ИИ в Сколтехе ускорит бурение до 68 %

Учёные Сколтеха разработали подход с применением искусственного интеллекта для оптимизации бурения в неоднородных карбонатных коллекторах

Метод объединяет машинное обучение, объяснимый ИИ и многоцелевую оптимизацию. В основе — анализ данных по трём вертикальным скважинам (всего 5 738 записей): рабочие параметры бурения и характеристики горных пород. Модели прогнозировали скорость проходки и крутящий момент.

Наилучшую точность показала модель на базе LSTM: коэффициент детерминации R² достиг 0,846 для скорости проходки и 0,995 для крутящего момента. На независимой тестовой выборке значения R² составили 0,805 и 0,977. С помощью методов SHAP и PDP выяснили, что ключевой параметр — скорость вращения бурильного инструмента (RPM). Затем модели встроили в алгоритм оптимизации NSGA-III.

Для одной из скважин прогнозируют рост скорости проходки на 68,4 %, снижение крутящего момента на 41,2 % и удельной механической энергии на 17,9 %. Для другой — прирост скорости 66,9 % и снижение крутящего момента на 59,6 %. Но универсального режима нет: всё зависит от породы и условий. Сейчас подход проверен на исторических данных; дальше его будут тестировать в полевых условиях и развивать для оптимизации в реальном времени.

Источник: Сколтех