Применение методов машинного обучения для повышения качества крепления скважин
Аннотация
В статье рассматриваются проблемы, связанные с повышением качества крепления скважин на Пякяхинском месторождении, в частности большой объем работы по нахождению взаимосвязи между лабораторными исследованиями и фактическими данными с промысла; трудность нахождения логически обусловленных связей между параметрами и итоговым качеством крепления скважин. Описан новый подход к оценке влияния различных параметров, основанный на математическом аппарате, который исключает субъективные экспертные оценки, что в дальнейшем позволит применить данный метод на месторождениях с различными горно-геологическими условиями. Авторы предлагают использовать принципы математической обработки больших массивов данных с использованием нейронных сетей, обученных прогнозированию характеристик качества крепления скважины (сплошность контакта цементного камня с породой и с обсадной трубой). С учетом предварительно выявленных факторов выработаны решения по повышению герметичности крепи скважин и адгезии цементного камня с ограничивающими поверхностями.
Ключевые слова
Об авторах
Д. В. Шаляпин
Тюменский индустриальный университет; Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Шаляпин Денис Валерьевич, аспирант; инженер 2 категории отдела научно-исследовательских работ по буровым и тампонажным растворам
г. Тюмень
Д. Л. Бакиров
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Бакиров Данияр Лябипович, к. т. н., заместитель директора филиала
г. Тюмень
М. М. Фаттахов
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Фаттахов Марсель Масалимович, начальник отдела научно-исследовательских работ по буровым и тампонажным растворам
г. Тюмень
А. Д. Шаляпина
Тюменский индустриальный университет
Россия
Россия
Шаляпина Аделя Данияровна, аспирант, ассистент кафедры бурения нефтяных и газовых скважин
г. Тюмень
А. В. Мелехов
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Мелехов Александр Васильевич, старший научный сотрудник отдела научно-исследовательских работ по буровым и тампонажным растворам
г. Тюмень
А. В. Щербаков
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Щербаков Андрей Валерьевич, начальник отдела проектирования и реконструкции скважин
г. ТюменьВ. Г. Кузнецов
Тюменский индустриальный университет
Россия
Россия
Кузнецов Владимир Григорьевич, д. т. н., профессор кафедры бурения нефтяных и газовых скважин
г. ТюменьСписок литературы
1. Интегрированное решение по повышению качества крепления скважин в интервалах терригенных отложений / Р. Ф. Галиев, И. Р. Рафиков, А. В. Самсыкин [и др.]. – DOI 10.24887/0028-2448-2019-9-29-33. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 9. – С. 29–33.
2. Оптимизация технико-технологических решений для строительства сложнопрофильных скважин / Д. Л. Бакиров, Э. В. Бабушкин, В. А. Бурдыга [и др.]. – DOI 10.30713/0207-2351-2019-8(608)-39-44. – Текст : непосредственный // Нефтепромысловое дело. – 2019. – № 8 (608). – С. 39–44.
3. Оптимизация затрат на бурение и обустройство месторождения в условиях геологической неопределенности / Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов, Я.И.Баранников [и др.]. – DOI 10.30713/0130-3872-2018-10-22-28. – Текст : непосредственный // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2018. – № 10. – С. 22–28.
4. Снижение износа бурильных труб в скважинах со сложным профилем / Д. Л. Бакиров, В. А. Бурдыга, А. И. Доброчасов [и др.]. – DOI 10.30713/0130-3872-2018-10-33-38. – Текст : непосредственный // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2018. – № 10. – С. 33–38.
5. Бакиров, Д. Л. Предупреждение возникновения водоперетоков применением самовосстанавливающихся составов для крепления скважин / Д. Л. Бакиров, В. А. Бурдыга, В. Н. Ковалев. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 8. – С. 36–39.
6. Разработка тампонажных растворов с цементозамещающими компонентами для крепления скважин в условиях Западной Сибири / Д. Л. Бакиров, В. А. Бурдыга, М. М. Фаттахов, Н. Р. Галеев. – Текст : непосредственный // Интервал. Передовые нефтегазовые технологии. – 2009. – № 2. – С. 43–45.
7. Повышение устойчивости крепи скважины динамическому воздействию / Д. Л. Бакиров, В. А. Бурдыга, М. М. Фаттахов [и др.]. – DOI 10.30713/0207-2351-2020-1(613)-65-70. – Текст : непосредственный // Нефтепромысловое дело. – 2020. – № 1. – С. 65–70.
