Ученые Уфимского государственного нефтяного технического университета (УГНТУ) создали набор цифровых решений и ускоренных алгоритмов для расчетов в нефтегазовой сфере. Как сообщает пресс-служба вуза, команда специалистов УГНТУ разработала комплекс инструментов, предназначенных для оперативного управления добычей на месторождениях нефти и газа.
Соединение возможностей искусственного интеллекта с мощностями высокопроизводительных вычислений дало возможность существенно ускорить проведение инженерных расчетов, обработку информации с промыслов и выбор оптимальных вариантов действий при эксплуатации месторождений.
Евгения Васильева
Ученые УГНТУ создали набор цифровых решений и ускоренных алгоритмов для расчетов в нефтегазовой сфере. Источник фото: пресс-служба УГНТУ
Что мешает управлению месторождениями
В текущей практике управления месторождениями существует несколько основных препятствий, мешающих повышению эффективности производственных процессов.
В первую очередь речь идет о невысокой скорости вычислений и влиянии человеческого фактора при разборе информации. Например, процесс выработки решения при выявлении неполадки в настоящее время может занимать от трех до десяти дней — такой срок необходим для ручного сбора сведений, стандартного гидродинамического моделирования, подготовки рекомендаций и их утверждения.
Дополнительно ситуацию усложняет тот факт, что свыше 80 процентов промысловых данных находятся в несистематизированном виде, и до 70 процентов рабочего времени инженеров тратится именно на их разбор.
Помимо этого, выбор скважин для проведения геолого-технических мероприятий (работ, направленных на регулирование разработки месторождения и поддержание запланированных объемов добычи нефти) осуществляется вручную.
Точность подобного отбора обычно не превышает 70 процентов, при этом до 30 процентов результативных мероприятий так и не проводятся. Все перечисленное ведет к существенным потерям добычи и уменьшению прибыли.
Таким образом, разработка уфимских инженеров важна не только с технологической, но и с экономической точки зрения. В условиях, когда значительная часть отечественного фонда скважин относится к категории трудноизвлекаемых запасов, а доля осложненного фонда неуклонно растет, скорость и точность решений напрямую определяют рентабельность добычи.
Предложенный подход позволяет сместить акцент с реагирования на уже случившийся сбой к предупреждению его последствий. Это достигается за счет того, что система не просто выдает расчетные параметры, но и интерпретирует их в контексте накопленного отраслевого опыта, заложенного в графе знаний.
Инженер получает не сырые данные, а структурированную картину с указанием наиболее вероятных причин отклонений и перечнем возможных мер воздействия, что качественно меняет саму культуру управления промыслом.
Новое ПО помогает решить проблему
Решить данную проблему призвана разработка отечественного программного обеспечения, позволяющего ускорить моделирование и обеспечить интеллектуальную поддержку принятия решений в нефтегазовой отрасли. Именно эта задача решается в УГНТУ в рамках стратегического технологического проекта университета «Технологический инжиниринг и автономизация производственных процессов в ТЭК».
На сегодняшний день уже сформирован комплекс инструментов, который сокращает время анализа и дает возможность быстрее переходить от информации с промыслов к обоснованным техническим решениям.
Одной из таких разработок является интеллектуальная система для анализа геолого-промысловых данных. Она объединяет большую языковую модель и отраслевой граф знаний, изучает техническую документацию и способствует подбору скважин для осуществления геолого-технических мероприятий (ГТМ). При тестировании на информации по 126 скважинам точность отбора достигла 89,7 процента, полнота — 92,4 процента, а все подготовленные рекомендации продемонстрировали положительный экономический результат.
Еще одной разработкой является параллельный алгоритм вычисления линий тока, которые показывают движение жидкости в пласте от нагнетательных скважин к добывающим. Благодаря распределению расчетов между графическими ядрами скорость вычислений удалось повысить более чем в 25 раз.
Отдельного внимания заслуживает экономический эффект от внедрения системы поддержки принятия решений. Сокращение цикла реакции на неполадку с десяти дней до нескольких часов означает не только предотвращение потерь добычи в момент аварии, но и снижение риска развития осложнений.
Задержка в принятии решения часто приводит к тому, что локальная проблема перерастает в серьезное повреждение скважины, требующее сложного и дорогостоящего ремонта. Автоматизированный подбор кандидатов на геолого-технические мероприятия, показавший точность почти 90 процентов, позволяет сосредоточить ресурсы на действительно перспективных скважинах, избегая затрат на заведомо бесполезные операции.
Высвобождение до 60 процентов рабочего времени инженеров — это не просто оптимизация трудозатрат, а возможность перенаправить их усилия на решение более сложных и творческих задач, связанных с оптимизацией разработки и внедрением новых методов увеличения нефтеотдачи.
