Оптимизация разработки «зрелых» месторождений в алгоритмах машинного обучения на сегодняшний день является одной из актуальных проблем. Ставится задача по продлению эффективной эксплуатации скважин, оптимизации управления производством на поздней стадии разработки месторождений. На основании поставленной задачи в статье приводится обзор возможных решений в вопросах управления заводнением.
Технология управления добычей рассматривается как альтернатива интенсификации разработки, которая ассоциируется с увеличением темпов отбора жидкости и предполагает поиск решений, направленных на снижение обводненности продукции скважин. Практическая реализация «Нейросетевой технологии управления добычей» включает в себя этапы: оценка, выбор, прогнозная аналитика. Результат – цифровой технологический режим скважин, соответствующий поставленной цели и решению оптимизационной задачи в алгоритмах искусственного интеллекта с использованием программно-аппаратного комплекса (ПАК) «Атлас – Управление заводнением».
«Нейросетевые технологии управления добычей» успешно апробированы на опытно-промышленном участке объекта ЮВ₁ ¹ Ватьеганского месторождения. В статье приведен тщательный и детальный анализ проведённых работ, описаны алгоритмы и результаты расчетов прокси-модели на примере опытно-промышленного участка, а также интеграция функционала ПАК «Атлас» и организация рабочего процесса со специалистами промысла территориально-производственного предприятия «Повхнефтегаз».

Работа посвящена исследованию влияния краевых эффектов смачивания на характеристики двухфазного течения жидкостей в двухмерных искусственно сгенерированных цифровых моделях пористых сред. Особенностью работы является изучение вытеснения при динамических условиях, при которых действие вязких сил трения является существенным. В качестве инструмента исследования используются методы математического моделирования – решеточные уравнения Больцмана в сочетании с моделью градиента цветового поля, описывающей межфазные взаимодействия. Вычислительные эксперименты проводятся в цифровой модели пористой среды, отличающейся высокой степенью неоднородности порового пространства. В работе построена карта режимов течения в координатах «число капиллярности – краевой угол смачивания». Проведена идентификация четырех переходных режимов кроссовера между течениями с капиллярными, вязкими пальцами и со стабильным фронтом вытеснения. Отдельное внимание уделено изучению влияния эффектов смачивания на удельную длину межфазной границы раздела «нагнетаемая жидкость – скелет».

Для анализа системы заводнения нефтяного пласта и прогноза эффективности геолого-технических мероприятий требуется информация о распределении приемистости нагнетательных скважин между реагирующими добывающими скважинами, а также границей пласта. Наиболее достоверными способами вычисления данных характеристик являются методы, базирующиеся на гидродинамическом моделировании фильтрационных потоков. Современные коммерческие программные комплексы реализуют для этих целей алгоритмы, основанные на построении и анализе линий тока. В то же время надежные оценки точности указанных алгоритмов и рекомендации по выбору оптимальных параметров в доступной литературе отсутствуют.
В настоящей работе предложен алгоритм вычисления долей распределения общего расхода скважины между окружающими скважинами и границей участка с использованием линий тока. Линии тока строятся на основе конечно-элементного решения осредненной по толщине пласта задачи фильтрации и определяют границы трубок тока, соединяющих соответствующие скважины. Расход по трубкам тока вычисляется путем численного интегрирования поля скорости фильтрации – решения указанной двумерной задачи. Апробация алгоритма выполнена на идеализированных примерах элементов заводнения типичных схем расстановки скважин, когда известно точное распределение долей закачиваемой в пласт жидкости, и на примере сравнения с решением задачи имитации закачки в пласт трассера. Представлены рекомендации по выбору стартовых точек для трассировки линий тока, позволяющие достичь минимального уровня погрешности определения взаимовлияния скважин в широком диапазоне детальности расчетной сетки фильтрационной модели.
Более общим приложением изложенного метода без значимых изменений является оснащение модели фильтрации высокого разрешения вдоль фиксированных трубок тока их расходными характеристиками.

