Купить
Открытый доступ
Только для подписчиков
Исследование фактической информации по креплению скважин с применением машинного обучения и нейронных сетей
Аннотация
В отечественной и мировой практике, несмотря на применяемые и разрабатываемые меры по повышению качества крепления скважин, существует проблема возникновения негерметичности конструкции почти в 50 % законченных скважин. Исследование фактических данных с использованием классических методов статистического анализа (регрессионный и дисперсионные анализы) не позволяет моделировать процесс с достаточной точностью, что требует разработки нового подхода к изучению процесса крепления. Предлагается применение методов машинного обучения и нейросетевого моделирования для выявления наиболее значимых параметров и их синергетического воздействия на целевые переменные, влияющие на качество крепления скважин. Определены формулы, необходимые для перевода численных значений результатов акустической и гамма-гамма цементометрии в категориальные переменные для повышения качества вероятностных моделей. Сформирована база данных, состоящая из 93 параметров по 934 скважинам месторождений, расположенных в Западной Сибири. Проведен анализ результатов крепления эксплуатационных колонн горизонтальных скважин четырех стратиграфических сводов, установлены наиболее весомые переменные и закономерности их влияния на целевые показатели. На основании полученных результатов вычислительного эксперимента были сформулированы предложения, позволяющие повысить качество крепления скважин путем корректировки наиболее важных параметров.
Об авторах
Д. В. Шаляпин
Тюменский индустриальный университет;
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Шаляпин Денис Валерьевич, аспирант, Тюменский индустриальный университет, инженер 2 категории управления мониторинга строительства скважин, филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Тюмень
Д. Л. Бакиров
Тюменский индустриальный университет;
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Бакиров Данияр Лябипович, кандидат технических наук, исполняющий обязанности заведующего базовой кафедры ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть» в г. Тюмени, заместитель директора филиала, филиал ООО «ЛУКОЙЛИнжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Тюмень
М. М. Фаттахов
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «КогалымНИПИнефть»
Россия
Россия
Фаттахов Марсель Масалимович, начальник отдела буровых и тампонажных растворов
Тюмень
А. Д. Шаляпина
Тюменский индустриальный университет
Россия
Россия
Шаляпина Аделя Данияровна, аспирант, ассистент кафедры бурения нефтяных и газовых скважин
Тюмень
В. Г. Кузнецов
Тюменский индустриальный университет
Россия
Россия
Кузнецов Владимир Григорьевич, доктор технических наук, профессор кафедры бурения нефтяных и газовых скважин
Тюмень
Список литературы
1. Горбачева, О. А. Разработка и внедрение методов контроля и исследований скважин с межколонными давлениями на Астраханском ГКМ : специальность 25.00.17 «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений», 05.26.03 «Пожарная и промышленная безопасность (по отраслям)» : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Горбачева Ольга Анатольевна ; ГУП Институт проблем транспорта энергоресурсов. – Уфа, 2012. – 26 с. – Место защиты : Институт проблем транспорта энергоресурсов. – Текст : непосредственный.
2. 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.
3. Эффективность внедрения технологии строительства многозабойных скважин с горизонтальным окончанием на месторождениях ООО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь» / Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов, Л. С. Бондаренко [и др.]. – Текст : непосредственный // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2014. – № 10. – С. 42–45.
4. Геомеханическое моделирование для решения задач строительства скважин на месторождениях ООО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь» (на примере Ватьеганского месторождения) / Д. В. Малютин, Д. Л. Бакиров, Э. В. Бабушкин, Д. С. Святухов. – Текст : непосредственный // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – Москва : ОАО «ВНИИОЭНГ». – 2016. – № 11. – С. 23-26.
5. 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.
6. 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.
7. Самсоненко, Н. В. Пути повышения качества крепления скважин / Н. В. Самсоненко. – Текст : непосредственный // Булатовские чтения : сборник статей. – Краснодар, 2020. – Т. 3 – С. 331–335.
8. Белоусов, Г. А. Особенности крепления наклонно направленных и горизонтальных стволов скважин / Г. А. Белоусов, Б. М. Скориков, И. В. Майгуров. – Текст : непосредственный // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2007. – № 4. – С. 47–50.
