Алгоритм прогнозирования эффекта от геолого-технических мероприятий с использованием методов Machine Learning

Аннотация

Проведение геолого-технических мероприятий (ГТМ) с целью интенсификации добычи нефти и увеличения нефтеотдачи резервуаров является одним из основных инструментов рационализации процесса эксплуатации нефтяных месторождений, находящихся на поздних стадиях разработки. В условиях ухудшения структуры остаточных запасов нефти, повышения обводненности добываемой продукции и несовершенства геолого-промысловой информации, приводящих к снижению эффективности ГТМ, подбираемых стандартными способами, актуальным является вопрос применения методов Data Science с целью определения оптимальных кандидатов для проведения геолого-технических мероприятий. В статье представлен разработанный авторами алгоритм прогнозирования эффекта от ГТМ с использованием методов Machine Learning, учитывающий особенности геолого-физических характеристик анализируемых месторождений и фактические результаты проведения геолого-тех-нических мероприятий на аналогичных объектах разработки. Предложенный алгоритм позволяет учитывать влияние на технологический эффект от ГТМ параметров, не связанных с ним функционально, и выявлять полезные, скрытые, нетривиальные и ранее неизвестные зависимости. Корректное применение алгоритма может способствовать повышению эффективности подбора геолого-технических мероприятий на зрелых нефтяных месторождениях.