Применение машинного обучения для оценки оптимальных условий заканчивания с МГРП с учетом геолого-технических и экономических аспектов разработки низкопроницаемых пластов месторождений ЯНАО

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Мосин, Евгений Сергеевич Отделение нефтегазового дела (ОНД)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Рассматривается способ оптимизации заканчивания скважины с многостадийным гидравлическим разрывом пласта с помощью алгоритмов машинного обучения. Проводится сбор и анализ данных, построение модели машинного обучения и оптимизатора, основанного на повышении экономической эффективности. По результатам работы показано, что предлагаемый метод способен использовать комплексную информацию о месторождении для получения оптимального дизайна заканчивания скважины с многостадийным гидроразрывом пласта при условии достижения максимального экономического эффекта.

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………… 17
1 ОСОБЕННОСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО СТРОЕНИЯ ЯМАЛО-
НЕНЕЦКОГО АВТОНОМНОГО ОКРУГА ………………………………………………. 20
1.1 Геологическое описание территории исследования ……………………….. 20
1.1.1 Литолого-стратиграфическая характеристика основных объектов
исследования ……………………………………………………………………………………… 20
1.1.2 Особенности тектонического развития района ……………………………. 28
2 ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР …………………………………………………………………….. 31
3 СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ………………………………………………………………………….. 35
3.1 Исходные данные …………………………………………………………………………….. 35
3.2 Анализ данных ………………………………………………………………………………… 37
3.3 Предобработка данных …………………………………………………………………….. 40
3.4 Концептуальная модель …………………………………………………………………… 42
3.5 Алгоритмы машинного обучения……………………………………………………… 44
3.6 Алгоритм оптимизации ……………………………………………………………………. 49
4 АПРОБИРОВАНИЕ МОДЕЛИ………………………………………………………………. 51
4.1 Входные данные ………………………………………………………………………………. 51
4.2 Результат расчёта …………………………………………………………………………….. 52
4.3 Дальнейшее улучшение алгоритма …………………………………………………… 55
5 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ…………………………………………………………………………. 57
5.1 Исходные данные для расчета экономических параметров ……………….. 57
5.2 Расчет чистого дисконтированного дохода ………………………………………. 58
5.3 Внутренняя норма доходности …………………………………………………………. 63
5.4 Период окупаемости ………………………………………………………………………… 64
6 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ …………………………………………………. 66
6.1 Производственная безопасность ………………………………………………………. 66
6.1.1 Анализ выявленных вредных факторов проектируемой
производственной среды и меры по защите от них ……………………………… 67
6.1.2 Анализ выявленных опасных факторов проектируемой
произведённой среды и меры по снижению их воздействия ………………… 73
6.2 Охрана окружающей среды …………………………………………………………… 76
6.2.1 Защита селитебной зоны …………………………………………………………….. 76
6.2.2 Анализ воздействия на атмосферу ………………………………………………. 76
6.2.3 Анализ воздействия на гидросферу …………………………………………….. 78
6.2.4 Анализ воздействия на литосферу ………………………………………………. 79
6.3 Защита в чрезвычайных ситуациях ……………………………………………….. 80
6.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности …… 82
5.4.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства ……….. 82
6.4.2 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны …… 82
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………………………………….. 84
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ……………………………………. 85
ПРИЛОЖЕНИЕ А ……………………………………………………………………………………. 88
ПРИЛОЖЕНИЕ Б …………………………………………………………………………………….. 91