К числу наиболее продуктивных нефтегазоносных районов мира относятся соленосные надвиговые пояса, включая складчатые фланги бассейна Персидского залива, Таримского бассейна (Китай), Терско-Сунженскую зону Восточного Предкавказья и ряд других. Их отличает своеобразие структурных стилей деформаций, крупные размеры залежей, высокие дебиты скважин. К перспективным соленосным надвиговым зонам принадлежит гряда Чернышева, расположенная в предуральской части Тимано-Печорского бассейна. В пределах этого района было пробурено несколько скважин, которые не дали ожидаемых открытий. Анализ результатов работ показал, что основной причиной прошлых неудач являлось несоответствие сложности геологических задач использованным методам исследований. Комплексное изучение района с применением современных геотехнологий, включая сейсморазведку 3D и магнитотеллурическое зондирование, выполненные ООО «Северо-Уральская нефтегазовая компания», позволило существенно изменить представления о строении и нефтегазоносности этого района. Эти работы показали, что высоким нефтегазоносным потенциалом характеризуется зона надвигового сочленения гряды Чернышева и Косью-Роговской впадины. Приоритетный интерес в ее пределах представляет Поварницкое поднятие. Помимо освоения нефтегазовых ресурсов в этом районе возможно развитие сопутствующих производств, связанных с извлечением редкоземельных элементов и металлов из высокоминерализованных вод. Подсолевые резервуары гряды Чернышева могут быть использованы для хранения газа и захоронения СО₂ . Комплексное освоение природных ресурсов района Поварницкого поднятия может стать основным драйвером экономического развития северо-восточных районов Республики Коми.

Методами электронного парамагнитного резонанса (ЭПР) и лазерной абляции (ЛА) изучены образцы кварца, отобранные из рудных жил месторождения золота Дарасун (Восточное Забайкалье, Россия). Цель исследований состояла в выяснении характера поведения примеси Al при кристаллизации кварца и его последующей рекристаллизации. Результаты исследований были использованы для оценки генетической информативности содержаний примеси алюминия в рудном кварце.
Проводилось раздельное изучение закономерностей распределения Al в областях совершенной кристаллической структуры и в зонах дефектности кварца. В областях упорядоченной структуры содержание алюминия N_Al устанавливалось по концентрации парамагнитных Al−O− -центров, связанных с присутствием изоморфных ионов Al³⁺. О содержании примеси Al в зонах дефектности судили по разности между валовыми концентрациями алюминия C_Al в кварце и значениями N_Al. Принималась во внимание, что на интенсивность и направленность исследуемых процессов могут влиять температура образования кварца и степень его рекристаллизации. Температура образования кварца оценивалась по значениям концентраций изоморфного титана, а степень рекристаллизации – по содержанию лития C_Li в минерале.
Обнаружено, что количество Al, локализованное в зонах дефектности кварца, на порядок выше того, который присутствует в зонах совершенной кристаллической структуры. Показано, что данное явление объясняется высокой способностью дефектных зон захватывать примесь Al при кристаллизации кварца. Количество захваченного кварцем алюминия резко возрастает с повышением температуры образования минерала.
В областях совершенной кристаллической структуры наблюдается иная картина − захват примеси при кристаллизации протекает с низкой интенсивностью и не столь критически зависит от температуры. Установлено, что при рекристаллизации кварца примесь Al в рассматриваемых зонах ведет себя по-разному: в областях упорядоченной структуры продолжается захват примеси Al, в зонах дефектности при высоких значениях C_Al, наоборот, может происходить вынос Al из кварца.
На основе полученных данных определены области использования содержаний примеси алюминия в качестве типоморфного признака рудного кварца. Концентрации изоморфной примеси Al пригодны для применения в случаях низких температур рудообразования, а ее валовые содержания C_Al имеют перспективу более широкого использования. Отмечается, что характерным признаком для кварца из зон высокой продуктивности является отрицательный угол наклона графика зависимости C_Al(C_Li).

