Выделение продуктивных интервалов и прогноз промышленных характеристик в скважинах с применением алгоритмов машинного обучения на примере Шингинского нефтяного месторождения

Балашов, Дмитрий Александрович Отделение нефтегазового дела (ОНД)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Разработка методики выделения продуктивных интервалов в скважинах на основе каротажных данных с помощью алгоритмов кластеризации и их увязка с промышленными характеристиками скважин с целью прогноза последних на проектных скважинах.

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………………………….. 13

1 СВЕДЕНИЯ О МЕСТОРОЖДЕНИИ …………………………………………………………………………. 15

1.1 Общие сведения …………………………………………………………………………………………………. 15

1.2 Геолого-физическая изученность ………………………………………………………………………… 18

1.3 Тектоническое строение территории …………………………………………………………………… 19

1.4 Стратиграфия месторождения …………………………………………………………………………….. 21

1.5 Нефтегазоносность …………………………………………………………………………………………….. 26

2 ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР ………………………………………………………………………………………… 29

3 ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ, ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ И СПОСОБ РЕАЛИЗАЦИИ …… 39

3.1 Объект исследования ………………………………………………………………………………………….. 39

3.2 Исходные данные……………………………………………………………………………………………….. 40

3.3 Способ реализации …………………………………………………………………………………………….. 40

4 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ……………………………………………………………………………………… 42

4.1 Выбор скважин для оценки алгоритмов кластеризации ……………………………………….. 42

4.2 Выбор алгоритмов кластеризации ………………………………………………………………………. 44

4.3 Подготовка данных …………………………………………………………………………………………….. 54

4.4 Разработка метрики оценка качества кластеризации ……………………………………………. 57

4.5 Машинное обучение с учителем для прогноза запускных дебитов ………………………. 70

4.6 Метод кривых темпов падения добычи ……………………………………………………………….. 78

4.7 Выбор скважин для уплотняющего бурения ……………………………………………………….. 81

4.8 Стандартный подход составления рейтинга бурения …………………………………………… 83

5 РЕЗУЛЬТАТЫ РАЗРАБОТКИ …………………………………………………………………………………… 85

6 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ…………………………………………………………………………….. 86

6.1 Перспективность методики…………………………………………………………………………………. 86

6.2 Реализация технической задачи ………………………………………………………………………….. 87

6.3 Технико-экономическое обоснование применимости методики …………………………… 87

7 СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ …………………………………………………………………….. 95
7.1 Аварийные ситуации в процессе бурения и добычи …………………………………………….. 98

7.2 Охрана окружающей среды ………………………………………………………………………………… 99

7.3 Ликвидация скважин ……………………………………………………………………………………….. 100

7.4 Безопасность и здоровье персонала …………………………………………………………………… 101

ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………………………………………………………… 102

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ………………………………………………………………… 104

