ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ 4
ВВЕДЕНИЕ 7
1 Обзор существующих подходов к прогнозированию добычи нефти 9
1.1 Применение гидродинамического моделирования (ГДМ) 10
2 Сбор данных с нефтяных скважин 12
2.1 Структура данных месторождения 14
2.2 Математическое представление данных 16
2.3 Пространственно-временной граф месторождения 17
2.4 Математическая формулировка задачи 20
2.5 Целевая функция 21
2.6 Оценка качества прогноза 21
3 Графовые методы в машинном обучении 23
3.1 Графовые нейронные сети (ГНС) 23
3.2 Принципы функционирования графовых нейронных сетей 23
3.3 Многослойная архитектура графовых нейронных сетей 25
3.4 Специализированные архитектуры графовых нейронных сетей 25
3.5 Применение для пространственно-временных графов 26
3.6 Графовые пространственно-временные нейронные сети 27
3.7 Машинное обучение и используемые модели 29
4 Эксперименты 33
4.1 Сравнительный анализ архитектур 34
4.2 Анализ влияния гиперпараметров на эффективность нейросетевой модели 35
4.3 Влияние глубины графовой нейросети 36
4.4 Влияние количества слоев внимания в трансформере 37
4.5 Влияние скорости обучения 37
4.6 Оптимальная конфигурация модели 37
4.7 Используемые инструменты 38
5 Практическое применение 40
5.1 Границы доверительного интервала 41
5.2 Количественная оценка прогнозов 42
5.3 Практические рекомендации 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 46
В современной нефтедобывающей промышленности точное и своевременное прогнозирование дебита нефтяных скважин является критически важным аспектом эффективного управления месторождениями. Данная задача имеет непосредственное влияние на планирование добычи, оптимизацию производственных процессов и рациональное использование ресурсов.
Однако существующие подходы к моделированию сопряжены с рядом существенных ограничений. Во-первых, традиционные методы требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает процесс моделирования длительным и затратным [7]. Во-вторых, качество прогноза критически зависит от точности входных данных и корректности адаптации модели. Неопределенность геологического строения и неточности в определении фильтрационно-емкостных свойств пласта могут приводить к значительным ошибкам в прогнозах [7]. В-третьих, обновление моделей при поступлении новых данных требует значительных временных затрат и участия высококвалифицированных специалистов, что ограничивает их применимость для задач оперативного управления разработкой месторождений [7].
В последние годы значительное внимание уделяется разработке и применению современных технологий искусственного интеллекта, в частности графовых нейронных сетей (GNN), которые представляют собой передовой метод в области машинного обучения для анализа данных, структурированных в виде графов. Графовые нейронные сети обладают способностью эффективно моделировать сложные взаимосвязи между объектами, что делает их перспективным инструментом для прогнозирования дебита нефтяных скважин с учетом их пространственного расположения и взаимного влияния.
Цель настоящей работы заключается в создании модели прогнозирования дебита на месторождениях нефти. Предлагаемая модель призвана преодолеть ограничения традиционных подходов, обеспечивая более оперативное и точное прогнозирование при меньших вычислительных затратах.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:
1. Провести анализ существующих методов прогнозирования дебита нефтяных скважин.
2. Сформировать наборы данных, включающие исторические показатели дебита, технологические параметры и пространственные характеристики скважин.
3. Разработать топологию графа межскважинных взаимодействий и определить оптимальную архитектуру графовой нейронной сети.
4. Реализовать обучение модели с применением современных методов оптимизации.
5. Выполнить экспериментальную оценку модели и провести сравнительный анализ с гидродинамическим подходом.
В рамках данной выпускной квалификационной работы были успешно достигнуты поставленные цели и решены задачи по созданию и апробации графовой пространственно-временной нейронной сети для прогнозирования дебита нефти из скважин. Проведённый анализ существующих методик позволил выявить как преимущества, так и ограничения применяемых подходов, что способствовало более осознанному выбору направления разработки. Результаты экспериментальной проверки и оценка качества модели на тестовых данных подтвердили её способность адекватно предсказывать дебит нефти, что иллюстрируют полученные метрики.
Таким образом использование графовых пространственно-временных нейронных сетей для прогнозирования дебита нефти не только возможно, но и обеспечивает обнадеживающие результаты, подчёркивая значимость применения передовых технологий обработки данных в нефтегазовой индустрии. В дальнейшем предполагается расширение объёма исследования путём включения данных с реальных месторождений, что позволит уточнить и углубить разработанную модель, улучшая точность и надёжность прогнозов дебита скважин. Это откроет перспективы для оптимизации процедур эксплуатации и управления ресурсами на месторождениях.
