1.51M
Category: ConstructionConstruction

Прогнозная аналитика осложнений и оптимизация при строительстве скважин

1.

Прогнозная аналитика осложнений и оптимизация при
строительстве скважин
Повторные испытания ПК Amirig
Москва, 2024г.

2.

Общее
Цели:
Целью проведения испытаний является проверка разработанных технических решений,
реализованных Исполнителем в ПК Amirig, путем пробного функционирования комплекса в
полевых условиях на реальных объектах бурения Заказчика
Объект испытаний:
Объектом испытаний является программный комплекс «Amirig» и его функциональные
модули:
1. Прогноз осложнений при бурении на основании предварительных (построенных до
начала бурения) цифровых моделей осложнений.
2. Выявление отклонений от планового режима бурения.
3. Формирование рекомендаций по бурению в режиме реального времени.
4. Цифровой баланс операций. Распознавание операций в режиме реального времени,
выявление скрытого НПВ.
5. Выявление зон Аномально Высокого Пластового Давления (АВПД).
6. Контроль качества данных ГТИ.
7. Оперативная интерпретация газового каротажа.

3.

Исходные данные
Цифровые данные и дополнительные материалы по скважинам, пробуренным на к. 413
Мало-Балыкского месторождения:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
18336G
18338G
18368
18373
18374
18342GB
18342G (18355)
18356
18375 (18372G)
18376 (18965G)
Данные использованы для
построения статистических и
нейронных моделей
LAS время/глубина
журнал осложнений
литология
фактический профиль
программа бурения

4.

Статистическая модель
Статистическая модель объединяет в себе цифровые версии геологического разреза множества скважин,
технологических параметров, и их производных (MSE, dExp, и др), а также других параметров (геофизика,
гидродинамика и т.д.)
Статистическая модель отвечает на вопрос: какова вероятность возникновения определенных осложнений при
данной технологии бурения текущей скважины относительно конкретной породы и пласта?
Геология / глубина выступают в качестве осей модели.
Процентное соотношение осложнений
относительно всего массива данных по
глубине
Процентное соотношение осложнений
относительно друг друга
100%
7%
90%
6%
80%
70%
5%
60%
4%
50%
3%
40%
2%
30%
20%
1%
10%
0%
0%
103
105
108
103 – НГВП ранняя стадия
105 – Заклинивание долота
108 – Затяжки посадки
201 – Повреждение БК (промывы, слом и т.д.)
201
103
105
108
201

5.

Статистическая модель
Собрано три различные статистические модели:
1. Модель НГВП
2. Модель подклинок
3. Модель общая (относительно всех осложнений)
Параметры расчета модели:
1. Литология (порода, стратиграфия)
2. Газовый каротаж (покомпонентный состав, общий газ)
3. Реология бурового раствора (плотность вход/выход, температура вход/выход
4. Технологические параметры (вес, расход вход/выход, давление, момент, обороты, общий
объем емкостей)
5. Коды осложнений
Статистическая модель возвращает:
1. Вероятности возникновения осложнений относительно данной литологии и стратиграфии
2. Коридоры вероятностей

6.

Нейронная модель
Нейронные сети решают задачу классификации осложнений путем обучения сети –
определение аномальности в процессе бурения, которые могут привести к
аварийным ситуациям.
Протестированные типы нейронных сетей:
1. Сети с использованием скользящих средних (максимальная точность 0,7)
2. Модели на основе анализа последовательностей
3. Модели на основе паттернов
Использованные гипотезы:
1.
2.
3.
4.
Обработка скользящим окном
Обработка производными
Усреднение и производные
Геология

7.

Нейронные сети: результаты оставить
Результаты:
1. Различные параметры сети
(количество слоев, регуляризация
и т.д.) не сильно влияют на
эффективность.
2. Агрегация: выбрано оптимальное
окно (50сек).
3. Выборка параметров на основе
весов снижает сложность
обучения. Геология не имеет
высокого веса.
4. Несбаланасированность исходных
данных.

8.

Проблемы статистических/нейронных моделей
Геология
1. Оцифровка и кодирование геологических данных,
категоризация осложнений:
• Описание породы (классификация ее свойств)
Стратиграфия
Осложнения
• Классификация пластов, которая может меняться
в рамках одного бассейна (особенности
залегания пластов)
• Классификация осложнений и их оцифровка
(дискретность, качество базы данных, условия,
при которых возникали осложнения)
Идеальная статистическая модель описывает
все скважины месторождения, охватывая
максимальное количество технологических,
геофизических и геологических данных.

9.

Оповещения о возможных осложнениях
1. Анализ статистических/нейронных моделей с выдачей комплексных
рекомендаций по улучшению процесса проводки ствола скважины и снижению
вероятности возникновения осложнений путем рассылки почтой / сообщений в
групповой чат/ комментарии на графиках.
2. Анализ в режиме рейлтайм с целью выявления осложнений
(затяжки/посадки, прихваты, подклинки, ранее выявление НГВП) и рассылка
автоматических сообщений в групповые чаты
Организовано 3 групповых чата (на базе Telegram):
1. Уровень буровой (мастер, супервайзер, и др.)
2. Уровень УМБ
3. Уровень руководства.

10.

Дополнительный функционал
Анализ баланса времени / суточные рапорта

11.

Дополнительный функционал
Анализ качества датчиков ГТИ

12.

Дополнительный функционал
Контроль РТК

13.

Дополнительный функционал
Интерпретация ГК

14.

Дополнительный функционал
Контроль СПО (спуск ОК, запись весов относительно карты весов, контроль
объемов)

15.

Спасибо за внимание!
English     Русский Rules