Приложение А ……………………………………………………………………………………………………………….. 106

Приложение Б ………………………………………………………………………………………………………………. 107

Приложение В ……………………………………………………………………………………………………………….. 108

Целью работы является разработка методики, которая позволяет
выделять продуктивные интервалы в скважинах с помощью машинного
обучения без учителя и в дальнейшем увязывать результаты кластеризации с
промышленными характеристиками скважин с помощью регрессионного
анализа.
Основными задачами, решение которых представлено в данной работе,
являются:
1. ознакомление с геологическим строением выбранного для анализа
месторождения, анализ предоставленных для работы данных ГИС, РИГИС и
данных по добычи скважин;
2. разработка методологии обработки исходных данных для
возможности их применения в машинном обучении, оптимизация методологии
средствами языка программирования Python;
3. разработка алгоритма работы с машинным обучением без учителя
для задач нефтяной индустрии, выбор и разработка оптимальных метрик
оценки качества результатов кластеризации для геологических задач,
обоснование процесса выбора алгоритма при кластерном анализе, проведение
кластеризации по каротажным кривым для выделения продуктивных
интервалов с помощью анализа выделенных коллекторских и неколлекторских
кластеров, сравнение результатов разных алгоритмов и выбор наиболее
оптимального;
4. разработка и применение подхода обработки результатов
кластеризации для возможности использования их при регрессионном анализе;
5. обоснование и выбор регрессионной модели для прогноза
запускных промышленных характеристик скважин, таких как запускные
дебиты нефти и жидкости;
6. обоснование возможности применения уплотняющего бурения на
месторождении, планирование проектных скважин и получение типов
кластеров и их мощностей в скважинах с помощью методов интерполяции;
7. получение запускных дебитов на проектных скважинах путем
применения полученной в процессе регрессионного анализа модели;
8. анализ кривых темпов падения добычи нефти и жидкости на
месторождении с целью получения усредненных кривых падения добычи по
месторождению для нефти и жидкости;
9. оценка полученной методики для составления рейтинга бурения
уплотняющих скважин путем сравнения ее со стандартным подходом;
10. оценка экономической эффективности разработанной методики;
11. анализ возможных негативных последствий на окружающую среду
в результате бурения уплотняющих скважин и планирование способов их
минимизации, планирование мероприятий для обеспечения безопасной работы
персонала.
Работа является актуальной ввиду того, что разработанный подход несет
в себе не только теоретическое обоснование, но и возможность практического
применения для разных задач нефтяной индустрии. Методикой могут
пользоваться как геологи, так и нефтяники-разработчики. В работе доказана
экономическая эффективность. Более того, методика использует последние
наработки в области машинного обучения, а также и совершенно новые
разработанные подходы, которые позволяют решать сложные задачи.

В данной работе была разработана методика, позволяющая выделять
продуктивные интервалы с помощью алгоритмов машинного обучения без
учителя, а затем применять полученные при кластерном анализе результаты для
прогноза промышленных характеристик скважин с помощью регрессионного
анализа.
В работе были решены следующие задачи:
1. Проведен анализ геологического строения выбранного
месторождения, исходных данных в виде ГИС и РИГИС, а также данных о
добычи скважин;
2. Был разработан подход для обработки исходных необходимых для
работы данных, а также проведена ее автоматизация с помощью языка
программирования Python, составлена программа, автоматизирующая процесс;
3. Был разработан алгоритм для работы с машинным обучением без
учителя в области нефтяной индустрии, была разработана универсальная
метрика, позволяющая оценить качество кластеризации любого алгоритма,
особенно хорошо показавшая себя в геологической задаче, проведен процесс
кластеризации и обоснован выбор оптимального алгоритма для кластерного
анализа с помощью разработанной метрики;
4. Был составлен план обработки результатов кластеризации, в
результате которой формируются данные, используемые в дальнейшем
регрессионном анализе;
5. Описан процесс выбора регрессионной модели для конкретной
геологической задачи для прогноза запускных дебитов нефти и жидкости на
скважинах;
6. Обоснована возможность улучшения системы разработки путем
бурения уплотняющих скважин, спроектированы уплотняющие скважины на
месторождении, получены типы и мощности кластеров в проектных скважинах
с применением методов интерполяции;
7. Получены запускные дебиты на проектных скважинах с помощью
регрессионной модели;
8. Проведен анализ кривых темпов падения нефти и жидкости,
получены усредненные кривые падения добычи нефти и жидкости для
гиперболической модели Арпса;
9. Проведена оценка методики при составлении рейтинга бурения
проектных скважин путем сравнения ее со стандартным подходом;
10. Получена экономическая оценка методики;
11. Проведен анализ возможных негативных последствий на
окружающую среду, которые могут проявиться в процессе бурения
уплотняющих скважин, и описаны способы их минимизации, также были
спланированы мероприятия по обеспечению безопасности рабочих на
территории месторождения.

