Tecnología de gestión de inyección
Utilizando métodos de aprendizaje automático
Coeficiente de eficiencia óptimo de la unidad de agua inyectada
Coeficiente de eficiencia óptimo de la unidad de líquido extraído
Falta de procesamiento operativo de grandes volúmenes de datos no estructurados
Gran cantidad de operaciones rutinarias que requieren mucho tiempo
Falta de una herramienta para la formación de modos de pozos de inyección teniendo en cuenta la interferencia
Falta de una metodología única para la optimización de la inyección en la interacción de varios pozos y los riesgos de inundación
Formación automática de áreas con la máxima conexión hidrodinámica entre pozos, incluidos los de extracción
Cálculo de modos óptimos de inyección con cualquier escenario de limitación
Reducción de volúmenes de inyección no productiva sin pérdidas en la extracción de petróleo
Para cada área se crea y entrena su propia red neuronal, teniendo en cuenta sus características
En la búsqueda de modos óptimos se aplica una función híbrida de minimización de la inundación y maximización de la extracción de petróleo
Redistribución óptima de la inyección actual con aumento en la extracción de petróleo
Filtrado y recuperación de datos
Búsqueda de coeficientes de conectividad hidrodinámica de pozos
Identificación de grupos de pozos con máxima interacción, reducción de la dimensionalidad del problema
Construcción de un modelo proxy de red neuronal para cada clúster para evaluar el caudal de los pozos
Resolución del problema de optimización inversa
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