В настоящее время модели, основанные на применении методов искусственного интеллекта, активно разрабатываются и применяются при решении самых различных задач, в том числе в практике нефтяного инжиниринга. Оценка точности и достоверности разработанных моделей, сводится, как правило, к определению стандартных статистических критериев, при этом не всегда разработчиками используется отдельная валидационная выборка. В настоящей статье приводятся результаты исследования, которые сводятся к многовариантному тестированию модели, основанной на применении методов машинного обучения, ранее разработанной авторами с целью определения динамического пластового давления в зонах отбора нефтедобывающих скважин. Модель характеризуется рядом преимущественных характеристик, в том числе минимальными требованиями к количеству исходных данных, что обуславливает ее актуальность и практическую востребованность. Высокой сходимости расчетных и фактических значений прогнозируемого параметра удалось добиться за счет усложнения модели, что затрудняет ее интерпретацию и не позволяет обоснованно сформулировать условия и критерии практического применения. В качестве объекта исследования выбраны три залежи нефти одного месторождения, с различающимися геолого-физическими условиями. Наличие большого количества фактических определений пластового давления посредством гидродинамических исследований скважин на месторождении позволило провести тестирование модели по самым различным сценариям, для каждого из которых оценивалась и анализировалась ошибка прогноза. В результате подтверждены высокие статистические оценки прогностической способности модели при ретро- и перспективном воспроизведении пластового давления. Установлено, что ошибки прогнозирования стремятся к нулю при наличии большого количества фактических определений величины пластового давления. Однако для проведения вычисления для каждой скважины достаточным является наличие единичного замера за всю историю. Установлено, что резкое изменение дебита скважины также должно сопровождаться фактическим определением пластового давления с занесением полученной величины в модель. В случае отсутствия по отдельным скважинам даже единичного замера пластового давления модель достоверно воспроизводит его величину посредством используемой в алгоритмах процедуры кригинга при наличии замеров по соседним скважинам.

Естественная сепарация газа является важным процессом в скважинах, оборудованных установками электроцентробежных насосов (УЭЦН), который влияет на эффективность работы системы «скважина – насос – подъемник». В настоящий момент совокупность знаний о данном процессе требует критического анализа и дальнейшего совершенствования. В статье представлены результаты изучения нестационарных особенностей процесса сепарации пузырьков газа в затрубное пространство в околоприемной области модели скважины с условно-радиальным входом. Проанализированы результаты испытаний на экспериментальном стенде, а также результаты численного моделирования в нестационарном многофазном симуляторе. Эксперименты проведены на экспериментальном стенде с внутренним диаметром модели эксплуатационной колонны 80 мм и внешним диаметром модели приемного модуля 64 мм, с учетом возможности измерения расходов жидкости и газа, а также высокоскоростной видеосъемки процессов, происходящих в околоприемной области модели скважины. Показаны нестационарные особенности течения газожидкостных смесей на основе визуализации движения потока в околоприемной области для модельных смесей «Вода-Воздух» и «Вода-ПАВ-Воздух». Выявлено, что на малых отрезках времени (<1 с) режимы с пробково-эмульсионной структурой потока характеризуются значительной нестационарностью. Результаты численного моделирования указывают на то, что подобное нестационарное поведение может приводить к пульсационной работе скважины и УЭЦН.

На основе критического анализа полученных результатов исследований сформулированы перспективные направления: изучение теоретических основ сепарации в околоприемной области насоса; промысловые и стендовые эксперименты; численное моделирование естественной сепарации газа в затрубное пространство скважины, оборудованной УЭЦН.

В настоящей работе впервые приводятся данные по оценке радиологической опасности природных вод Обь-Зайсанской складчатой области. Выявлено, что на территории исследования развиты пресные и ультрапресные воды с величиной общей минерализации от 127 до 1848 мг/дм³, преимущественно HCO₃ Mg-Ca, HCO₃ Na-Mg-Ca и SO₄-HCO₃ Na-Mg-Ca состава. Геохимическая обстановка как восстановительная, так и окислительная (Eh -332 – +313 мВ), pH 6,1–9,5, содержание растворенного кислорода 0,51–16,59 мг/дм³. Установлено, что наибольший вклад в природную радиоактивность вносят изотопы калий-40 и члены ряда радия (уран-238 и его продукты распада: уран-234, радий-226, радон-222 и др.). Установленная активность калия-40, урана-238, радия-226, радона-222 варьирует в диапазоне от 0 до 85,5, от 0 до 4,3, от 0 до 25,2, от 1 до 1161 Бк/дм³ соответственно. Активность тория-232 на большей части территории исследования не превышает кларковые значения, за исключением вод, приуроченных к западной и северо-западной части Новосибирского гранитоидного массива (пгт. Колывань, с. Скала и сопредельные территории).

Для оценки радиологической опасности природных вод, с использованием активности калия-40, радия-226 и тория-232, были рассчитаны: радиевый эквивалент (Raeq), мощность поглощенной из воздуха дозы (гамма-излучения) (Dγ), годовая эффективная эквивалентная доза (AEDE), индекс опасности внешнего и внутреннего облучения (Hex и Hint), пожизненный риск онкологического заболевания (ELCR). Установлено, что природные воды Обь-Зайсанской складчатой области в целом характеризуются низкими значениями всех радиологических параметров относительно норм, принятых международными организациями, находятся на одном уровне с природными водами Ирака, Намибии, Йемена, Испании, Китая и др. регионов мира и могут быть отнесены к категории безопасных вод для технического использования населением. В то же время использование природных вод для целей питьевого водоснабжения имеет существенные ограничения из-за повышенных и высоких концентраций радона-222, установленных как в зонах распространения гранитных массивов, так и в зонах распространения осадочных отложений.

