С месторождений Западной Сибири (рис. 1) с 2015 года отбирались пробы для проведения лабораторных исследований устойчивости эмульсии на базе АО «Томск НИПИнефть». Для проведения лабораторных исследований используется очищенная от воды нефть, в которую добавляется начальное содержание воды, после чего производится смешивание двух сред (рис. 2). Рассматривается обратная эмульсия - вода в нефти. Предварительно, производятся измерения физико-химических свойств нефти и добавляемой в нее воды.У подготовленной жидкости для исследования измеряется вязкость эмульсии. Отметим, что с изменением начального содержания воды изменяется вязкость эмульсии (рис. 3). Точка максимума кривой вязкости эмульсии от обводненности называется точкой критической обводненности. При превышении содержания воды в нефти критического
обводнения вязкость эмульсии перестает увеличиваться, нефть прекращает удерживать внутри себя воду - такая вода отслаивается от нефти самостоятельно....
В результате работы выполнены исследования больших данных АО «ТомскНИПИнефть» экспериментальных измерений устойчивости и критического обводнения водонефтяных эмульсий. В процессе работы осуществлены подготовка и изучение данных с использованием различных математических моделей. По результатам исследований установлены наилучшие методы машинного обучения, позволяющие получить самые точные модели, а именно: для модели устойчивости эмульсии - случайный лес, критического обводнения - линейная регрессия. Для выбранных моделей проведена оптимизация и валидация. Результаты валидации моделей свидетельствуют о возможности применения прогнозирования времени расслоения эмульсии и точки критического обводнения в зависимости от условий и состава жидкостей.
Улучшенные модели использовались для реализации алгоритма выбора оптимальных технологических параметров промысловой подготовки нефти.
Результаты работы были использованы при выполнении научно-исследовательской работы и проектировании объекта месторождения.
1. Friedman Jerome H. // Greedy function approximation: A gradient boosting machine. The Annals of Statists. 2001, 29(5), 1189-1232.
2. Friedman Jerome H. // Stochastic Gradient Boosting. Computational Statistics & Data Analysis. 1996, 38(4), 367-378.
3. Scott W. T. // Analytical Studies of Cloud Droplet Coalescence I. J. Atmos. Sci. 1968, 25, 54.
4. Patil D. P., Andrews J. R. G. // Analytical Solution to Continuous Population Balance Model Describing Floc Coalescence and Breakage- A Special Case. Chem. Eng. Sci. 1998, 53, 599.
5. Roberto E. P., Cunha Montserrat Fortuny, Claudio Dariva, Alexandre F. Santos // Mathematical Modeling of the Destabilization of Crude Oil Emulsions Using Population Balance Equation. Industrial & Engineering Chemistry Research. 2008, 47(18), 70947103.
6. Kumar S., Ramkrishna D. // On the Solution of Population Balance Equations by Discretization - I. A Fixed Pivot Technique. Chem. Eng. Sci. 1996, 51, 1311.
7. Jeelani S. A. K., Hartland S. // Effect of Dispersion Properties on the Separation of Batch Liquid-Liquid Dispersions. Ind. Eng. Chem. Res. 1998, 37, 547.
8. Leveque R. J. // Finite Volume Methods for Hyperbolic Problems. Cambridge University Press. 2002, 1, 580.
9. Tourbin M., Frances C. // Experimental Characterization and Population Balance Modelling of the Dense Silica Suspensions Aggregation Process. Chemical Engineering Science. 2008, 63(21), 5239-5251.
10. Dahlhaus R. // On the Kullback-Leibler information divergence of locally stationary processes. Stochastic Process. Appl. 1996, 62(1), 139-168.
11. Galtchouk L., Pergamenchtchikov S. // Asymptotically efficient estimates for nonparametric regression models. Statist. Probab. Lett. 2006, 76(8), 852-860.
12. Arkoun O., Pergamenchtchikov S. // Nonparametric Estimation for an Autoregressive Model. Tomsk State University Journal of Mathematics and Mechanics. 2008, 2, 20-30.
13. Oshinowo Lanre M., Vilagines Regis D. // Modeling of oil-water separation efficiency in three-phase separators: Effect of emulsion rheology and droplet size distribution. Chemical Engineering Research and Design. 2020, 159(4), 278-290.