«Geology, geophysics and development of oil and gas fields»

CONSIDERATION OF GEOLOGICAL-GEOPHYSICAL FACTORS WHEN CONSTRUCTING NEURAL NETWORK MODELS FOR IDENTIFYING AND PREDICTING COMPLICATIONS THAT CAN ARISE DURING CONSTRUCTION OF OIL AND GAS WELLS

UDC: 553.46
DOI: 10.33285/2413-5011-2021-2(350)-20-24

Authors:

¹ Oil and Gas Research Institute Russian Academy of Sciences (OGRI RAS), Moscow, Russian Federation
² National University of Oil and Gas "Gubkin University"

Keywords: geology, geological-geophysical parameters, permanent geological and technological model of a field, artificial intelligence, artificial neural network, target neural network model, construction of oil and gas wells, identification and prediction of complications, prevention of emergency situations

Annotation:

Digital modernization based on the introduction of artificial intelligence methods stemming from machine learning and artificial neural networks (ANN) is a powerful tool to increase the efficiency of oil and gas field development, an innovative driver for the development of the oil and gas industry. The main advantage of using ANN to solve problems of identifying and predicting complications during oil and gas wells construction lies in the fact that during their construction and training, implicit, from the point of view of physics, models with a given accuracy simulate the patterns inherent in these processes that identify relationships including hidden ones, between geological-geophysical, technical and technological parameters. At the same time, the introduction of artificial intelligence technologies, in particular artificial neural networks, requires the use of a complex of increasingly detailed classifiers that are adapted to various targets, which places high demands to geological exploration, geological research and various types of logging and can be fully implemented on the basis of building and keeping up to date a permanent geological and technological model of a field.

Bibliography:

1. РД 153-39.0-047-00. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. Утвержден и введен в действие Минтопэнерго России приказом № 67 от 10.03.2000 г.
2. Шрейнер Л.А. Физические основы механики горных пород. Механические свойства и процессы разрушения при бурении. - М.: Гостоптехиздат, 1950. - 212 с.
3. Суханов А.Ф. Единая классификация горных пород по буримости и взрываемости. - М.: Гостоптехиздат, 1944. - 20 с.
4. Чеботарева И.Я. Эмиссионная сейсмическая томография - инструмент для изучения трещиноватости и флюидодинамики земной коры // Георесурсы. - 2018. - Т. 20. - № 3. - Ч. 2. - С. 238-245.
5. Алгоритм создания нейросетевой модели для классификации в системах предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин / А.Н. Дмитриевский, А.Н. Еремин, В.О. Дуплякин, В.В. Капранов // Датчики и системы. - 2019. - № 12(243). - С. 3-11. - DOI: 10.25728/datsys.2019.12.1
6. Богаткина Ю.Г., Еремин Н.А. Методика экономической оценки нефтегазовых инвестиционных проектов Казахстана // Нефт. хоз-во. - 2020. - № 1(1155). - С. 15-19. - DOI: 10.24887/0028-2448-2020-1-15-19
7. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Шабалин Н.А. Сейсмологическая характеристика разреза осадочного чехла арктической зоны Сибирской платформы // Геология нефти и газа. - 2018. - № 1. - С. 29-47.
8. Система для прогнозирования осложнений в бурении на основе искусственного интеллекта / С.О. Бороздин, А.Н. Дмитриевский, Н.А. Еремин [и др.] // SPE-202546-MS. - 2020. - DOI: 10.2118/202546-MS
9. Анализ качества данных станции геолого-технологических исследований при распознавании поглощений и газонефтеводопроявлений для повышения точности прогнозирования нейросетевых алгоритмов / А.И. Архипов, А.Н. Дмитриевский, Н.А. Ерёмин [и др.] // Нефт. хоз-во. - 2020. - № 8. - С. 63-67. - DOI: 10.24887/0028-2448-2020-8-63-67
10. Качественный анализ геоданных временного ряда для предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при бурении нефтяных и газовых скважин / А.Н. Дмитриевский, Н.А. Ерёмин, Е.А. Сафарова [и др.] // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. - 2020. - № 3. - C. 31-37. - DOI: 10.5510/ogp20200300442
11. Об увеличении продуктивного времени бурения нефтегазовых скважин с использованием методов машинного обучения / А.Н. Дмитриевский, А.Г. Сбоев, Н.А. Ерёмин [и др.] // Георесурсы. - 2020. - № 22(4). - С. 79-85. - DOI: 10.18599/grs.2020.4.79-85
12. Применение методов искусственного интеллекта для выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин: проблемы и основные направления решения / А.Д. Черников, Н.А. Еремин, В.Е. Столяров [и др.] // Георесурсы. - 2020. - № 22(3). - С. 87-96. - DOI: 10.18599/grs.2020.3.87-96
13. Автоматизированная система предотвращения аварий при строительстве скважин / А.Н. Дмитриевский, Н.А. Еремин, А.Д. Черников, А.Г. Сбоев, О.К. Чащина-Семенова, Л.К. Фицнер, М.Я. Гельфгат, А.А. Назаретова // Нефт. хоз-во. - 2021. - № 1(1167). - C. 72-76. - DOI: 10.24887/0028-2448-2021-1-72-76