Интеграция промысловых данных и применение методов машинного обучения для оценки состояния призабойной зоны карбонатных коллекторов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 1 - Соромотин А. В. Андрей Витальевич (2025, 2025)
Актуальность разработки методики оперативной оценки фильтрационных свойств призабойной зоны пласта (проницаемость призабойной зоны пласта) обусловлена ростом доли трудноизвлекаемых запасов. Зачастую для эффективной разработки сложнопостроенных залежей применяют методы повышения нефтеотдачи и интенсификации добычи. В настоящее время целесообразность проведения геолого-технических мероприятий основывается на результатах интерпретации гидродинамических исследований скважин, позволяющих оценить состояние околоскважинной зоны. Недостатками данного метода исследований являются продолжительная остановка (как следствие, «недоборы» нефти) и повышенные риски необеспечения вывода скважин на режим. В связи с этим интеграция промысловых данных и применения машинного обучения для описания состояния призабойной зоны пласта могут оказать положительный эффект на своевременность проведения геолого-технических мероприятий и обеспечить максимизацию их эффективности в будущем. Цель: разработка методики прогнозирования проницаемости призабойной зоны пласта в условиях карбонатного коллектора с помощью подходов машинного обучения. Методы: статистические методы, решение задачи классификации с помощью методов машинного обучения. Результаты. Предложен подход для оперативной оценки проницаемости призабойной зоны пласта, основанный на статистическом анализе результатов интерпретации гидродинамических исследований (256 исследований) и эксплуатационных данных скважин нефтяного карбонатного объекта Пермского края. Для оценки проницаемости призабойной зоны пласта построена модель множественной линейной регрессии. С целью повышения статистических метрик регрессии проницаемости призабойной зоны пласта исследована зависимость данного параметра от удельного коэффициента продуктивности в условиях карбонатного коллектора и произведено деление на кластеры. Для определения параметров, оказывающих превалирующее влияние на прогнозируемую величину, использовалась библиотека SHAP. Для выполнения задачи классификации кластеров по исходным данным применена техника машинного обучения – метод опорных векторов. Дифференцированно построены модели регрессии для каждого кластера. Использование данного подхода позволило повысить коэффициент детерминации с 0,76 до 0,96 и уменьшить среднюю абсолютную ошибку прогнозирования проницаемости призабойной зоны пласта с 0,018 до 0,007 мкм2. Таким образом, авторами предложена методика прогнозирования проницаемости призабойной зоны пласта с помощью статистических методов на основе предварительной кластеризации исходных данных и их классификации подходами машинного обучения