Группа российских исследователей из «Газпром ВНИИГАЗ», НИУ ВШЭ и Центра инженерных технологий разработала новую модель прогнозирования добычи газа, которая значительно ускоряет расчеты и упрощает оценку поведения скважин на месторождениях. Эта разработка поможет нефтегазовым компаниям быстрее принимать решения о том, как лучше управлять добычей, выбирать режимы работы и планировать развитие месторождений.
Современные нефтегазовые компании широко используют гидродинамические модели, которые имитируют движение газа в пластах и позволяют получать достаточно точные прогнозы. Однако такие модели требуют больших объемов данных, значительных вычислительных ресурсов и времени, что делает их малопригодными для оперативного анализа или быстрой оценки множества сценариев, особенно при работе с разветвленной сетью скважин.
Чтобы упростить и ускорить расчеты, российские ученые предложили заменить сложные физико-математические модели на более легкую модель, которая обучается на уже имеющихся данных. Такая прокси-модель позволяет предсказывать поведение скважин без трудоемких симуляций. В этой модели скважины рассматриваются как элементы графа: каждая скважина представляется как узел, а связи между ними показывают, насколько сильно они влияют друг на друга в зависимости от расстояния и геологических условий. Благодаря этому модель учитывает не только особенности отдельных скважин, но и их взаимное влияние.
В качестве исходных данных исследователи использовали временные ряды: давление на забое, его изменение по сравнению с предыдущим шагом и продолжительность работы скважины. Отдельно рассчитывалось, насколько сильно скважины влияют друг на друга в зависимости от расстояния. Далее эти данные проходили через несколько нейросетевых блоков. За анализ изменений во времени отвечали рекуррентные и сверточные нейросети, а пространственные связи между скважинами обрабатывались с помощью графовых сверток. После объединения результатов модель формировала прогноз объёмов добычи для каждой скважины на каждом шаге времени.
Модель обучалась на обширных массивах данных, включая как результаты численного моделирования, так и реальные измерения, полученные с газовых месторождений. В обучении использовались десятки тысяч различных сценариев, охватывающих широкий спектр геологических и технологических условий. Чтобы повысить точность прогнозов, все данные предварительно проходили очистку от шумов и искажений с помощью специальных методов фильтрации.
Результаты испытаний показали, что разработанная модель обеспечивает высокую точность при существенно меньших затратах времени по сравнению с традиционными методами. При работе с синтетическими данными средняя ошибка прогнозов не превышала 2%, а на реальных промысловых данных составляла около 10%, что считается приемлемым уровнем для практического применения. При этом расчеты выполнялись примерно в четыре раза быстрее, чем при использовании классических гидродинамических моделей.
Исследователи полагают, что созданными ими модель станет полезным инструментом для нефтегазовых компаний как для оперативной оценки режимов работы скважин, так и для долгосрочного планирования разработки месторождений.
