Назад в номер Оптимизация подбора признаков для предсказания технического состояния скважины
УДК: 622.276.5.054.3:004.896
DOI: -
Авторы:
1,2,1,2,1,2,3,42 Альметьевский государственный технологический университет "Высшая школа нефти", Альметьевск, Россия
3 Институт нефти и газа ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Октябрьском, Октябрьский, Россия
4 Институт машиноведения имени А.А. Благонравова РАН, Москва, Россия
Ключевые слова: негерметичность эксплуатационной колонны, машинное обучение, статистическая значимость, оптимизация признаков, химический анализ воды
Аннотация:
В данной статье рассматриваются вопросы подбора оптимального числа признаков для обучения модели по предсказанию негерметичности колонны, а также определение статистической значимости признаков с использованием статистических методов и методов машинного обучения. Определение оптимального числа признаков проводилось для девяти групп признаков в зависимости от степени влияния признака на вероятность возникновения негерметичности добывающих скважин. Целевым показателем, на основе которого определялась оптимальная группа признаков, было значение F1-меры на тестовой выборке. Эксперименты по определению оптимального набора признаков показали, что наилучшее качество предсказания достигается при использовании 19 признаков, исключая максимальный зенитный угол. При этом набор из 12 признаков показывает потерю по метрикам качества на 3 %, что является допустимым компромиссом для случаев с отсутствием необходимой информации по дополнительным признакам, при этом снижаются трудозатраты на сбор и обработку параметров. Дополнительно выполнена оценка статистической значимости признаков с использованием методов снижения ошибки, Bootstrap-доверительных интервалов и перестановочной важности. По результатам проведения анализа статистической значимости признаков было выявлено, что наибольшим образом на возникновение негерметичности добывающих скважин влияют такие факторы, как содержание сульфатов (44,41 %), коэффициент перенасыщения раствора (17,28 %), гидрохимический коэффициент Cl–(Na + K)/Mg (15,54 %), возраст скважины на момент исследования (12,43 %), а также обводненность продукции скважин (10,34 %). Сопоставление различных подходов подтвердило устойчивость выявленных факторов и их критическую роль в формировании риска негерметичности. Полученные результаты позволяют обосновать оптимальный набор входных параметров для промысловой эксплуатации модели и обеспечивают основу для дальнейшего совершенствования методов диагностики технического состояния скважин.
Список литературы:
1. К вопросу о негерметичностях эксплуатационных колонн / Л.Б. Хузина, И.Г. Фаттахов, Р.Р. Хузин, С.В. Любимова // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2023. – № 4(364). – С. 35–38. – DOI: 10.33285-0130-3872-2023-4(364)-35-38
2. Назаров В.Ф., Мухутдинов В.К. Контроль герметичности обсадной колонны и НКТ в нагнетательных скважинах по измерениям комплексной аппаратурой // Инновационная наука. – 2015. – № 12-2. – С. 107–112.
3. Хамзин Л.Г., Вахитова Г.Р. Выявление источников обводнения ачимовских отложений нефтяного месторождения // Булатовские чтения: сб. ст. I Междунар. науч.-практ. конф., 31 марта 2017 г. – Краснодар: Издательский Дом – Юг, 2017. – Т. 2. – С. 289–291.
4. Выявление негерметичности муфтовых соединений насосно-компрессорных труб, обсадных и технических колонн для скважин подземного хранилища газа в соляных кавернах методом спектральной шумометрии / А.М. Асланян, М.В. Волков, С.В. Сорока [и др.] // Георесурсы. – 2016. – Т. 18, № 3. – С. 186–190. – DOI: 10.18599/grs.18.3.7
5. Изучение формирования тепловой метки в стволе скважины при индукционном нагреве колонны для оценки дебита межпластовых перетоков / И.В. Канафин, Р.Ф. Шарафутдинов, В.Я. Федотов, Д.В. Космылин // Булатовские чтения: сб. ст. I Междунар. науч.-практ. конф., 31 марта 2017 г. – Краснодар: Издательский Дом – Юг, 2017. – Т. 1. – С. 70–72.
