Тематический рубрикатор статей

Георесурсы T.24.№1.2022
Стр.
Скачать статью

Управление добычей нефти на основе нейросетевой оптимизации режимов работы скважин на участке опытно-промышленных работ пласта ЮВ1 Ватьеганского месторождения ТПП «Повхнефтегаз»

Л.С. Бриллиант, М.Р. Дулкарнаев, М.Ю. Данько, А.О. Елишева, Д.Х. Набиев, А.И. Хуторная, И.Н. Мальков

Оригинальная статья

DOI https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.1

3-15
rus.

open access

Under a Creative Commons license

Оптимизация разработки «зрелых» месторождений в алгоритмах машинного обучения на сегодняшний день является одной из актуальных проблем. Ставится задача по продлению эффективной эксплуатации скважин, оптимизации управления производством на поздней стадии разработки месторождений. На основании поставленной задачи в статье приводится обзор возможных решений в вопросах управления заводнением.

Технология управления добычей рассматривается как альтернатива интенсификации разработки, которая ассоциируется с увеличением темпов отбора жидкости и предполагает поиск решений, направленных на снижение обводненности продукции скважин. Практическая реализация «Нейросетевой технологии управления добычей» включает в себя этапы: оценка, выбор, прогнозная аналитика. Результат – цифровой технологический режим скважин, соответствующий поставленной цели и решению оптимизационной задачи в алгоритмах искусственного интеллекта с использованием программно-аппаратного комплекса (ПАК) «Атлас – Управление заводнением».

«Нейросетевые технологии управления добычей» успешно апробированы на опытно-промышленном участке объекта ЮВ11 Ватьеганского месторождения. В статье приведен тщательный и детальный анализ проведённых работ, описаны алгоритмы и результаты расчетов прокси-модели на примере опытно-промышленного участка, а также интеграция функционала ПАК «Атлас» и организация рабочего процесса со специалистами промысла территориально-производственного предприятия «Повхнефтегаз».
 

 

разработка месторождений, нейросетевая оптимизация, технологический режим, машинное обучение, оптимизационная задача, управление заводнением, добыча нефти, управление добычей нефти, ПАК «Атлас»
 

 

  • Арефьев С.В., Юнусов Р.Р., Валеев А.С., Корниенко А.Н., Дулкарнаев М.Р., Лабутин Д.В., Бриллиант Л.С., Печеркин М.Ф., Кокорин Д.А., Грандов Д.В., Комягин А.И. (2017). Методические основы и опыт внедрения цифровых технологий оперативного планирования и управления режимами работы добывающих и нагнетательных скважин на участке ОПР пласта ЮВ1 Ватьеганского месторождения ТПП «Повхнефтегаз» (ООО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь»). Недропользование XXI век, 6(69), с. 60–81.
  • Бриллиант Л.С. (2018). Цифровые решения в управлении добычей на «зрелых» нефтяных месторождений. Нефть. Газ. Новации, 4, с. 61–64.
  • Бриллиант Л.С., Дулкарнаев М.Р., Данько М.Ю., Елишева А.О., Цинкевич О.В. (2020). Архитектура цифровых решений управления режимами эксплуатации скважин в задачах эффективной разработки зрелых месторождений нефти. Недропользование XXI век, 4(87), с. 98–107.
  • Бриллиант Л.С., Завьялов А.С., Данько М.Ю. (2020). Способ оперативного управления заводнением пластов. Патент РФ № 2715593 от 02.03.2020. 
  • Бриллиант Л.С., Комягин А.И., Бляшук М.М., Цинкевич О.В., Журавлёва А.А. (2017). Способ оперативного управления заводнением пластов. Патент РФ № 2614338 от 24.03.2017.
  • Бриллиант Л.С., Печеркин М.Ф., Бляшук М.М., Цинкевич О.В., Алексеев А.С. (2019). Развитие практических решений в задачах Управления Заводнением на основе нейросетевой оптимизации режимов работы нагнетательных скважин. Недропользование XXI век, 4(80), с. 114–123.
  • Бриллиант Л.С., Смирнов И.А., Комягин А.И., Потрясов А.В., Печоркин М.Ф., Барышников А.В. (2015). Способ оперативного управления заводнением пластов. Патент РФ № 2565313 от 20.10.2015.  
  • Мееров М.В., Литвак Б.Л. (1972). Оптимизация систем многосвязного управления. М.: Наука, 344 с.
  • Михайлов В.Н., Волков Ю.А., Дулкарнаев М.Р. (2011). Итерационная методика построения геолого-гидродинамических моделей для оценки распределенияостаточных запасов нефти и планирования геолого-технологических мероприятий». Георесурсы, 3(39), с. 43–48.
  • Михайлов B.Н., Дулкарнаев М.Р., Волков Ю.А. (2012). Проблемы и опыт проектирования разработки длительно эксплуатируемых залежей нефти на примере Ватьеганского месторождения Западной Сибири. Труды межд. научно-практ. конф.: Высоковязкие нефти и природные битумы: проблемы и повышение эффективности разведки и разработки месторождений. Казань: Фэн, с. 255–257.
  • Нехорошкова A.A., Данько М.Ю., Завьялов A.C., Елишева А.О. (2019). Критический анализ метода прокси-моделирования INSIM-FT (Interwell Numerical SimulationFront Tracking models) на синтетических моделях и реальном месторождении. Нефть. Газ. Новации, 12(229), с. 49–55.
  • Потрясов А.А., Бриллиант Л.С., Печеркин М.Ф., Комягин А.И. (2016). Автоматизация процессов управления заводнением на нефтяном месторождении. Недропользование XXI век, 6(63), с. 112–121.
  • Ручкин А.А, Степанов С.В, Князев А.В, Степанов А.В, Корытов А.В, Авсянко И.Н. (2018). Исследование особенностей оценки взаимовлияния скважин на примере модели CRM. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика, 4, с. 148–168.
  • Степанов С.В., Соколов С.В., Ручкин А.А., Степанов А.В., Князев А.В., Корытов А.В. (2018). Проблематика оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин на основе математического моделирования. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика, 3, с. 146–164.
  • Albertoni, Alejandro & Lake, Larry (2003). Inferring Interwell Connectivity Only From Well-Rate Fluctuations in Waterfloods. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 6, pp. 6–16. https://doi.org/10.2118/83381-PA
  • Gopa, Konstantin, Yamov, Sergey, Naugolnov, Mihail, Perets, Dmitrii, and Maksim Simonov (2018). Cognitive Analytical System Based on Data-Driven Approach for Mature Reservoir Management. Paper presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference. Moscow. https://doi.org/10.2118/191592-18RPTC-MS
  • Guo, Zhenyu, Reynolds, Albert C., & Zhao, Hui (2018). Waterflooding optimization with the INSIM-FT data-driven model. Computational Geosciences (Dordrecht Online), 22(3), pp. 745–761. http://dx.doi.org/10.1007/s10596-018-9723-y
  • Naugolnov, Mikhail, and Rustam Murtazin (2019). Reservoir Value-Engineering for West Siberian Oil Fields. Paper presented at the SPE Annual Caspian Technical Conference. Baku. https://doi.org/10.2118/198374-MS
  • Naugolnov, Mikhail, Teplyakov, Nikolay, and Maxim Bolshakov (2018). Cost-Engineering Waterflooding Management Methods. Paper presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference. Moscow. https://doi.org/10.2118/191580-18RPTC-MS
     
