01
Объективная оценка взаимовлияния скважин
Нейросеть на основе суточных замеров рассчитывает реальные индексы реагирования между скважинами. Исключается субъективизм и «интуитивные» решения по закачке.
АТЛАС – Управление заводнением
Нейросетевые технологии управления добычей на зрелых месторождениях
Рост добычи, снижение себестоимости и обводнённости — за счёт интеллектуального перераспределения закачки
Скачать презентациюАТЛАС – Управление заводнением
Реестры и статусы
Проблемы
С какими вызовами сталкиваются нефтяные компании на зрелых месторождениях?
- Темпы падения добычи базового фонда — от 10 до 20% в год
- Рост эксплуатационных и капитальных затрат при снижающейся эффективности ГТМ
- Рост обводнённости и непроизводительной закачки воды
- CAPEX на инфраструктуру уже понесён — новые капиталовложения не окупаются
Каждый месяц неоптимальной закачки — это миллионы рублей упущенной прибыли и рост обводнённости. Нужен новый подход, основанный на искусственном интеллекте.
Решение
АТЛАС —Управлениезаводнением
- Без CAPEX: только регулирование закачки — без бурения, без новых ГТМ, без роста операционных затрат
- AI-ядро: нейронные сети находят скрытые взаимосвязи в системе скважин, недоступные эксперту
- Быстрый эффект: первые результаты — в течение 2–3 месяцев после внедрения
Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, которое устанавливает многомерные функциональные зависимости между режимами нагнетательных и добывающих скважин и решает оптимизационную задачу — максимизирует добычу нефти без капиталоёмких ГТМ.
Процесс
Схема работы АТЛАС –Управление заводнением
Входные данные
- Суточные замеры по добывающим и нагнетательным скважинам (дебит жидкости, приёмистость, обводнённость, забойное давление)
Обработка данных
Кластеризация
Образование пар добывающих и нагнетательных скважин с учётом геометрии сетки, определение трендов в динамике и расчёт индекса реагирования с формированием элементов заводнения
Обучение нейросети
Построение многомерных функциональных зависимостей показателей эксплуатации добывающих и нагнетательных скважин
Оптимизация
- Решение задачи максимизации суммарного дебита нефти с учётом технологических, геологических и экономических ограничений
Инструментарий
Модули продукта
Область применения технологии
Для каких объектов подходит
Критерии подбора объекта для применения технологии
- Тип залежи
- Пластовая
- Массивная
- Литологически экранированная
- Стадия разработки
- третья и четвёртая
- I
- II
- III
- IV
- Доля ВНЗ
- до 90 %090100
- Доля ГНЗ
- до 50 %050100
- Тип коллектора
- Терригенный
- Карбонатный
- Вязкость нефти
- до 50 сПз0,550200
- Проницаемость коллектора
- от 10 до 1 000 мД1101001 00010 000
- Амплитудный дебит жидкости
- более 20 т/сут020
- Минимальная приемистость
- от 10 м³/сут010
- Действующий фонд скважин
- не менее 20 ед.020
УТП
Ключевые преимущества
02
Дистанционное управление в реальном времени
Интеграция с АГЗУ и другим оборудованием на промысле. Оптимальные режимы транслируются на оборудование автоматически — с участием или без участия оператора.
03
Синергия с ГГДМ
Результаты нейросетевой оптимизации транслируются в гидродинамические модели. Обоснование циклического заводнения получило положительное заключение ЭТС ГКЗ.
В цифрах
Технологический и экономический эффект
2 млн ₽/ год
прирост прибыли на скважину
+1,9 млн т
дополнительная добыча нефти
+5%
прирост коэффициента извлечения нефти (КИН)
−12%
сокращение попутно добываемой воды
−12%
сокращение себестоимости добычи нефти
Готовы протестировать?
Оставьте заявку — мы организуем персональную демонстрацию программного продукта АТЛАС – Управление заводнением.
Спасибо за заявку!
Мы получили ваш запрос и свяжемся с вами, чтобы согласовать персональную демонстрацию.