Новый метод машинного обучения ускорит разведку трудноизвлекаемых запасов нефти в России
По сообщению tass.ru, исследователи из Сколтеха разработали инновационный подход на базе систем машинного обучения для определения минерального состава сложно устроенных нефтеносных пород, включая баженовскую свиту в Западной Сибири. Технология позволяет с высокой точностью восстанавливать минералогический профиль по всей длине ствола скважины, существенно сокращая временные и финансовые затраты на проведение дорогостоящих лабораторных анализов.
В основе метода лежит цепочка алгоритмов, анализирующих данные каротажных зондов и тепловые измерения. Первые испытания системы подтвердили, что точность оценки массовых и объемных долей ключевых минералов сопоставима с результатами стандартных скважинных замеров. Разработка обеспечивает быструю интерпретацию данных непосредственно в процессе бурения, что позволяет оперативно выделять перспективные интервалы и корректировать методы повышения нефтеотдачи.
Внедрение ИИ-решений в геологоразведку направлено на повышение эффективности освоения неоднородных месторождений и общее снижение экономических издержек при разработке трудноизвлекаемых запасов углеводородов.
Фото // vvesti.com / Виталий Рагулин ©