В статье обобщены данные о морфологии, текстурных и структурных особенностях хромититовых залежей юго-восточной части Кемпирсайского массива (Южный Урал, Казахстан). Показано, что образование уникальных по запасам месторождений хромовых руд неразрывно связано с процессами формирования вмещающего дунит-гарцбургитового комплекса офиолитов, а локализация оруденения всегда происходит в мономинеральных оливиновых породах – дунитах. Наложенные низкотемпературные процессы практически нацело изменили первичный минеральный состав вмещающих ультрамафитов, но слабо затронули первичные структуры на микро- и макроуровне. Оливин и пироксены замещены петельчатым серпентином, но сохранены их псевдоморфозы, и внутри крупных блоков не произошло значительных тектонических смещений в первичных минеральных агрегатах. Это позволило изучить текстурно-структурные характеристики ультрамафитов и хромититов. Среди наиболее важных особенностей строения рудоносных комплексов выделены следующие: увеличение размера рудных зерен по мере увеличения густоты вкрапленности, широкое развитие деформационных структур – складчатости рудных прослоев, будинажа, внедрения дунитов в массивные хромититы, разрывы тел массивных хромититов. Проведен ретроспективный анализ многочисленных публикаций, посвященных хромититам массива, и недоступных в настоящее время для широкого круга специалистов. Основываясь на этом анализе и авторских наблюдениях, предложена модифицированная динамическая модель образования хромититовых концентраций в результате реоморфической дифференциации мантийного материала в ходе его подъема в корневой зоне рифтогенной структуры с возможной последующей трансформацией в верхней мантии преддуговой обстановки.

Ларинский гранито-гнейсовый купол расположен на границе Арамильско-Сухтелинской и Магнитогорской мегазон и представляет собой двуглавую антиклинальную структуру, ядерные части которой сложены гранитоидами Первомайского и Ларинского массивов, а их обрамление – аповулканическими амфиболитами, гранатслюдистыми, гранат-амфиболовыми плагиосланцами, графитистыми кварцитами и кремнисто-углеродистыми сланцами булатовской толщи (ранний силур–ранний девон, S₁ –D₁ bl). От гранитоидов к сланцам наблюдается серия концентрических высокоградиентных зон метаморфизма. Минеральные парагенезисы амфиболитовой фации на расстоянии нескольких километров сменяются ассоциациями эпидот-амфиболитовой и зеленосланцевой фаций.
Доказано, что гранитоиды относятся к гранит-мигматитовой формации, близки к трондьемитам внутренних частей континентов (граниты, лейкограниты) и континентальных окраин (огнейсованные, мигматизированные гранитоиды) и сформировались во внутриплитной и коллизионной геодинамических обстановках.
Кристаллизация гранитов проходила при температурах 780–840 °С и давлении 2,1–3,7 кбар, плагиогранитов – 880–940 °С и 2,9–3,3 кбар, что соответствует абиссальной зоне глубинности (7–11 км). Для гранитоидов, сформированных в процессе метасоматической гранитизации (огнейсованные и мигматизированные породы), температуры образования заметно меньше – 650–680 °С, а давление выше – 6,6–7,0 кбар (фация альмандиновых амфиболитов).

По данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) проведено сравнение точности пространственного прогноза почвенных показателей, определяющих сорбционные свойства по отношению к поллютантам. Для построения пространственных карт изменения свойств почвы использовались методы машинного обучения на основе моделей регрессии опорных векторов (SVMr – support vector machine regression) и случайного леса (RF – random forest). Показано, что методы машинного моделирования с использованием ДЗЗ могут быть успешно использованы для пространственного прогноза содержания гранулометрических фракций, органического вещества, рН и емкости катионного обмена почв на участках небольшой площади. Выявлено, что пространственный прогноз содержания фракции пыли наилучшим образом моделируется с помощью алгоритма RF, тогда как остальные свойства почв, способные определить их собрционный потенциал по отношению к поллютантам, лучше моделируются с помощью метода SVMr. В целом, оба метода машинного обучения дают близкие результаты пространственного прогноза.