Машинное обучение для оценки потенциала коллектора: критический обзор внедрённых и перспективных методов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 337, № 8
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов=Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2015-.— 2413-1830 Т. 337, № 8.— 2026.— С. 168-183 |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | , , , |
| Summary: | Актуальность. Нефтегазовая отрасль сохраняет стратегическое значение для мировой экономики, а эффективность разработки месторождений напрямую определяется точностью оценки потенциала коллектора и прогнозирования поведения геологической системы. Однако надежная количественная оценка продуктивности пластов затруднена вследствие высокой геологической неоднородности, ограниченности и разнородности геолого-промысловых данных, а также сложности интеграции статических и динамических параметров. В условиях цифровизации отрасли методы машинного обучения становятся перспективным инструментом, способным дополнять или частично заменять классические гидродинамические симуляторы за счет выявления сложных нелинейных зависимостей между входными геологическими характеристиками и выходными показателями разработки. Цель. Критическая систематизация мирового опыта применения методов машинного обучения для оценки потенциала коллектора и прогнозирования показателей разработки нефтегазовых месторождений. Методы. Анализ научных публикаций, посвященных применению методов машинного обучения, включая нейронные сети, ансамблевые алгоритмы, вероятностные и гибридные модели, в задачах прогноза дебитов, накопленной добычи и давления. Рассмотрены особенности используемых входных данных, подходы к обучению моделей и метрики оценки качества прогнозирования. Результаты и выводы. Установлено, что методы машинного обучения позволяют существенно ускорить оценку потенциала коллектора при сохранении сопоставимой точности с гидродинамическими моделями. Они эффективно выявляют сложные зависимости между геологическими характеристиками и динамическими откликами системы, что делает их перспективным инструментом для оперативного анализа сценариев разработки. При этом ключевыми ограничениями остаются чувствительность к качеству входных данных и ограниченность обучающих выборок. Отмечена тенденция к развитию гибридных подходов, сочетающих машинное обучение и физико-математическое моделирование, что позволяет повысить устойчивость и интерпретируемость результатов. Несмотря на высокий уровень автоматизации, участие эксперта остается критически важным на этапах подготовки данных, выбора признаков и интерпретации результатов Relevance. The oil and gas industry remains strategically important to the global economy, and the efficiency of field development is directly determined by the accuracy of reservoir potential assessment and geological system behavior prediction. However, reliable quantitative assessment of reservoir productivity is hampered by high geological heterogeneity, limited and diverse geological and production data, and the difficulty of integrating static and dynamic parameters. With the industry digitalization, machine learning methods are emerging as a promising tool capable of complementing or partially replacing classic hydrodynamic simulators by identifying complex nonlinear relationships between input geological characteristics and output development indicators. Aim. To critically systematize global experience in applying machine learning methods to assess reservoir potential and forecast oil and gas field development indicators. Methods. Analysis of scientific publications devoted to the application of machine learning methods, including neural networks, ensemble algorithms, probabilistic and hybrid models, to forecasting flow rates, cumulative production, and pressure. The characteristics of the input data used, approaches to model training, and metrics for assessing forecast quality are discussed. Results and conclusions. Machine learning methods have been shown to significantly accelerate reservoir potential assessment while maintaining accuracy comparable to hydrodynamic models. They effectively identify complex relationships between geological characteristics and dynamic system responses, making them a promising tool for the rapid analysis of development scenarios. However, key limitations remain sensitivity to the quality of input data and the limited nature of training samples. The authors note a trend toward hybrid approaches combining machine learning and physical and mathematical modeling, improving the robustness and interpretability of results. Despite the high level of automation, expert participation remains critical at the stages of data preparation, feature selection, and results interpretation Текстовый файл |
| Language: | Russian |
| Published: |
2026
|
| Subjects: | |
| Online Access: | bulletin_tpu-2026-v337-i8-15.pdf https://doi.org/10.18799/24131830/2026/8/5657 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=688495 |
| Summary: | Актуальность. Нефтегазовая отрасль сохраняет стратегическое значение для мировой экономики, а эффективность разработки месторождений напрямую определяется точностью оценки потенциала коллектора и прогнозирования поведения геологической системы. Однако надежная количественная оценка продуктивности пластов затруднена вследствие высокой геологической неоднородности, ограниченности и разнородности геолого-промысловых данных, а также сложности интеграции статических и динамических параметров. В условиях цифровизации отрасли методы машинного обучения становятся перспективным инструментом, способным дополнять или частично заменять классические гидродинамические симуляторы за счет выявления сложных нелинейных зависимостей между входными геологическими характеристиками и выходными показателями разработки. Цель. Критическая систематизация мирового опыта применения методов машинного обучения для оценки потенциала коллектора и прогнозирования показателей разработки нефтегазовых месторождений. Методы. Анализ научных публикаций, посвященных применению методов машинного обучения, включая нейронные сети, ансамблевые алгоритмы, вероятностные и гибридные модели, в задачах прогноза дебитов, накопленной добычи и давления. Рассмотрены особенности используемых входных данных, подходы к обучению моделей и метрики оценки качества прогнозирования. Результаты и выводы. Установлено, что методы машинного обучения позволяют существенно ускорить оценку потенциала коллектора при сохранении сопоставимой точности с гидродинамическими моделями. Они эффективно выявляют сложные зависимости между геологическими характеристиками и динамическими откликами системы, что делает их перспективным инструментом для оперативного анализа сценариев разработки. При этом ключевыми ограничениями остаются чувствительность к качеству входных данных и ограниченность обучающих выборок. Отмечена тенденция к развитию гибридных подходов, сочетающих машинное обучение и физико-математическое моделирование, что позволяет повысить устойчивость и интерпретируемость результатов. Несмотря на высокий уровень автоматизации, участие эксперта остается критически важным на этапах подготовки данных, выбора признаков и интерпретации результатов Relevance. The oil and gas industry remains strategically important to the global economy, and the efficiency of field development is directly determined by the accuracy of reservoir potential assessment and geological system behavior prediction. However, reliable quantitative assessment of reservoir productivity is hampered by high geological heterogeneity, limited and diverse geological and production data, and the difficulty of integrating static and dynamic parameters. With the industry digitalization, machine learning methods are emerging as a promising tool capable of complementing or partially replacing classic hydrodynamic simulators by identifying complex nonlinear relationships between input geological characteristics and output development indicators. Aim. To critically systematize global experience in applying machine learning methods to assess reservoir potential and forecast oil and gas field development indicators. Methods. Analysis of scientific publications devoted to the application of machine learning methods, including neural networks, ensemble algorithms, probabilistic and hybrid models, to forecasting flow rates, cumulative production, and pressure. The characteristics of the input data used, approaches to model training, and metrics for assessing forecast quality are discussed. Results and conclusions. Machine learning methods have been shown to significantly accelerate reservoir potential assessment while maintaining accuracy comparable to hydrodynamic models. They effectively identify complex relationships between geological characteristics and dynamic system responses, making them a promising tool for the rapid analysis of development scenarios. However, key limitations remain sensitivity to the quality of input data and the limited nature of training samples. The authors note a trend toward hybrid approaches combining machine learning and physical and mathematical modeling, improving the robustness and interpretability of results. Despite the high level of automation, expert participation remains critical at the stages of data preparation, feature selection, and results interpretation Текстовый файл |
|---|---|
| DOI: | 10.18799/24131830/2026/8/5657 |