Научно-технический центр «Газпром нефти» и Сколковский институт науки и технологии (Сколтех) создают уникальную цифровую технологию для выбора оптимальной системы разработки нефтяных месторождений. Собственный цифровой инструмент позволит сократить использование коммерческих аналогов, сэкономив компании около 200 миллионов рублей до 2022 года.

Инновационные алгоритмы, разрабатываемые в рамках проекта «Метамодель* притока к скважине», позволят в разы сократить время для определения оптимального количества добывающих и нагнетательных скважин с учетом геологических предпосылок, а также обеспечат мониторинг добычи после их ввода в эксплуатацию. Для создания программы используются технологии машинного обучения, в том числе глубокие нейронные сети. Проект реализуется в рамках технологической стратегии компании «Газпром нефть» по направлению «ЭРА»** (Электронная разработка активов). При разработке месторождений важно построить качественную гидродинамическую модель нефтяной залежи. Нужно ответить на вопросы о том, сколько необходимо скважин, какого они должны быть типа, где их лучше разместить в пласте. Оптимальный вариант для каждого месторождения определяется индивидуально. Специально для Научно-технического центра «Газпром нефти» сотрудники Сколтеха разрабатывают метамодель, которая выполняет необходимые расчеты на суперкомпьютере института и анализирует полученные результаты.

«Создание новых цифровых продуктов, оптимизирующих технологические процессы компании — один из приоритетов нашего развития. Представьте себе человека, который обладает большим опытом решения тысяч похожих уравнений с разными параметрами. Его опыт настолько велик, что он может очень точно предсказывать ответы в новых уравнениях. Здесь то же самое — мы обучились на тех уравнениях, что мы знаем, просчитав их сотни тысяч раз, и можем предсказать на основании новых данных значения интересующих нас параметров», — отметил генеральный директор Научно-технического центра Марс Хасанов.

СПРАВКА

Метамодель — это модель, построенная на методах машинного обучения (Machine Learning). Такие модели «сами обучаются», обрабатывая большой объем данных и учитывая в дальнейшей работе ранее выявленные закономерности.

«ЭРА» (электронная разработка активов) — это стратегия развития цифровых проектов «Газпром нефти» в сфере разведки и добычи, которая охватывает все основные направления деятельности: геологоразведку, геологию, бурение, разработку, добычу, обустройство месторождений. Ее реализация началась в 2012 году, а в 2014 году она была включена в Технологическую стратегию «Газпром нефти» и является одним из ключевых ее направлений. В 2017 году стратегия была актуализирована для соответствия новым производственным и бизнес-задачам дочерних обществ «Газпром нефти». В работе находится более 30 проектов, входящих в «ЭРА».