6. Исследование теплового поля в скважине при заколонном движении жидкости в процессе индукционного воздействия / Ф.Ф. Давлетшин, А.Ш. Рамазанов, Р.З. Акчурин [и др.] // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334, № 3. – С. 153–164. – DOI: 10.18799/24131830/2023/3/3896
7. Леонов И.В. Гидродинамический метод выявления притока воды из негерметичности эксплуатационной колонны, расположенной над УЭЦН // Нефтепромысловое дело. – 2011. – № 5. – С. 35–37.
8. Негерметичность скважин – глобальная проблема, а не локальная / Д.П. Аникеев, С.Н. Закиров, Э.С. Аникеева, А.Д. Лысенко // Актуальные проблемы нефти и газа. – 2019. – № 4. – С. 15. – DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2019-27.art15
9. Агадулин И.И., Игнатьев В.Н., Сухоруков Р.Ю. Экологические аспекты негерметичности заколонного пространства в скважинах различного назначения // Нефтегазовое дело. – 2011. – № 4. – С. 82–90.
10. Экологические вопросы контроля за эксплуатацией скважин подземных хранилищ газа / Р.А. Валиуллин, Р.Ф. Шарафутдинов, А.А. Садретдинов [и др.] // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2015. – Т. 17, № 5. – С. 256–262.
11. Дзюбло А.Д., Рубан Г.Н. Надежная диагностика и ликвидация заколонных перетоков как залог экологической безопасности при разработке нефтегазовых месторождений // Актуальные проблемы нефти и газа. – 2018. – № 4(23). – С. 56. – DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2018-23.art56
12. Применение контейнерной технологии для изоляции поглощающих интервалов высокой интенсивности / Д.А. Бердников, Н.И. Рылов, И.Г. Фаттахов [и др.] // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2014. – № 11. – С. 15–19.
13. Вахитова Г.Р., Прайя Э.Д., Рюков Р.И. Прогноз петрофизических свойств горных пород с использованием алгоритмов машинного обучения // Нефтепромысловое дело. – 2024. – № 4(669). – С. 27–33.
14. Старцев В.А., Буслаев Г.В., Коноплянников А.В. Анализ опыта применения методов машинного обучения при бурении нефтяных и газовых скважин // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2023. – № 9(369). – С. 15–24. – DOI: 10.33285/0130-3872-2023-9(369)-15-24
15. Ишкулов И.М., Фаттахов И.Г. Интерпретируемое машинное обучение для определения негерметичности скважин // Записки Горного института. – 2025. – Т. 275. – С. 94–109.
16. О методах определения негерметичности эксплуатационной колонны скважины / И.М. Ишкулов, Р.Р. Вафин, Д.Д. Тахауов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 7. – С. 56–60. – DOI: 10.24887/0028-2448-2024-7-56-60
17. Определение негерметичности колонны скважин с использованием моделей машинного обучения / И.М. Ишкулов, Д.Д. Тахауов, Р.Р. Вафин [и др.] // Нефтегазовое дело. – 2024. – Т. 22, № 4. – С. 260–267. – DOI: 10.17122/ngdelo-2024-4-260-267
18. Фаттахов И.Г., Кулешова Л.С., Мусин А.И. О методе экспресс-обработки неограниченного массива непрерывно поступающих промысловых данных // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2009. – № 3. – С. 26–28.
19. Фаттахов И.Г. Классификация объектов разработки с использованием метода главных компонент // Нефтепромысловое дело. – 2009. – № 4. – С. 6–9.
20. Afanador N.L., Tran T.N., Buydens L.M.C. Use of the Bootstrap and Permutation Methods for a More Robust Variable Importance Assessment // Analytica Chimica Acta. – 2013. – Vol. 768. – P. 49–56. – DOI: 10.1016/j.aca.2013.01.004