Иллюстрация цифровой модели скважины. Источник : пресс-служба УГНТУ
Создание нейросетевой модели нефтяной скважины
Кроме того, ведется создание нейросетевой модели функционирования фонтанной нефтяной скважины. Она воспроизводит поведение скважины в стабильных и переходных режимах, а также рассчитывает изменения давления, температуры и состава потока по стволу. Это дает возможность получать результаты моделирования на порядок быстрее, чем при каждом запуске полного физического симулятора.
— Особенность нашего программного обеспечения — нацеленность на работу со скважинами, имеющими осложнения, и с трудноизвлекаемыми запасами нефти (ТРИЗ). Мы создаем продукт, который охватывает целый набор осложнений, характерных именно для нашей страны. Он позволит ускорить расчеты и анализ сценариев более чем в 100 раз, повысит точность извлечения параметров и сократит цикл принятия решений с 3–10 дней до 3–6 часов. Это поможет предотвратить потери добычи нефти, обеспечит прирост добычи до 5 процентов, а также высвободит 40–60 процентов рабочего времени инженеров, — подчеркивает руководитель стратегического технологического проекта Вадим Купавых.
Команда УГНТУ реализует проект совместно с индустриальным партнером — компанией «Газпромнефть НТЦ». По заявлению главного конструктора проекта, Евгения Юдина, данный проект — не исследовательская инициатива «на перспективу», а инструмент, который уже сейчас применим к реальным задачам добычи ТРИЗов.
Преимущества созданного вычислительного комплекса
Принципиальным отличием нового комплекса от традиционных симуляторов является его адаптивность к неполным и противоречивым данным. На реальном производстве информация часто поступает с задержкой, содержит погрешности измерений или вовсе отсутствует по ряду параметров.
Гибридная архитектура, сочетающая физические модели с нейросетевыми блоками, позволяет сохранять корректность расчетов даже при таких искажениях. Нейросеть обучается на исторических данных конкретного месторождения, выявляя скрытые закономерности, которые невозможно учесть в классических уравнениях фильтрации.
Это означает, что с каждым новым циклом эксплуатации модель становится точнее, постепенно подстраиваясь под индивидуальные особенности геологического строения и текущее состояние фонда скважин. Такой подход превращает программный комплекс из статичного инструмента в самообучающуюся систему, ценность которой возрастает по мере накопления данных.
Параллельный алгоритм вычисления линий тока, ускоряющий расчеты в 25 раз, решает еще одну важную задачу — проведение многовариантных прогнозов в реальном времени. Раньше, чтобы оценить последствия изменения режима закачки или ввода новой скважины в эксплуатацию, требовалось несколько дней просчета на суперкомпьютере.
Теперь появляется возможность оперативно «проигрывать» десятки сценариев, варьируя параметры и оценивая риски для каждого из них. Это особенно критично для месторождений поздней стадии разработки, где ошибка в выборе стратегии может привести к необратимому прорыву воды или падению пластового давления. Возможность видеть карту линий тока в динамике позволяет инженеру не только понять текущую ситуацию, но и предвидеть, как изменится картина вытеснения нефти через месяц или год, выбирая оптимальный вариант управления заводнением.
Перспектива разработки
Также необходимо подчеркнуть — зависимость от зарубежного программного обеспечения в сфере гидродинамического моделирования и высокопроизводительных вычислений исторически является одним из самых уязвимых мест российской нефтегазовой отрасли, где доля зарубежного ПО для высокопроизводительных вычислений достигает 90%.
Санкционные ограничения и уход западных вендоров с рынка создали непосредственную угрозу для бесперебойной работы производственных активов. Поэтому разработка УГНТУ — это не просто альтернатива импортному софту, а принципиально иной уровень функциональности, ориентированный на специфику отечественных месторождений с их сложной геологией и осложненными условиями добычи.
Создание собственного программного стека, начиная от алгоритмов параллельных вычислений и заканчивая нейросетевыми моделями скважин, формирует независимую экосистему, которая может быть адаптирована к любым региональным особенностям и постоянно совершенствоваться силами российских разработчиков.
В дальнейшем программный продукт дополнят нейросетевые модели для скважин с электроцентробежным насосом (это ключевое оборудование для механизированной добычи нефти из скважин), «умный» помощник для анализа и предложений кандидатов на ГТМ, прокси-модели пласта и другие инструменты.
Эти планы по расширению функционала комплекса показывают системный подход к проблеме. Механизированный фонд составляет основу добычи в России, и его точное моделирование имеет первостепенное значение.
Нейросетевые прокси-модели пласта, которые планируется включить в состав комплекса, позволят в будущем отказаться от громоздких полномасштабных расчетов в повседневной практике, оставив их лишь для наиболее сложных и ответственных решений.
Это приведет к дальнейшему снижению требований к вычислительным мощностям на местах, сделав возможным использование системы на удаленных промыслах с ограниченной инфраструктурой.
Совместная работа университета и отраслевого научного центра «Газпромнефть НТЦ» гарантирует, что разработка будет доведена до уровня промышленного стандарта, отвечающего самым жестким требованиям надежности и безопасности, что особенно важно для стратегической отрасли национальной экономики.