Наше решение на базе ML с интеграцией гелиеметрических данных гарантирует минимально возможные ошибки гидродинамического моделирования
ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЕЛИЕМЕТРИИ
Поверхностная гелиеметрическая съёмка может выполняться на различных стадиях разработки месторождения и успешно используется для:
-
картирования дренированных и недренированных участков насыщенных углеводородами коллекторов;
-
локализации остаточных запасов нефти, ещё не вовлечённых в разработку.
Гелиеметрические данные совмещаются с новейшей data-driven-моделью INSIM-FT, что позволяет в разы сократить время расчёта физической модели месторождения по сравнению с классическими гидродинамическими симуляторами.
Наша модель на базе машинного обучения автоматически адаптирует сотни и тысячи вариантов физических моделей, снижая MAPE (среднюю относительную ошибку) до ≈ 20 %.
Более точная физическая модель, построенная с учётом гелиеметрии, решает задачу оптимизации разработки и помогает принимать наилучшие решения о том, что именно необходимо сделать на месторождении, чтобы:
-
поддержать и увеличить добычу;
-
вовлечь в разработку пока неохваченные участки.
Решение:
Гелиеметрические Данные + Искусственный Интеллект
METER PROBLEM
история добычи по скважинам
гелиеметрические данные
улучшённая геологическая модель
рост производственных показателей
В основу нашей гелиеметрической технологии при разработке месторождения мы кладём мощное и высокоточное программное обеспечение для моделирования нефтяных коллекторов и процессов фильтрации, объединяющее в единую систему данные по гелию, физические модели и алгоритмы машинного обучения.
После проведения площадной 3D-гелиеметрической съёмки над добывающим участком и измерения содержания гелия на устьях скважин мы уточняем пластовые данные (до 70 % истории скважин) при помощи алгоритмов машинного обучения. В физическую модель для автоматической адаптации попадают только очищенные данные. Это означает, что после адаптации нескольких тысяч различных моделей наше ПО находит оптимальную модель, наилучшим образом подходящую для данного месторождения с минимальной возможной погрешностью.
Физическая модель будет дополнительно настроена ML-алгоритмами по граничным условиям и допущениям, что делает наши расчёты чёткими, быстрыми и адресными.
Мы можем гарантировать клиентам, что погрешность нашей финальной модели месторождения составит всего 20–30 %, тогда как другие известные модели, не использующие гелиеметрические данные, ошибаются на 100–200 %.
Как только модель месторождения с актуальными данными о накоплении и распределении нефти и её параметрами готова, мы формируем список рекомендуемых мероприятий для каждой отдельной скважины. Далее вы можете точно принимать решения относительно заводнения водой или полимером, бурения боковых стволов или новых скважин, операций EOR, гидроразрыва пласта и т. д.
С помощью нашего метода мы достигли увеличения добычи нефти на 40–70 % (по отношению к базовым значениям) без бурения дополнительных скважин и на 100 % и более — при бурении.
Наш обширный опыт в области геотехнологического сопровождения поможет вам увеличить капитализацию компании без значительных инвестиций, по-новому взглянуть на своё месторождение, переоценить технологические операции на скважинах, сократить эксплуатационные затраты до 30–40 % и продлить срок службы месторождения.