© 1995-2021 Компания «Инфосистемы Джет»
Цифровая нефть
Машинное обучение

Как изменилась нефтедобывающая отрасль за последние 20 лет?

Автор
Борис Белозеров Начальник Департамента цифровых технологий и геологической экспертизы Научно-технического центра компании «Газпром нефть»

17.09.2020

Посетителей: 288

Просмотров: 261

Время просмотра: 1.7 мин.

Как изменилась нефтедобывающая отрасль за последние 20 лет

 

Что представляют собой цифровые двойники месторождений и почему они так важны

 

Как искусственный интеллект помогает добывать нефть там, где не работают традиционные подходы

 

 

Немного теории

 

Посмотрите любой американский фильм, затрагивающий тему нефтедобычи: нефтянику достаточно воткнуть в землю палку — и оттуда вырывается фонтан черной маслянистой жидкости. Но эти времена безвозвратно канули в прошлое. Нефтяная качалка перестала быть самым узнаваемым символом отрасли — технологии ушли далеко вперед. Сегодня это бизнес, использующий инновации, в котором на один доллар, вложенный непосредственно в добычу, приходится пять, которые идут на развитие обслуживающих направлений, в том числе ИТ.

Изменение нефтяных месторождений за последние 70 лет

На рисунке показано, как меняются с годами нефтяные месторождения. Сегодня они по своему качеству в тысячи раз уступают тем, что разрабатывались в середине прошлого столетия. Однако, несмотря на все трудности, в ближайшие 30–50 лет активная добыча нефти продолжится. Из нее делают не только топливо, ее компоненты широко используются в производстве пластика, синтетических тканей, полимерной пленки, красок и лаков, моющих средств и разнообразной бытовой химии. В повседневной жизни мы постоянно имеем дело с продукцией «нефтяного происхождения»: пластиковая мебель, детали бытовой техники, отделочные материалы, игрушки, одежда, лекарства и даже еда. Поэтому нефтедобывающие компании создают передовые технологии, позволяющие находить и разрабатывать сложные месторождения, добыча из которых еще в прошлом веке считалась невозможной.

 

Данные, сгенерированные в нефтяной индустрии за последние годы, сопоставимы по объему с информацией, которую формирует андронный коллайдер. На текущий момент оцифрованы все процессы и события, связанные с поиском и разработкой месторождений. Наверное, всем знакомо выражение: «данные — новая нефть». Для нашей отрасли оно актуально вдвойне, ведь данные приобретают колоссальную важность — опираясь на них, мы принимаем решение о бурении той или иной скважины.

2–3 терабайта данных мы получаем при разведке одного месторождения.

Сколько геологов, столько и мнений

 

Мы имеем дело с объектами, которые находятся глубоко под землей. Увидеть их невозможно, а чтобы смоделировать, приходится использовать множество данных: сейсмических, геологических, данных бурения и т.д.

 

Важно не только собрать данные, необходимо их грамотно обработать. Использование искусственного интеллекта (ИИ) дает нам такую возможность. На основе данных строятся геолого-гидродинамические модели — цифровые двойники месторождений, показывающие, как под землей выглядит нефтеносный пласт. Сейчас это ключевой инструмент анализа при принятии решений о бурении.

 

В нефтегазовой сфере популярна поговорка: «Сколько геологов, столько и мнений». Поэтому мы стремимся создать как можно больше цифровых моделей месторождения, чтобы просчитать все риски, связанные с добычей, и точнее определить, где находится нефть. Каждый расчет — это часы работы. Алгоритмы машинного обучения позволяют ускорять процесс моделирования за счет объединения схожих для всех моделей деталей, что позволяет автоматически заполнять уже рассчитанные участки для каждой новой модели.

Кейс 1

 

Один из векторов применения машинного обучения — поиск дополнительных интервалов для бурения. Раньше нефтеносные пласты были мощными, их толщина могла достигать 50 метров, сейчас же приходится работать с 2–3-метровыми пластами. Без использования искусственного интеллекта обнаружить их было бы невозможно. Специалисты «Газпром нефти» создали программу для поиска новых залежей на старых месторождениях. Традиционные методы интерпретации данных не позволяли определить эти залежи из-за небольшого размера или сложного строения пласта. С точки зрения финансовых вложений это легкая нефть — ведь нам не нужно строить инфраструктуру с нуля.

 

Программа обрабатывает сотни гигабайт данных со скважин, расположенных на месторождении, анализируя около 60 тыс. результатов геофизических исследований одновременно, — подобный уровень вычислений недоступен для человека. Автоматическая обработка данных и поиск запасов с помощью самообучающегося алгоритма «Газпром нефти» занимают не более месяца.

