«Газпром нефть» научила искусственный интеллект проектировать тысячу нефтяных скважин в час

«Газпром нефть» создала ИИ-агента для планирования бурения на месторождениях. Программа ускорила моделирование скважин, что помогает инженерам проводить расчеты в пять раз быстрее. Для обучения ИИ-агента использовали терабайты данных гидродинамических симуляций, полученных на нефтегазовых скважинах, — рассказали в пресс-службе компании.

ИИ-агент обрабатывает миллионы параметров: от геологических особенностей месторождений и физики процессов до технических возможностей бурения и экономики проекта. Программа самостоятельно определяет количество и тип конструкции скважин, а затем выводит на экран несколько вариантов их моделирования. Для проектирования тысячи вариантов расстановки скважин, команде специалистов потребовалось бы работать без выходных не меньше недели, нейросеть делает это за один час.

«Газпром нефть» уже успешно протестировала новую технологию на трех нефтепромыслах в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах. Предложенные нейросетью варианты бурения оказались эффективнее и точнее стандартных проектов.

Фото предоставлено пресс-службой компании «Газпром нефть»

«Эпоха «легкой нефти» осталась в прошлом – сегодня нам приходится работать со сложными, труднодоступными запасами. Инженеры проектируют многокилометровые горизонтальные скважины, где цена ошибки огромна. Традиционные методы, когда человек неделями перебирает варианты в симуляторах, перестали отвечать скорости бизнеса. ИИ-агент решает эту проблему: мы получаем точные математические решения в условиях высокой геологической неопределенности всего за несколько минут», — поделился Сергей Бажуков, руководитель направления центра компетенций по развитию интегрированного моделирования активов Научно-Технического Центра «Газпром нефти».

В свою очередь разработчик компании «Газпромнефть – Цифровые решения» Денис Прихна отметил, что при проектировании алгоритму нужно перебрать миллиарды комбинаций. Главная сложность в том, что скважины работают не в вакууме: изменение давления в одном месте влияет на соседние участки. Поэтому нам пришлось совместить машинное обучение со строгими законами гидродинамики и физики пласта. «В основе работы нашего алгоритма лежит метод обучения с подкреплением. Программа не следует жестким инструкциям, а сама ищет оптимальную стратегию, раз за разом моделируя сценарии. ИИ-агент анализирует ошибки, самостоятельно корректирует расчеты и находит неочевидные инженерные решения. Для удобства пользователей создан понятный интерфейс с цифровыми моделями месторождений», рассказал он.

Фото предоставлено пресс-службой компании «Газпром нефть»