой, выбирая наиболее достоверные результаты в автоматическом режиме при минимальном вмешательстве оператора.

Каждая трещина обрабатывается несколько десятков раз, с созданием набора синусоид, описывающих конкретную трещину. Благодаря обширному массиву данных оператор получает статистические параметры, отображающие вероятные геометрические характеристики трещины и погрешность в их определении. Программное обеспечение упрощает работу оператора, который лишь проверяет корректность результатов и вносит правки при необходимости.

В дальнейшем ученые ИФЗ РАН планируют использовать собственные нейронные сети при разработке программного обеспечения. Обучение нейронных сетей будет проводиться с помощью обширных наборов синтетических скважинных данных, отражающих реальные пластовые условия.

Даниил Куприн, инженер-исследователь лаборатории молодежных научных проектов ИФЗ РАН, и Никита Дубиня, ведущий научный сотрудник лаборатории фундаментальных проблем нефтегазовой геофизики и геофизического мониторинга ИФЗ РАН, являются ключевыми специалистами в этой области.

Комментировать

Расскажите, а что вы думаете об этом?

Отправить