Уфимский государственный
нефтяной технический
университет

ugntu

Газпром нефть разрабатывает технологии машинного обучения

Специалисты Научно-технического центра «Газпром нефти» и инжиниринговый центр МФТИ разрабатывают технологии машинного обучения. Новые алгоритмы позволят повысить качество эксплуатационных данных, получаемых из скважин, а также выявлять новые закономерности.

В процессе разработки месторождений решения о применении различных методов увеличения добычи принимаются на основе эксплуатационных данных, поступающих из скважин. Однако качество этих данных не всегда подходит для полноценного анализа: может отсутствовать информация для определенных временных интервалов, некоторые измерения не всегда соответствуют физической модели и прочее. Причиной тому могут быть сбои в работе оборудования и «человеческий фактор». Ошибки могут повлечь принятие неверных решений по проведению геолого-технических мероприятий (ГТМ), а избежать их как раз помогут новые технологии.

Применение методов Data Science (наука о данных) дает возможность обрабатывать огромные массивы данных (Big Data), выявлять новые закономерности и учитывать их в дальнейшем для построения прогнозов. В рамках проекта уже сформированы алгоритмы поиска некорректных значений и восстановления пропущенных данных, определения процессов взаимовлияния скважин друг на друга и прочего. Эти технологии помогут существенно повысить скорость и эффективность работы специалистов по разработке месторождений, снизить риски принятия неверных решений и уменьшить время простоя скважин.

«В современной нефтегазовой отрасли принятие решение базируется на данных, объём которых растет со временем экспоненциально. Big Data-парадигма позволяет адаптировать бизнес-стратегии под такие „взрывающиеся“ темпы роста данных. При этом современные методы анализа данных, такие, например, как машинное обучение, сверточные нейронные сети, позволяют дать принципиально новый подход к решению актуальных проблем», — цитирует гендиректора Инжинирингового центра МФТИ Тимура Тавберидзе пресс-служба компании.

Источник: «Газпром нефть»

loading