Разрабатывается программное обеспечение на базе нейросетей, которое улучшит экономические показатели добычи нефт

Разрабатывается программное обеспечение на базе нейросетей, которое улучшит экономические показатели добычи нефт

17 апреля 2020
Студенты Пермского Политеха Александр Архипов и Иван Загородских разрабатывают программное обеспечение на базе нейросетей, которое улучшит экономические показатели добычи нефти. Оно позволит регулировать затраты и качественно прогнозировать технологическую эффективность работы. У программы нет аналогов. Реализовать проект студенты планируют на средства гранта конкурса «УМНИК-Нефтегаз».

По словам студентов, при разработке нефтяных месторождений особое внимание специалисты уделяют методам увеличения нефтеотдачи, которые проводятся в несколько этапов. На любом из них могут возникнуть геологические или технологические проблемы. В этом случае из-за простоев бригады, техники, необходимости смены оборудования, ремонта возрастает стоимость работы, и предприятие может понести убытки. Запланированный эффект не окупает вложенных средств, и мероприятие становится экономически неэффективным. Проект студентов ПНИПУ позволяет управлять денежными потоками при конкретном виде воздействия на скважину.

— Наш проект позволит нефтедобывающим компаниям сэкономить средства. Любое мероприятие требует значительных вложений, а риски, связанные с непредвиденными обстоятельствами, очень велики. Благодаря нашему продукту пользователь сможет создать такие условия, при которых риски сводятся к минимуму. Программное обеспечение позволит ему в оперативном порядке вносить корректировки в модель и регулировать дальнейшее проведение мероприятия. У нашего проекта нет аналогов, — рассказывают авторы проекта.

Студенты уже провели необходимые научные исследования и разработали математические модели и алгоритмы. Они приступают к созданию дизайна гидравлического разрыва пласта, который поможет уточнить входные данные для создания основной экономической модели. В дальнейшем студенты разработают программное обеспечение на базе нейронных сетей, которое будет эффективно регулировать затраты в ходе выполнения работ. Авторы проекта планируют, что нейронные сети, благодаря способности к самообучению, позволят более качественно прогнозировать технологическую эффективность предполагаемого воздействия на нефтяной пласт.

Разработчики уже получили поддержку исследования в размере 500 тыс. рублей, которая рассчитана на два года.
Короткая ссылка на новость: https://a-economics.ru/~Nheqc