Журнал управления прибрежной зоной

Абстрактный

Характеристика резервуара путем прогнозирования начальных запасов нефти в резервуаре с использованием глубокого обучения и применения анализа чувствительности для повышения нефтеотдачи

Джулия Мбамарах

Проблема с добычей сегодня заключается в невозможности извлечь оптимальное количество обнаруженных ресурсов. Согласно статистическому анализу, только около 60% нефти извлекаемы, а самый высокий объем, зарегистрированный на сегодняшний день, составляет всего 80% обнаруженной нефти. То есть около 25% нефти все еще находится в заброшенных скважинах нефтяных месторождений.

Получение данных с различных нефтяных месторождений в Нигерии позволило вычислить количество обнаруживаемой нефти с помощью глубокого обучения. Сеть была обучена точно предсказывать предполагаемый объем нефти, изначально на месте. Анализ чувствительности сгенерированной модели нейронной сети выявил, какие входные параметры внесли наибольший вклад в оценку IOIP

Из полученной информации следует, что Идеальная скважина для улучшения восстановления будет та, определяющие факторы которой минимизированы или максимизированы в соответствии с осуществимостью изменения параметров. Нейронный прототип был оптимизирован путем улучшения определяющих свойств интереса. Обновление данных впоследствии привело к дальнейшему обучению и в целом к ​​улучшению достижимой степени восстановления.

Несмотря на то, что открываются новые источники энергии, нефть и газ по-прежнему остаются неотъемлемой частью энергетической отрасли, и нельзя пренебрегать мерами по обеспечению оптимизации извлечения этого источника энергии до максимального процента.