ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ СТРОИТЕЛЬСТВЕ
НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ СКВАЖИН
Ветров Иван Романович – аспирант РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, ведущий инженер-проектировщик отдела
проектирования строительства морских скважин Управления проектирования и контроля строительства скважин, ООО
«Газпром Морские Проекты», i.vetrov@gazprom-seaprojects.ru
УДК 622.24.063
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный анализ данных, бурение скважин.
Изначально проблемы при строительстве скважин решались только с использованием физических моделей. Несмотря на огромное количество метаданных в режиме реального времени, существует огромный разрыв между статистическими и математическими моделями. Методы интеллектуального анализа данных внесли заметный вклад в широкий спектр отрасли. Его ценность широко признана в различных областях применения, но его потенциал не полностью раскрыт в нефтегазовой промышленности. В данной статье представлен обзор, в котором собраны данные применения аналитики данных в буровых работах за несколько лет. В этом обзоре обсуждаются преимущества, недостатки существующих практик, проблемы и новые приложения, которые находятся в стадии разработки для преодоления недостатков в отрасли.
THE USE OF MACHINE LEARNING IN THE CONSTRUCTION OF OIL AND GAS WELLS
Vetrov I.R. – Postgraduate student of Gubkin Russian State University of Oil and Gas (NIU), Leading Design Engineer of the Offshore
Well Construction Design Department of the Well Construction Design and Control Department,
Gazprom Marine Projects LLC, i.vetrov@gazprom-seaprojects.ru
Key words: machine learning, artificial data analysis, well drilling.
Initially, well construction problems were solved using only physical models. Despite the mammoth generation of realtime metadata, there is a tremendous gap between statistical based models and mathematical models. Data mining techniques have made prominent contributions across a broad spectrum of industries. Its value is widely appreciated in a variety of applications, but its potential has not been fully tapped in the oil and gas industry. This paper presents a review compiling several years of Data Analytics applications in the drilling operations. This review discusses the benefits, deficiencies of the present practices, challenges, and novel applications under development to overcome industry deficiencies.