Природа радиоактивности природных вод Обь-Зайсанской складчатой области и уровень радиологического загрязнения окружающей среды контролируются геологическим строением, за исключением озерных вод около с. Шилово и около завода по производству кирпича в Дзержинском районе г. Новосибирска, где повышенная активность калия-40, вероятно, связана с использованием калийных удобрений в сельском хозяйстве и с использованием карбоната калия в процессе производства кирпича.

Недавние достижения в области машинного обучения позволили автоматически анализировать изображения микротомографии (микро-КТ), способствуя более эффективной идентификации свойств горных пород. Целью данного исследования является прогнозирование экспериментально измеренной открытой пористости пород-коллекторов с использованием изображений микро-КТ стандартных образцов керна. Был собран набор данных из 136 образцов керна, включая 49 образцов песчаника и 87 образцов карбоната. Открытая пористость была экспериментально определена с использованием газового волюметра. Образцы керна (30 ± 1 мм в высоту и диаметр) были отсканированы с помощью микро-КТ с разрешением 34,6–38,0 мкм, что дало 16-битные стеки изображений. Набор данных состоял из 100 232 изображений (64 119 карбоната и 36 113 песчаника). Для маркировки изображений мы ввели контролируемый метод под названием «Сегментация неразрешенных пор с помощью экспериментального эталона» (SUPER), который сегментирует темные воксели для соответствия экспериментально измеренной открытой пористости, адаптируясь к характеристикам каждого образца. Были обучены три модели трансформера со сдвигаемыми окнами (Swin): универсальная модель и специализированные модели для песчаника и карбоната. Модели использовали трансферное обучение с весами ImageNet, за которым последовала тонкая настройка. Тестирование подтвердило, что специализированные модели превзошли универсальную модель. Это подчеркивает, что обучение ансамбля моделей, адаптированных к определенным типам пород, приводит к лучшей производительности, чем одна общая модель для прогнозирования пористости. Основная проблема возникла с песчаниками, особенно мелкозернистыми типами, где мелкие поры сливались из-за ограничений разрешения. Последующая работа должна быть направлена на улучшение разрешения изображений и непосредственное введение детализированных изображений в модель. Метод имеет потенциал применения для полноразмерного керна и ранней оценки пористости в неэкстрагированных стандартных образцах, включая хрупкие коллекторы с нефтью или битумами.

В настоящей работе представлена комплексная методика для выполнения автоматической привязки каротажных кривых к фотографиям полноразмерного керна. Предложенный подход сочетает использование алгоритмов машинного обучения для автоматической литотипизации по фотографиям полноразмерного керна и алгоритма амплитудной модальной инверсии, что позволяет в процессе увязки учитывать информацию об исследуемом разрезе. Привязка к фотографиям керна осуществляется без использования кривой естественной гамма активности образцов или данных лабораторных исследований керна. При выполнении настоящей работы также была проведена валидация разработанного рабочего процесса на терригенных и карбонатных наборах данных (в том числе для случая чистого неглинистого карбонатного разреза) для нейтронного и плотностного каротажа. Анализ результатов обработки данных и их сравнение с результатами лабораторных исследований образцов керна позволили сделать выводы о высокой точности автоматической привязки, которая составила величину размера сглаживающего фильтра: ~60 см для нейтронного и ~80 см для плотностного каротажа. Предложенный инструмент позволяет существенно сократить временные затраты на обработку данных геофизических исследований скважин по сравнению с традиционными подходами, снизить вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, и может служить основой для дальнейших исследований в этой области.

Достоверные данные об относительной проницаемости низкопроницаемых нефтематеринских пород пластов имеют ключевое значение для оптимизации разработки и эксплуатации месторождений за счет повышения точности гидродинамических моделей. Основными трудностями при изучении подобных систем являются ограниченность экспериментальных данных, обусловленная недоступностью кернового материала, а также неприменимость стандартных лабораторных методик из-за ряда свойств изучаемых объектов, таких как низкая пористость и проницаемость, высокое содержание органического вещества, включая кероген.

Исследование влияния таких факторов, как сверхнизкое межфазное натяжение, адсорбция и диффузия, на транспорт флюидов в условиях моделируемого пласта является крайне важным. Однако на сегодняшний день механизмы адсорбции и диффузии углеводородных газов остаются недостаточно изученными в научной литературе.

Цель данного обзора — предоставить всесторонний анализ опубликованных работ по адсорбции и диффузии газа в низкопроницаемых нефтематеринских породах. В рамках данной работы, была проведена оценка влияния различных свойств пород на поведение флюидов в наномасштабных порах и выделены будущие направления для дальнейших исследований. Предложенный обзор способствует улучшению интеграции данных адсорбции и диффузии углеводородных газов в гидродинамических моделях, тем самым повышая точность оценки извлекаемых запасов и снижая экономические риски при разработке труднопостроенных месторождений.