Прогнозирование объемов добычи нефти является критическим фактором для успешной работы в нефтяной промышленности. Однако этот процесс требует значительного времени и усилий, так как требуется постоянный мониторинг производительности скважин. В своих исследованиях ученые обратили внимание на влияние дросселей, которые регулируют давление и поток нефти из пласта, на процесс добычи.
Они разработали математическую модель, которая позволяет прогнозировать добычу нефти, анализируя поведение углеводородного потока через дроссели. Эта технология может помочь определить остаточные запасы нефти в пластах, оптимизировать производственные операции, управлять месторождениями и планировать бизнес-процессы.
Результаты исследования были
Дроссели являются важным оборудованием, применяемым на устье скважин для регулирования потока нефти. Они помогают предотвратить заклинивание оборудования, избыточную добычу песка и конусообразование. Поэтому разработанная математическая модель учитывает особенности потока через дроссели. Для обучения и тестирования модели ученые использовали данные о поведении месторождения за последние годы, а также провели анализ популярных методов машинного обучения.
Один из ученых, доцент кафедры нефтегазовых технологий Дмитрий Мартюшев, рассказал о процессе предварительной обработки данных перед загрузкой их в модель. Этот процесс включает удаление шумов, некорректных и отсутствующих значений, а также нормализацию данных для снижения влияния больших значений переменных на меньшие. Эти шаги позволяют повысить точность прогнозирования алгоритмов и анализировать данные более эффективно.
Тестирование разработанной математической модели показало ее высокую эффективность по сравнению с другими существующими методами прогнозирования добычи. Кроме того, предложенный интеллектуальный подход к моделированию является более выгодным, поскольку обеспечивает лучшее обобщение данных для точного прогнозирования объемов добычи нефти. Это открытие может значительно улучшить работу в нефтяной промышленности и способствовать более эффективному управлению ресурсами.