Том 9 стр. 525-540

А.Р. Шаймарданов, С.А. Красноперова

 

ОТ СТАТИСТИКИ К ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМУ СКРИНИНГУ: ЦИФРОВИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ВЫБОРА СКВАЖИН-КАНДИДАТОВ НА ГРП МЕТОДОМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

 

Аннотация. В статье рассматривается проблема повышения успешности гидравлического разрыва пласта (ГРП) на поздней стадии разработки месторождений с высоковязкой нефтью. На примере визейского объекта Арланского нефтяного месторождения выполнен анализ геолого-технологических факторов, влияющих на эффективность операций. Проведено сравнение классических линейных регрессионных моделей и алгоритмов машинного обучения (Random Forest). Доказано, что использование ML-алгоритмов позволяет учесть нелинейные зависимости (например, риски прорыва воды через тонкие глинистые перемычки) и повысить точность прогноза дебита. Предложен алгоритм автоматизированного ранжирования скважин-кандидатов (Success Score), позволяющий снизить риски преждевременного обводнения и оптимизировать работу инженерных служб.

Ключевые слова: гидравлический разрыв пласта (ГРП), машинное обучение, Random Forest, цифровизация, скважина-кандидат, Арланское месторождение, высоковязкая нефть, скоринг-модель.

Для цитирования: Шаймарданов А.Р., Красноперова С.А. От статистики к интеллектуальному скринингу: цифровизация процесса выбора скважин-кандидатов на ГРП методом машинного обучения / Управление техносферой: электрон. журнал, 2026. Т.9. Вып.2. С. 525–540. DOI: 10.35634/UdSU.2026.69.83.016

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Наукоёмкое программное обеспечение для разведки и добычи. URL: https://rn.digital/ (Дата обращения: 04.11.2025).
  2. Лозин Е. В. Разработка уникального Арланского нефтяного месторождения востока Русской плиты.Уфа: БашНИПИнефть, 2012. 704 с.
  3. Шибанов И. О. Применение гидравлического разрыва пласта на поздней стадии разработки Арланского месторождения // Нефтегазовое дело: электрон. науч. журн. 2016. № 2. С. 1–15.
  4. Мухаметшин В. В., Мухаметшин В. Ш. Повышение эффективности управления разработкой месторождений с трудноизвлекаемыми запасами // Нефтяное хозяйство. 2019. № 5. С. 62–66.
  5. Turuntaev S., Zenchenko E., Zenchenko P., Trimonova M., Novikova E. Еxperimental study of the hydraulic fracture formation and propagation, Reviews on advanced materials and technologies, 2023, vol. 5, no. 4, pp. 11–19. DOI: 10.17586/2687-0568-2023-5-4-11-19. EDN: wvenfq.
  6. Poplygin V.V., Dieng A., Shi X. Forecasting hydraulic fracturing results using information amount theory, Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering. 2024, vol. 24, no. 2, pp. 93 – 100.
  7. Тауфик М. Н. М. Optimization of hydraulic fracturing design for enhanced reservoir development // Молодой ученый. 2026. № 20 (623). С. 211 – 216. URL:https://moluch.ru/archive/623/133666.
  8. Грищенко В. А., Рабаев, Р. У., Мухаметшин В. Ш. Методический подход к определению оптимальных геолого-технологических характеристик при планировании ГРП на многопластовых объектах // SOCAR Proceedings. 2021. № SI2. С. 182–191.
  9. Егоров А.А. Отечественный флагманский продукт «Роснефть»-«РН-ГРИД» симулятор моделирования гидроразрыва пласта (ГРП) // Автоматизация и IT в нефтегазовой области. 2021. № 2 (44). С. 12 – 27.
  10. Нургалиев Р. К. Оценка эффективности ГТМ с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных // Нефтепромысловое дело. 2020. № 9. С. 45–50.
  11. Абдуллина А.Р., Балабанова А.Ю., Окунева Е.И. Использование модуля ПК «РН-ГРИД» по многовариантному моделированию при подборе оптимальных параметров проведения ГРП // Актуальные проблемы научного знания. Новые технологии ТЭК-2025: материалы IХ Международной научно-практической конференции. Тюмень, 2025. С. 200 – 205.
  12. Дмитриев Д. Е., Попов В. В. Применение методов машинного обучения для прогнозирования эффективности ГРП // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2021. № 8 (577). С. 28–32.
  13. Повх П.А., Шайхутдинова М.Ш. Инновационные технологии и цифровизация в нефтяной отрасли // Инновации и наукоемкие технологии в образовании и экономике: материалы XI Международной научно-практической и методической конференции. Уфа, 2025. С. 174 – 178.
  14. Ахмятов А.А., Макеев Г.А. Корпоративный симулятор гидроразрыва пласта «РН-ГРИД»: от программной реализации к промышленному внедрению // Нефтяное хозяйство. 2018. №5. С. 94 – 97.
  15. Шаймарданов А.Р., Красноперова С.А. Применение программного комплекса РН-ГРИД при проектировании гидравлического разрыва пласта для повышения эффективности разработки месторождений // Управление техносферой: электрон. журнал, 2025. Т.9. Вып.1. С. 15–26. DOI: 10.35634/UdSU.2026.73.10.002

 

Сведения об авторах

Шаймарданов А.Р.

магистрант, Институт нефти и газа им. М.С. Гуцериева, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Удмуртский государственный университет», 426034, ул. Университетская, 1, г. Ижевск, Россия.

E-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

 

Красноперова Светлана Анатольевна

к.б.н., доцент кафедры геологии нефти и газа, доцент, Институт нефти и газа им. М.С. Гуцериева, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Удмуртский государственный университет», 426034,

ул. Университетская, 1, г. Ижевск, Россия.

E-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

 

 Полнотекстовая версия - pdf(686kb)