Российские ученые создали искусственный интеллект, помогающий в добыче сланцевой нефти

Специалисты из "Сколтеха" создали систему искусственного интеллекта (ИИ), способную предсказывать объем добычи нефти на месторождениях сланцевых углеводородов при помощи многостадийного гидравлического разрыва пласта. Об этом в среду сообщила пресс-служба "Сколтеха" со ссылкой на статью в Journal of Petroleum Science and Engineering.

"Наш подход открывает возможности для создания системы, которая будет выдавать инженерам рекомендации по оптимальному набору параметров для гидроразрыва пласта или, по крайней мере, информацию о более узких диапазонах для поиска нужного набора проектных параметров", - заявил Андрей Осипцов, профессор "Сколтеха", чьи слова приводит пресс-служба вуза.

За последний век геологи открыли гигантские залежи нефти и прочих углеводородов, "запечатанные" внутри отложений сланцевых пород. В них скрываются большие запасы полезных ископаемых, однако до недавнего времени их добыча была или невозможной или экономически нерентабельной. Примерно 50 лет назад инженерам удалось решить эту задачу, используя методику гидравлического разрыва пласта (ГРП).

Ее суть заключается в том, что нефтяники пробуривают в нефтеносной породе специальную сеть из скважин, в которую под давлением закачивается специально подобранная вязкая жидкость, содержащая в себе твердые частицы. В результате этого в породах возникает набор трещин, через которые углеводороды можно извлечь.

Подобные методы сейчас широко применяются для добычи нефти в США, Канаде и ряде других стран с большими залежами сланцевых пород. В России гидроразрыв пласта может применяться для разработки так называемых баженовских свит - нефтеносных сланцевых пород, гигантские залежи которых образовались на дне моря на месте современной Западной Сибири в конце юрского периода. По оценкам экспертов "Газпром нефти", они содержат в себе около 18-60 миллиардов тонн нефти.

Искусственный интеллект-"нефтяник"

За последние годы, как отмечают Осипцов и его коллеги, методика подобных работ настолько усложнилась, что ее проведение требует просчета всех свойств сланцевых месторождений при помощи чрезвычайно точных компьютерных моделей. И даже такие расчеты, как показывает практика, далеко не всегда дают 100% оптимальный результат, из-за чего значительная часть нефти остается внутри породы.

Российские математики и их коллеги из компании "Газпром нефть" нашли решение для этой проблемы, приспособив системы машинного обучения для предсказания того, как много нефти можно будет извлечь из произвольного пласта пород, используя технологии многостадийного гидроразрыва пласта.

Ее создание стало возможным благодаря тому, что российские нефтяники и ученые уже два года создают детальную базу данных, включающую в себя исчерпывающую информацию по объемам добычи и характере устройства для примерно шести тысяч скважин и 20 месторождений нефти в Западной Сибири.

Используя эти данные, математики из "Сколтеха" смогли обучить систему ИИ достаточно точно просчитывать то, как будет вести себя скважина во время добычи нефти и как много углеводородов можно из нее извлечь, используя текущие параметры проведения гидроразрыва пласта. Вдобавок, как отмечают ученые, этот алгоритм можно приспособить и для решения обратной задачи - выбора оптимальных параметров для проведения ГРП.

Кроме того, этот же подход можно использовать и для научных исследований, в частности, определения того, как состав жидкости, количество твердых частиц в ней и другие параметры ведения работ влияют на количество извлекаемой нефти и другие важные аспекты работы скважины. Эти расчеты помогут нефтяникам более оптимально и безопасно извлекать углеводороды из недр Земли, заключают ученые.