ИИ в помощь: ученые предложили использовать компьютерное зрение для повышения эффективности добычи нефти

Геофизические исследования скважин предоставляют ценные данные о характеристиках и состоянии горных пород, составляющих верхние слои земной коры. Эти исследования являются ключевым элементом процесса разработки и освоения месторождений углеводородов. Результаты таких исследований имеют существенное значение на всех этапах разведки и добычи полезных ископаемых. Проведение геофизических исследований скважин дает специалистам информацию о структуре и свойствах горных пород, включая их проницаемость, плотность, состав и температуру. Эти сведения позволяют определить наличие и количество углеводородов в пластах, а также оценить условия для их добычи и эксплуатации месторождений. Информирует портал новостей БюджетРФ.

Ученые предложили использовать компьютерное зрение для повышения эффективности добычи нефти: что известно об идеи специалистов

Ученые из Института физики Земли имени О. Ю. Шмидта РАН, Даниил Куприн и Никита Дубиня, в рамках программы «Научное наставничество ИФЗ РАН», создали инновационное программное обеспечение для быстрой обработки данных из скважинных имиджеров. Эти приборы фиксируют электрическое сопротивление стенок скважины, создавая изображения для анализа геометрических свойств естественных трещин.

Разработанное ПО основано на методах компьютерного зрения и нейронных сетях, что позволяет автоматически выделять трещины в породах вокруг скважины. Используя характеристики в нефтенасыщенных породах, ученые могут прогнозировать максимальный приток нефти на определенных глубинах, определять направление фильтрации и выявлять потенциально опасные зоны скважины.

Это программное обеспечение существенно ускоряет и упрощает процесс интерпретации данных, что помогает ученым эффективно осваивать месторождения углеводородов. Такой подход позволяет сотрудникам Института физики Земли имени О. Ю. Шмидта РАН добиваться более точных результатов и оптимизировать исследование скважин и оценку их потенциала.

Ученые ИФЗ РАН проводят начальные испытания с использованием данных исследовательской программы IODP, полученных из области желоба Нанкай на юге Японии с помощью электрического скважинного имиджера. Для обработки данных прибора, которые преобразуются в изображения, нужно устранить ошибки записи, влияющие на точность работы алгоритмов компьютерного зрения. Для этого изображения переводят в оттенки серого и применяют размытие по Гауссу. Затем ученые интерпретируют данные различными методами компьютерного зрения и сравнивают их, выбирая наиболее достоверные результаты автоматически при минимальном вмешательстве оператора.

Каждая трещина обрабатывается несколько десятков раз, создавая набор синусоид, описывающих конкретную трещину. Этот обширный набор данных позволяет оператору получить статистические параметры, отображающие вероятные геометрические характеристики трещины и возможные погрешности в их определении. Программное обеспечение облегчает работу оператора, который лишь проверяет корректность результатов и вносит правки при необходимости.

В будущем ученые ИФЗ РАН планируют использовать собственные нейронные сети в разработке программного обеспечения. Обучение нейронных сетей будет проводиться с использованием обширных наборов синтетических скважинных данных, отражающих реальные условия пластов.

Даниил Куприн, инженер-исследователь лаборатории молодежных научных проектов ИФЗ РАН, и Никита Дубиня, ведущий научный сотрудник лаборатории фундаментальных проблем нефтегазовой геофизики и геофизического мониторинга ИФЗ РАН, играют ключевую роль в этой области.