«Газпром нефть» применяет нейронные сети для разведочного бурения

27 марта 2018

Специалисты Научно-технического центра «Газпром нефти» совместно с Московским физико-техническим институтом (МФТИ) создали самообучающуюся программу, позволяющую прогнозировать свойства пород на новых месторождениях. Реализация проекта позволит сэкономить компании десятки миллионов рублей за счет оптимизации количества исследований и повышения качества прогнозирования.

Единственная возможность физического изучения породы месторождения – это доставить в процессе разведочного бурения с глубины в несколько тысяч метров ее образец – керн (шлиф). Эта дорогостоящая процедура сегодня является практически единственным способом анализа породы на наличие углеводородов. Благодаря новой уникальной программе появилась возможность прогнозировать свойства пород на новых месторождениях без отбора новых образцов кернов. Теперь специалисты «Газпром нефти» смогут анализировать «цифровые двойники» шлифов, собранные в единую самообучающуюся базу данных, объединяющую весь совокупный опыт разведочного бурения компании.

Новая технология была разработана совместно с МФТИ, который создал ее программный код. Специалисты НТЦ проводили экспертизу проекта и адаптировали алгоритмы программы для решения прикладных задач нефтегазовой отрасли. Разработка будет интегрирована в информационную систему «Газпром нефти» ЭРА.

«Газпром нефть» занимает лидирующие позиции по цифровизации в российской нефтегазовой отрасли. Нейронные сети и машинное обучение позволяют нам обрабатывать огромные массивы данных. В периметре компании накоплены уникальные знания и опыт анализа кернового материала, которые, благодаря современным технологиям, теперь доступны всем профильным специалистам «Газпром нефти»», – отметил генеральный директор НТЦ Марс Хасанов. 

Источник: «Газпром нефть»