Бурение горизонтальных скважин начато довольно давно, когда
разработчики месторождений стремились увеличивать объемы добываемой
нефти. Такой тип скважин имеет большую, по сравнению с вертикальными
скважинами, площадь контакта с нефтегазовым пластом, а также большую
зону охвата дренированием. Однако, в низкопроницаемых пластах даже
такой способ разбуривания пласта может не дать желаемого результата.
Один из методов интенсифицировать приток нефти в скважину –
создание сети высокопроницаемых каналов (трещин), тем самым увеличить
площадь соприкосновения пласта и забоя скважины еще больше. Данный
метод особенно хорошо зарекомендовал себя именно в низкопроницаемых
коллекторах. Таким образом, на подобных месторождениях проведение
гидроразрыва пласта весьма распространено.
Создание одной единственной трещины гидроразрыва на стволе
горизонтальной скважины недостаточно, чтобы значительно увеличить
приток нефти в условиях низкопроницаемого коллектора, поэтому в таких
случаях проводят многостадийный гидравлический разрыв пласта (ГРП),
создавая сеть трещин через несколько портов в хвостовике обсадной
колонны. После создания трещины необходимо удержание её в разомкнутом
состоянии, чтобы через неё было возможно осуществление добычи нефти.
Для этого на каждой стадии многостадийного ГРП в трещину закачивают
проппант, призванных нести нагрузку со стороны стенок трещины, которая
стремится сомкнуть её.
Проведение многостадийного ГРП (МГРП) не всегда экономически
эффективно. При его дизайне необходимо учесть большое количество
факторов, которые связаны с довольно сложными расчетами, а сами
операции по проведению гидроразрыва зачастую весьма затратны.
Соответственно, подобрать оптимальные параметры заканчивания скважины
с МГРП сложно, учитывая то, что в процессе их подбора существует
необходимость интегрировать расчёты во множестве программных
продуктов.
Объектом исследования являются сложнопостроенные
низкопроницаемые пласты месторождений Ямало-Ненецкого автономного
округа (ЯНАО), где для интенсификации притока пластовой жидкости
используется гидравлический разрыв пласта.
В данной работе осуществляется попытка провести подбор
оптимальных параметров трещин в многостадийном ГРП с помощью
алгоритмов машинного обучения и оптимизации на базе языка
программирования Python. Как результат, для заданных параметров пласта и
скважины будут получены оптимальные параметры трещины,
производительность скважины и экономический эффект от проведения ГРП
по полученному дизайну.
Цели и задачи
Основная цель проекта: создать инструмент на основе алгоритма
машинного обучения, который позволял бы получить оптимальные
параметры заканчивания горизонтальной скважины с многостадийным
гидроразрывом пласта, опираясь при этом на экономические показатели от
внедрения такого дизайна.
Для достижения поставленной цели были выделены и поставлены
следующие задачи:
1) выяснение, какие параметры оказывают влияние на параметры
трещины при гидроразрыве пласта;
2) сбор необходимых данных для создания модели машинного
обучения, анализ структуры и подготовка информации для загрузки в
модель;
3) создание моделей машинного обучения для определения целевых
параметров, настройка и выбор модели с наилучшей производительностью;
4) внедрение экономического расчета и схемы оптимизации в модель
для получения оптимальных параметров трещин ГРП.
Актуальность исследования
В настоящий момент расчёт параметров ГРП в компаниях проводится
на довольно сложных симуляторах, которые основаны на аналитических
зависимостях ранее выведенных исследователями. Используемые сейчас
решения не всегда ведут к оптимальному выбору заканчивания скважины.
Кроме того, интеграция таких симуляторов с другими программными
продуктами несколько осложнена, особенно если они созданы разными
компаниями.
Предложенный метод поиска оптимальных параметров
многостадийного ГРП может помочь ускорить принятие решений
инженером, проектирующим заканчивание скважины, так как алгоритм
машинного обучения способен объединять входные параметры в сложные
зависимости без использования существующих на данный момент
аналитических способов решения. Такие зависимости в модели машинного
обучения дают возможность получать искомые параметры, «предсказывая»
их на основе входных параметров.

В данной работе рассмотрен, реализован в виде программы и
апробирован способ оптимизации заканчивания горизонтальной скважины с
многостадийным гидроразрывом пласта с помощью методов машинного
обучения.
Преимущества данного способа заключаются в следующем:
1) Возможность быстрой оценки и принятия решения о заканчивании
скважины с МГРП для различных геологических и технических условий;
2) Интеграция и установление зависимости среди множества
параметров, влияющих на проведение гидроразрыва пласта и его
эффективность, за короткое время;
3) Возможность модернизации и усовершенствования алгоритма с
повышением его гибкости для работы в новых условиях на других
месторождениях.
При применении алгоритма получены данные о производительности
скважины с рекомендуемыми параметрами многостадийного гидроразрыва
пласта.
В ходе экономического расчёта показана эффективность проведения
многостадийного гидроразрыва пласта.
Использование данного метода рекомендуется для оперативной оценки
и оптимизации параметров заканчивания с МГРП.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать «Применение машинного обучения для оценки оптимальных условий заканчивания с МГРП с учетом геолого-технических и экономических аспектов разработки низкопроницаемых пластов месторождений ЯНАО»

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Юлия К. ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск 2017, Институт естественных и т...
    5 (49 отзывов)
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - ин... Читать все
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - институт естественных и точных наук, защита диплома бакалавра по направлению элементоорганической химии; СПХФУ (СПХФА), 2020 г. - кафедра химической технологии, регулирование обращения лекарственных средств на фармацевтическом рынке, защита магистерской диссертации. При выполнении заказов на связи, отвечаю на все вопросы. Индивидуальный подход к каждому. Напишите - и мы договоримся!
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ
    Татьяна П.
    4.2 (6 отзывов)
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки ... Читать все
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки в одном из крупнейших университетов Германии.
    #Кандидатские #Магистерские
    9 Выполненных работ
    Екатерина С. кандидат наук, доцент
    4.6 (522 отзыва)
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    #Кандидатские #Магистерские
    1077 Выполненных работ
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Мария Б. преподаватель, кандидат наук
    5 (22 отзыва)
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальнос... Читать все
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальности "Экономика и управление народным хозяйством". Автор научных статей.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Александр О. Спб государственный университет 1972, мат - мех, преподав...
    4.9 (66 отзывов)
    Читаю лекции и веду занятия со студентами по матанализу, линейной алгебре и теории вероятностей. Защитил кандидатскую диссертацию по качественной теории дифференциальн... Читать все
    Читаю лекции и веду занятия со студентами по матанализу, линейной алгебре и теории вероятностей. Защитил кандидатскую диссертацию по качественной теории дифференциальных уравнений. Умею быстро и четко выполнять сложные вычислительные работ
    #Кандидатские #Магистерские
    117 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Верификация Черкашинской свиты Приобского месторождения
    📅 2020 год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет
    Повышение надежности эксплуатации резервуаров путем внедрения новых конструктивных решений
    📅 2019 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)