ГЛУБОКИЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗА ЗНАЧЕНИЙ ДЕБИТОВ ДОБЫВАЮЩИХ СКВАЖИН

Abstract

Актуальность исследования обусловлена необходимостью поддержки принятия решения специалистами добывающих предприятий нефтегазовой отрасли при управлении производством. Точное прогнозирование значений дебитов добывающих скважин позволяет определить такие технологические режимы работы фонда скважин и технологического оборудования, которые позволят достичь заданного объёма выпуска продукции. Существующие методы не всегда обеспечивают требуемый уровень точности при прогнозе значений дебитов скважин, что приводит к ошибкам при расчёте экономического эффекта при оценке рентабельности добывающих скважин и последующих поставок углеводородного сырья, а также при учёте ограничений, накладываемых органами надзора за пользованием недрами. Цель: разработать и предложить наиболее эффективные модели глубоких искусственных нейронных сетей при прогнозе значений компонентов добычи углеводородного сырья – нефти, газа, жидкости (газового конденсата) и воды. Объекты: технологические параметры дебитов добывающих скважин фонда нефтяных, газовых, нефтегазовых и нефтегазоконденсатных месторождений. Методы: методы анализа больших объёмов технологических данных скважин, развиваемые в соответствии с концепцией «Big Data»; модели глубоких искусственных нейронных сетей; объектно-ориентированное программирование; методы оценки и статистического анализа результатов исследований эффективности глубоких искусственных нейронных сетей при прогнозе значений дебитов добывающих скважин. Результаты. Разработана методика подготовки данных по дебитам скважин для обучения и тестирования глубоких искусственных нейронных сетей прямого распространения. Проведены исследования различных архитектур таких нейросетей при решении задач прогноза дебитов нефти, газа, жидкости (газового конденсата) и дебита воды. Выявлены наиболее эффективные архитектуры глубоких нейросетей прямого распространения. Такие нейронные сети позволяют увеличить точность прогноза в два и более раза по сравнению с точностью прогноза, даваемой традиционным методом экстраполяции по скользящей средней.