Исследовательский проект посвящен разработке и внедрению передовых интеллектуальных систем для моделирования и оптимизации гидроразрыва пласта (ГРП), ориентированных на повышение эффективности добычи углеводородов из залежей с трудноизвлекаемыми запасами (ТРИЗ). Проект фокусируется на создании адаптивных алгоритмов на основе искусственного интеллекта, способных анализировать большие объемы геологических и промысловых данных, прогнозировать поведение пласта под воздействием ГРП и предлагать оптимальные параметры его проведения. Особое внимание уделяется интеграции машинного обучения, нейронных сетей и методов оптимизации для минимизации рисков, снижения затратных составляющих и максимизации коэффициента извлечения нефти (КИН) в сложных геологических условиях. Результаты проекта позволят усовершенствовать методы разработки ТРИЗ, что является критически важным для устойчивого развития нефтегазовой отрасли.
Разработать интеллектуальную платформу, использующую технологии искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и динамической оптимизации параметров гидроразрыва пласта. Цель - повышение эффективности добычи углеводородов из трудноизвлекаемых запасов за счет адаптации к изменяющимся условиям пласта.
Интеллектуальная система поддержки принятия решений для инженеров-нефтяников, позволяющая строить точные модели геомеханического поведения пласта и оптимизировать параметры ГРП в реальном времени. Система предоставит рекомендации по выбору оптимальных флюидов, проппанта и режима закачки для максимального увеличения продуктивности скважин.
Традиционные методы моделирования и оптимизации ГРП часто оказываются неэффективными при работе с пластами, обладающими сложной геологической структурой и аномальными свойствами, характерными для ТРИЗ. Это приводит к неоправданным затратам, снижению дебитов и неполному освоению запасов. Недостаточно точные прогнозы и отсутствие гибкости в управлении процессом ГРП являются ключевыми сдерживающими факторами.
Резкое снижение рентабельности добычи на зрелых месторождениях и истощение легкоизвлекаемых запасов делают актуальным освоение ТРИЗ, где ГРП играет ключевую роль. Применение ИИ-технологий для интеллектуального моделирования и оптимизации ГРП позволит существенно сократить операционные расходы и повысить экономическую привлекательность разработки таких сложных объектов, обеспечивая долгосрочную стабильность нефтегазовой отрасли.
Создать и апробировать прототип интеллектуальной системы для моделирования и оптимизации процессов гидроразрыва пласта, обеспечивающий прирост эффективности разработки залежей с трудноизвлекаемыми запасами. Система должна демонстрировать снижение затрат на 15-20% и увеличение КИН на 5-10% по сравнению с традиционными подходами.
Проект будет интересен специалистам нефтегазовой отрасли, инженерам-разработчикам, научным сотрудникам, занимающимся моделированием пластовых процессов, а также студентам старших курсов и аспирантам профильных специальностей. Особый интерес система представит для компаний, работающих с трудноизвлекаемыми запасами, стремящихся повысить операционную эффективность.
Вычислительные мощности для обработки больших данных и обучения моделей машинного обучения, специализированное программное обеспечение для геологического моделирования и гидродинамических расчетов, доступ к базам данных промысловых и геологических исследований, квалифицированный персонал.
Руководит научной работой, определяет теоретическую базу исследования, координирует разработку интеллектуальных алгоритмов и методологию их апробации, отвечает за публикацию результатов в рецензируемых научных журналах и подготовку отчетной документации.
Предоставляет экспертные знания о процессах ГРП и особенностях разработки ТРИЗ, участвует в сборе и интерпретации геологических данных, валидирует результаты моделирования и оптимизации с точки зрения практической применимости и экономической целесообразности.
Отвечает за разработку, имплементацию и тестирование моделей машинного обучения и нейронных сетей, интеграцию ИИ-алгоритмов в общую систему, оптимизацию производительности моделей и их адаптацию к специфике нефтегазовых данных.
Осуществляет разработку программной архитектуры системы, интеграцию различных модулей, создание пользовательского интерфейса, а также обеспечивает сбор, предобработку и управление данными, необходимыми для работы ИИ-моделей.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
