Машинное обучение в системах мониторинга забойного давления в эксплуатационных скважинах: обзор

В последние годы наблюдается стремительное внедрение технологий искусственного интеллекта в нефтегазовую промышленность, что обусловлено необходимостью повышения эффективности разработки месторождений и оптимизации производственных процессов. Одним из наиболее перспективных направлений применения искусственного интеллекта является анализ данных, получаемых с внутрискважинных систем мониторинга, в частности, систем забойного давления. Распространение стационарных датчиков давления позволяет получать непрерывные массивы информации об энергетическом состоянии пласта в реальном времени. Эти данные, будучи частью среды больших данных, требуют применения современных архитектур хранения, обработки и аналитики. Использование алгоритмов машинного обучения, включая нейронные сети и методы регрессионного анализа, позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать параметры пластов, проводить гидродинамические исследования без остановки скважин и повышать точность оперативного управления разработкой. В настоящей статье представлены принципы построения систем мониторинга давления, анализ современных архитектур обработки больших данных (включая лямбда-, каппа- и unified-архитектуры), а также рассмотрены примеры практической реализации алгоритмов машинного обучения на реальных промысловых и синтетических данных. Показана эффективность совмещения прокси-моделирования и машинного обучения в задачах определения межскважинного взаимодействия и прогнозирования режимов работы. Сделан акцент на актуальные кейсы из мировой и казахстанской практики, включая внедрение цифровых решений на базе CRMP-моделей и ансамблевых подходов.