  •  

Леонид Самуилович Бриллиант – кандидат тех. наук, академик РАЕН, член ЦКР Роснедра, генеральный директор, ООО «Тюменский институт нефти и газа»
Россия, 625000, Тюмень, ул. Герцена, д. 64

Марат Рафаилевич Дулкарнаев – кандидат тех. наук, заместитель генерального директора по разработке месторождений – главный геолог, ООО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь» ТПП «Повхнефтегаз»
Россия, 628484, Когалым, ул. Прибалтийская, д. 20

Михаил Юрьевич Данько – заместитель генерального директора по науке, ООО «Тюменский институт нефти и газа»
Россия, 625000, Тюмень, ул. Герцена, д. 64

Александра Олеговна Елишева – директор департамента анализа и проектирования разработки нефтегазовых месторождений, ООО «Тюменский институт нефти и газа»
Россия, 625000, Тюмень, ул. Герцена, д. 64
e-mail: ElishevaAO@togi.ru

Динар Халитович Набиев – заведующий лабораторией, ООО «Тюменский институт нефти и газа»
Россия, 625000, Тюмень, ул. Герцена, д. 64

Анастасия Игоревна Хуторная – ведущий инженер, ООО «Тюменский институт нефти и газа»
Россия, 625000, Тюмень, ул. Герцена, д. 64

Иван Николаевич Мальков – инженер I категории, ООО «Тюменский институт нефти и газа»
Россия, 625000, Тюмень, ул. Герцена, д. 64
 

Для цитирования:

Бриллиант Л.С., Дулкарнаев М.Р., Данько М.Ю., Елишева А.О., Набиев Д.Х., Хуторная А.И., Мальков И.Н. (2022). Управление добычей нефти на основе нейросетевой оптимизации режимов работы скважин на участке опытно-промышленных работ пласта ЮВ1 Ватьеганского месторождения ТПП «Повхнефтегаз». Георесурсы, 24(1), c. 3–15. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.1 

For citation:

Brilliant L.S., Dulkarnaev M.R., Danko M.Yu., Elisheva A.O., Nabiev D.Kh., Khutornaya A.I., Malkov I.N. (2022). Oil production management based on neural network optimization of well operation at the pilot project site of the Vatyeganskoe field (Territorial Production Enterprise Povkhneftegaz). Georesursy = Georesources, 24(1), pp. 3–15. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.1 

© 2024 Коллектив авторов