1.Федеральный закон от 10 января 2002 г. №7-ФЗ «Об охране
окружающей среды» // Собрание законодательства Российской Федерации – 14
января 2002 г. – №2 – Ст. 133.
2.Налоговый кодекс Российской Федерации. [Электронный ресурс]:
от 13.07.2015 № 214- ФЗ, №232-ФЗ (ред. от 10.10.2016) // Консультант Плюс. –
Режим доступа: http://www.consultant.ru/
3.Приказ от 12 марта 2013 года N101 «Об утверждении Федеральных
норм и правил в области промышленной безопасности “Правила безопасности в
нефтяной и газовой промышленности” (с изменениями на 12 января 2015 года)
(редакция, действующая с 1 января 2017 года)»// Федеральная служба по
экологическому, технологическому и атомному надзору
4.Приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 10 марта
2015 г. N 153н “Об утверждении профессионального стандарта “Бурильщик
капитального ремонта скважин” // Собрание законодательства Российской
Федерации – 2013, N 4, ст. 293; 2014, N 39, ст. 5266
5.Приказ от 9 декабря 2014 г. N 997н «Об утверждении типовых норм
бесплатной выдачи специальной одежды, специальной обуви и других средств
индивидуальной защиты работникам сквозных профессий и должностей всех
видов экономической деятельности, занятым на работах с вредными и (или)
опасными условиями труда, а также на работах, выполняемых в особых
температурных условиях или связанных с загрязнением» // Министерство труда
и социальной защиты российской федерации
6.Доусон, М. Программируем на python – Санкт-Петербург: Питер,
2018. – 416 с.
7.Кныш, С.К. Основы структурной, исторической и региональной
геологии / С.К. Кныш, Н.В. Гумеров, А.К. Полиенко. – Томск: Изд-во ТПУ,
2009. – 375 с.
8.Рашка, С. Python и машинное обучение / перевод с английского
А.В. Логунова. – Москва: ДМК Пресс, 2017. – 418 с.
9.Чернова, О.С. Нефтегазоносные провинции России и сопредельных
территорий / О.С. Чернова. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 256 с.
10. Hedong Sun Advanced Production Decline Analysis and Application /
Hedong Sun. – Houston: Gulf Professional Publishing, 2015. – 352 p.
11. Patrick Corbett MSc Petroleum Geoscience / Patrick Corbett, Gary
Couples, Andy Gardiner, Helen Lever. – Edinburgh: Heriot Watt University UK,
2017. – 640 p.
12. Sebastian Rashka Python machine learning / Sebastian Rashka –
Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2015. – 454 p.
13. Zed A. Shaw Learn Python the hard way: a very simple introduction to
the terrifying beautiful world of computers and code – Third edition / Zed A. Shaw –
Crawfordsville: RR Donnelley, 2013. – 306 p.
14. Y. Zee Ma Unconventional Oil and Gas Resources Handbook / Y. Zee
Ma, Stephen A. Holditch. – Houston: Gulf Professional Publishing, 2015. – 550 p.
15.MSc Petroleum Geology – Aberdeen: University of Aberdeen UK,
Department of Geology and Petroleum Geology, 2000. – 376 p.
16. MSc Petroleum Economics– Edinburgh: Heriot Watt University UK,
Institute of Petroleum Engineering, 2016. – 556 p.
17. Joel Gevirtz Lithofacies Classification for Earth Modeling: Letting the
Data Speak For Itself / Joel Gevirtz, Adriana Ovalle. SPE-185049-MS, 2017
18. Свободная энциклопедия Petrowiki, «Production forecasting decline
curve analysis»
19. Электронный ресурс Habr, «Первичный анализ данных с Pandas»
20. ЭлектронныйресурсHabr,«Обучениебезучителя:PCA,
кластеризация»
21. Электронный ресурс Habr, «Линейные модели классификации и
регрессии»

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

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

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

    Мария М. УГНТУ 2017, ТФ, преподаватель
    5 (14 отзывов)
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ... Читать все
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ. Большой опыт в написании курсовых, дипломов, диссертаций.
    #Кандидатские #Магистерские
    27 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 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
    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ
    Александра С.
    5 (91 отзыв)
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повы... Читать все
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повышении уникальности текста и оформлении библиографических ссылок по ГОСТу.
    #Кандидатские #Магистерские
    132 Выполненных работы
    Екатерина П. студент
    5 (18 отзывов)
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно... Читать все
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно занимаюсь английским языком, уровень владения - Upper-Intermediate.
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Виктор В. Смоленская государственная медицинская академия 1997, Леч...
    4.7 (46 отзывов)
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выв... Читать все
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выводы).Пишу статьи в РИНЦ, ВАК.Оформление патентов от идеи до регистрации.
    #Кандидатские #Магистерские
    100 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

    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)