Эти алгоритмы можно использовать не только на практике, но и для научных исследований.

ТАСС, 15 июля. Российские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая может предсказывать, сколько нефти можно добыть из того или иного месторождения при помощи многостадийного гидравлического разрыва пласта. Об этом пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий со ссылкой на статью в Journal of Petroleum Science and Engineering.

«Наш подход открывает возможности для создания системы, которая будет выдавать инженерам рекомендации по оптимальному набору параметров для гидроразрыва пласта или, по крайней мере, информацию о более узких диапазонах для поиска нужного набора проектных параметров», — рассказал один из разработчиков, профессор Сколтеха Андрей Осипцов.

За последний век геологи открыли множество месторождений нефти и прочих углеводородов, "запечатанные" внутри отложений сланцевых пород. В них находятся большие запасы полезных ископаемых, однако до недавнего времени добывать их было или невозможно или невыгодно. Примерно 50 лет назад инженеры решили эту проблему, придумав методику гидравлического разрыва пласта (ГРП).

Ее суть заключается в том, что нефтяники пробуривают в нефтеносной породе специальную сеть из скважин, в которую под давлением закачивается специально подобранная вязкая жидкость с твердыми частицами. В результате этого в породах образуется множество трещин, через которые углеводороды можно откачать. 

Гидравлический разрыв пласта сейчас используют для добычи нефти в США, Канаде и других стран с большими залежами сланцевых пород. В России его можно применять для разработки так называемых баженовских свит — нефтеносных сланцевых пород, гигантские залежи которых образовались в конце юрского периода на дне моря, находившегося на месте современной Западной Сибири. По оценкам экспертов «Газпром нефти», в них содержится от 1 до 60 млрд тонн нефти.

Искусственный интеллект-«нефтяник»

За последние годы методика гидроразрыва пласта стала настолько сложной, что для этого нужно просчитывать все свойства месторождения с помощью очень точных компьютерных моделей. И даже такие расчеты, как показывает практика, далеко не всегда дают стопроцентно оптимальный результат. Из-за этого значительная часть нефти остается внутри породы.

Осипцов и его коллеги нашли решение для этой проблемы. Они приспособили систему машинного обучения для предсказания того, как много нефти можно будет извлечь из произвольного пласта пород с помощью многостадийного гидроразрыва пласта.

Российские нефтяники и ученые уже два года собирают детальную базу данных, в которую входит исчерпывающая информация по объемам добычи и характеру устройства для примерно шести тысяч скважин и 20 месторождений нефти в Западной Сибири.

Используя эти данные, математики из Сколтеха обучили систему ИИ достаточно точно просчитывать то, как будет вести себя скважина во время добычи и как много нефти можно из нее извлечь, используя текущие параметры проведения гидроразрыва пласта. Вдобавок, как отмечают ученые, этот алгоритм можно приспособить и для решения обратной задачи – чтобы выбрать оптимальные параметры для ГРП.

Кроме того, этот же подход можно использовать и для научных исследований, в частности, чтобы определять, как состав жидкости, количество твердых частиц в ней и другие параметры ведения работ влияют на количество извлекаемой нефти и другие важные аспекты работы скважины. Эти расчёты помогут нефтяникам более оптимально и безопасно извлекать углеводороды из недр Земли, заключают ученые.