9. Николаев, Н. И. Повышение качества крепления скважин с горизонтальными участками / Н. И. Николаев, Е. В. Кожевников. – Текст : непосредственный // Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое горное дело. – 2014. – Т. 3, № 11. – С. 29–37.
10. 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. – Direct text // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – Vol. 178. – P. 506–516.
11. 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. – Direct text // SPE Drilling & Completion. – 2014. – Vol. 29, Issue 02. – P. 236–255.
12. Chen, T. XGBoost : A scalable tree boosting system / T. Chen, C. Guestrin – Direct text // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. – 2016. – P. 785–794.
13. 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. – Direct text // IFAC Proceedings Volumes. – 2012. – Vol. 45, Issue 8. – P. 201–210.
14. Detournay, E. A phenomenological model for the drilling action of drag bits / E. Detournay, P. Defourny. – DOI 10.1016/0148-9062(92)91041-3. – Direct text // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics. – 1992. – Vol. 29, Issue 1. – P. 13–23.
15. Применение методов машинного обучения для повышения качества крепления скважин / Д. В. Шаляпин, Д. Л. Бакиров, М. М. Фаттахов [и др.]. – DOI 10.31660/0445-0108-2020-5-81-93. – Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2020. – № 5. – С. 81–93.
16. Шаляпин, Д. В. Перспективы разработки математической модели для повышения качества крепления скважин на месторождениях Западной Сибири / Д. В. Шаляпин, А. Д. Бакирова, В. Г. Кузнецов. – Текст : непосредственный // Состояние, тенденции и проблемы развития нефтегазового потенциала Западной Сибири : материалы докладов Международной академической конференции. – Тюмень, 2020. – С. 142–146.
17. Шаляпин, Д. В. Разработка технологических решений по подготовке ствола скважины к цементированию и повышению качества крепления с использованием искусственного интеллекта для Пякяхинского месторождения / Д. В. Шаляпин, А. Д. Бакирова. – Текст : непосредственный // Проблемы геологии и освоения недр : труды XXIV Международного симпозиума имени академика М. А. Усова студентов и молодых ученых, посвященного 75-летию Победы в Великой Отечественной войне. – Томск, 2020. – С. 436–437.
18. Шаляпин, Д. В. Применение методов математического анализа для повышения качества крепления скважин / Д. В. Шаляпин, Э. В. Бабушкин, А. Д. Шаляпина. – Текст : непосредственный // Нефть и газ: технологии и инновации : материалы Национальной научно-практической конференции. В 3 томах / Отв. ред. Н. В. Гумерова. – Тюмень, 2020. – С. 107–110.
19. Шаляпин, Д. В. Разработка для Пякяхинского месторождения технологических решений по подготовке ствола скважины к цементированию и повышению качества крепления с использованием искусственного интеллекта / Д. В. Шаляпин, А. В. Щербаков, А. Д. Бакирова. – Текст : непосредственный // Булатовские чтения : сборник статей. Т. 3. – Краснодар, 2020. – С. 372–376.
20. Шаляпин, Д. В. Исследование и разработка технико-технологических решений по строительству скважин в условиях Большехетской впадины / Д. В. Шаляпин, А. Д. Бакирова, В. Г. Кузнецов. – Текст : непосредственный // Новые технологии — нефтегазовому региону : материалы Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых : в 2 томах. Том 1 / Отв. ред. П. В. Евтин. – Тюмень, 2020. – С. 53–55.
Для цитирования:
Шаляпин Д.В., Бакиров Д.Л., Фаттахов М.М., Шаляпина А.Д., Кузнецов В.Г. Исследование фактической информации по креплению скважин с применением машинного обучения и нейронных сетей. Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2021;(3):108-119. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2021-3-108-119
For citation:
Shalyapin D.V., Bakirov D.L., Fattahov M.M., Shalyapina A.D., Kuznetsov V.G. Research of actual information on well casing using machine learning and neural networks. Oil and Gas Studies. 2021;(3):108-119. (In Russ.) https://doi.org/10.31660/0445-0108-2021-3-108-119
Просмотров: 15
Послать статью по эл. почте 
Оставить комментарий 