 

Алгоритм был апробирован при добыче нефти на месторождениях вблизи полярного круга. Там данная разработка показала большой потенциал. В результате ее применения удалось добиться дополнительной добычи на уровне 70 баррелей нефти в сутки без затрат на дополнительное бурение и создание инфраструктуры, и это всего лишь один из примеров. На следующем этапе компания применит систему на группе месторождений, совокупный потенциал которых оценивается в 3 млн баррелей нефти.

Кейс 2

 

Еще один кейс — применение компьютерного зрения для определения состава горной породы. Этот инструмент позволяет очень быстро выделять нефтенасыщенные участки.

 

Когда нефтяники бурят скважину, они извлекают образцы породы (керн) и фотографируют их. В среднем за год в компании отбирается около 3–5 км такой породы. Теперь достаточно прислать фотографии керна с месторождения, и специалисты, обработав их с помощью компьютерного зрения, дадут заключение о наличии нефти в пласте.

Кейс 3

 

Чтобы добыть нефть, необходимо пробурить вертикальную скважину, выйти на уровень нефтеносного пласта и продолжить горизонтальное бурение по нему на протяжении около 1,5 км. По сложности это сродни высокоточной хирургической операции. Кроме того, невозможно увидеть, что происходит под землей, поэтому специалист опирается только на показания приборов. Чтобы управлять этим процессом эффективно, необходимо постоянно следить за параметрами и быстро принимать решения о направлении бурения.

 

Система предиктивной аналитики, внедренная в компании, позволила повысить точность решений до 90%. Анализируя данные предыдущих пробуренных участков, она формирует прогноз на ближайшие 10–15 метров, предсказывая, какой будет порода. Это позволяет оперативно менять траекторию скважины и точно следовать за изгибами пласта. До внедрения такого инструмента эффективность бурения составляла около 60–70%.

Куда мы движемся?

 

Какой станет нефтедобыча через 30 лет? Скорее всего, это будет замкнутое автоматизированное производство. Многих специалистов пугает образ будущего, в котором всех заменят умные машины. Однако существующие профессии никуда не денутся. Но от геологов и инженеров нефтегазовой отрасли будет требоваться умение взаимодействовать с искусственным интеллектом и правильно интерпретировать результаты, которые он выдает.

Уведомления об обновлении тем – в вашей почте

Индустрия 4.0. ИТ-тренды в промышленности

О состоянии цифровизации в отечественной промышленности, ее драйверах, ограничениях и перспективах мы сегодня говорим с экспертами, имеющими практический опыт решения данных вопросов. В нашем круглом столе участвуют Сергей Андронов, директор Центра сетевых решений, Антон Павленко, руководитель Дирекции вычислительных комплексов, сервиса и аутсорсинга, Илья Воронин, директор Центра проектирования вычислительных комплексов, Владимир Молодых, руководитель Дирекции по разработке и внедрению программного обеспечения, и Андрей Янкин, директор Центра информационной безопасности, компания «Инфосистемы Джет».

Как запустить корпоративный венчурный фонд. Опыт «Северстали»

Почему серьезные компании игнорируют хакатоны и акселераторы? Как работать с наглыми стартапами и профессиональными жалобщиками? Сколько денег нужно выделять корпоративному фонду?

«Мы не думали, что многие АЗС до сих пор измеряют уровень топлива «палкой»: Как создать уникальный ИТ-продукт для топливного рынка

Как за 2 года сеть АЗС «ОПТИ» стала самой большой сетью независимых автозаправочных станций в России? Почему сейчас топливный ритейлер инвестирует в системы рекомендации?

Аутсорсинг для промышленности

По оценке TAdviser, в последние 2 года российский рынок ИТ-аутсорсинга стабильно растет на 15–17%.

«Для компаний с большими объемами бурения скважин создание Центра управления бурением дает практически мгновенный эффект»

В конце декабря 2015 года завершился проект создания мультидисциплинарного Центра сопровождения бурения (ЦСБ). Проект создания ЦСБ был инициирован «Газпром нефтью» для оптимизации и повышения эффективности процесса бурения скважин.

Как цифровизация делает заводы безопаснее

Какие ИТ-решения помогают обеспечивать безопасность производства в цехах? Что планируют делать предприятия непрерывного цикла для минимизации рисков коронавируса?

VDI в промышленности

Из модной, но сырой технологии VDI (Virtual Desktop Infrastructure) превратилась в надежный рабочий инструмент.

Индустрия 4.0. Кибербезопасность: вызовы и решения

Совсем недавно вышел аналитический отчет «Лаборатории Касперского» о том, как обстоят дела с кибербезопасностью в 2018 г.

Почему охрана труда должна стать технологичной и как в этом поможет цифровая лаборатория

Почему на Всероссийской неделе охраны труда говорили о важности внедрения цифровых технологий? Какие проблемы возникают прямо сейчас при внедрении этих технологий в промышленности? Как поможет решить эти проблемы цифровая лаборатория охраны труда?

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал





    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на тему







      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал







        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости







          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору








            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня