Технология управления заводнением
С применением методов машинного обучения
Неоптимальный коэффициент полезного действия единицы закачиваемой воды
Неоптимальный коэффициент полезного действия единицы добываемой жидкости
Отсутствие оперативной обработки больших объёмов неструктурированных данных
Большое количество трудоёмких рутинных операций
Отсутствие инструмента формирования режимов нагнетательных скважин с учётом интерференции
Отсутствие единой методики оптимизации закачки при взаимовлиянии нескольких скважин и рисков обводнения
Автоматическое формирование участков с максимальной гидродинамической связью между скважинами, в том числе между добывающими
Расчёт оптимальных режимов закачки с любым сценарием ограничения
Снижение объёмов непроизводительной закачки без потерь добычи нефти
Для каждого участка создаётся и обучается своя нейросеть, учитывающая его особенности
При поиске оптимальных режимов применяется гибридная функция минимизации обводнённости, максимизации добычи нефти
Оптимальное перераспределение текущей закачки с повышением добычи нефти
Фильтрация и восстановление данных
Поиск коэффициентов гидродинамической связности скважин
Выделение групп скважин с максимальным взаимовлиянием, понижение размерности задачи
Построение нейросетевой прокси-модели по каждому кластеру для оценки дебита скважин
Решение обратной оптимизационной задачи
Чтобы рассчитать стоимость реализации, оставьте заявку, и мы свяжемся с вами.