8. К вопросу оценки качества крепления скважин / Д. Л. Бакиров, В. А. Бурдыга, М. М. Фаттахов, Г. Н. Грицай. – DOI 10.30713/0207-2351-2019-9(609)-10-13. – Текст : непосредственный // Нефтепромысловое дело. – 2019. – № 9 (609). – С. 10–13.
9. Data-driven model for the identification of the rock type at a drilling bit / N. Klyuchnikov, A. Zaytsev, A. Gruzdev [et al.]. – DOI 10.1016/j.petrol.2019.03.041. – Текст : непосредственный // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – Vol. 178. – P. 506–516.
10. Cayeux, E. Toward Drilling Automation: On the Necessity of Using Sensors That Relate to Physical Models / E. Cayeux, B. Daireaux, E. W. Dvergsnes, F. Florence. – DOI 10.2118/163440-PA. – Текст : непосредственный // SPE Drilling & Completion. – 2014. – Vol. 29, Issue 02. – P. 236–255.
11. Chen, T. XGBoost: A scalable tree boosting system / T. Chen, C. Guestrin. – Текст : непосредственный // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. – 2016. – P. 785–794.
12. Downton, G. C. Challenges of Modeling Drilling Systems for the Purposes of Automation and Control / G. C. Downton. – DOI 10.3182/20120531-2-NO-4020.00054. – Текст : непосредственный // IFAC Proceedings Volumes. – 2012. – P. 201–210.
13. Detournay, E. A phenomenological model for the drilling action of drag bits / E. Detournay, P. Defourny. – DOI 10.1016/0148-9062(92)91041-3. – Текст : непосредственный // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics. – 1992. – Vol. 29. – P. 13–23.
14. Современный опыт заканчивания облегченных конструкций горизонтальных скважин / Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов, В. А. Бурдыга [и др.]. – Текст : непосредственный // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2016. – № 11. – С. 48–53.
15. Совершенствование технологии строительства боковых стволов с горизонтальным окончанием в сложных геолого-технических условиях / Д. Л. Бакиров, Г. В. Мазур, Э. В. Бабушкин [и др.]. – DOI 10.24887/0028-2448-2019-8-40-43. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 8. – С. 40–43.
16. Фаттахов, М. М. Оптимизация профилей скважин с большой протяженностью горизонтального участка / М. М. Фаттахов, И. К. Ахметшин.– Текст : непосредственный // Бурение и нефть. – 2012. – № 8. – С. 42–44.
17. Планирование и строительство многозабойных скважин с большим отходом по вертикали / Д. Л. Бакиров, И. К. Ахметшин, М. М. Фаттахов [и др.]. – Текст : непосредственный // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2015. – № 9. – С. 41–50.
18. Бакиров, Д. Л. Опыт строительства скважин сложной архитектуры на месторождениях ОАО «ЛУКОЙЛ» в Западной Сибири / Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов, Л. С. Бондаренко. – Текст : электронный // Российская техническая нефтегазовая конференция и выставка SPE по разведке и добыче (Москва, 14–16 октября 2014 г.). – URL: https://doi.org/10.2118/171264-ru.
19. Фаттахов, М. М. Классификатор многозабойных и многоствольных скважин / М. М. Фаттахов. – Текст : непосредственный // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2015. – № 4. – С. 22–24.
20. Бурение наклонных и горизонтальных скважин : справочник / А. Г. Калинин, Б. А. Никитин, К. М. Солодкий, Б. З. Султанов. – Москва : Недра, 1997. – 647 с. – Текст : непосредственный.
Рецензия
Для цитирования:
Шаляпин Д.В., Бакиров Д.Л., Фаттахов М.М., Шаляпина А.Д., Мелехов А.В., Щербаков А.В., Кузнецов В.Г. Применение методов машинного обучения для повышения качества крепления скважин. Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2020;(5):81-93. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2020-5-81-93
For citation:
Shalyapin D.V., Bakirov D.L., Fattakhov M.M., Shalyapina A.D., Melekhov A.V., Sherbakov A.V., Kuznetsov V.G. The applying of machine learning methods to improve the quality of well casing. Oil and Gas Studies. 2020;(5):81-93. (In Russ.) https://doi.org/10.31660/0445-0108-2020-5-81-93
Просмотров: 257
Послать статью по эл. почте 
Оставить комментарий 