17.04.2020

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

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.