ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАВОДНЕНИЯ

Решения по регулированию объемов закачки воды в нагнетательных скважинах методами машинного обучения

Оптимизация Заводнения

Решения по регулированию объемов закачки воды в нагнетательных скважинах методами машинного обучения.

Описание

Область применения: Оптимизация системы заводнения нефтяных месторождений с продолжительной историей разработки
Методы исследования: Методы машинного обучения и регрессионного анализа
Особенности: Использование гибридного решения физических и математических моделей

Презентация

Загрузите презентацию, чтобы увидеть конкретные данные об оборудовании и о том, как мы работаем.

ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАВОДНЕНИЯ.DOC
1.25M
ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАВОДНЕНИЯ.PDF
3.81M

Проекты

Ознакомьтесь с нашими проектами

долото для бурения скважин

Оценка зон для уплотняющего бурения

Получение данных о зонах с остаточными и невыработанными запасами нефти для повышения эффективности бурения скважин и боковых стволов. Выделение приоритетности и ранжирование точек бурения.
оборудование для интенсификации

Испытания Гидромониторной Технологии Интенсификации Добычи

Опытно-промышленные испытания технологии гидромониторного воздействия на призабойную зону пласта с целью интенсификации добычи нефти...

ПОРАБОТАЕМ ВМЕСТЕ?

Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам. Мы свяжемся с вами в течение 1-2 рабочих дней. Или просто позвоните нам прямо сейчас.

Исходные данные

Сравнение решений

Оптимизация заводнения, как правило, сводится к регулированию объемов закачки воды в нагнетательные скважины с целью вовлечения в процесс фильтрации дополнительных объемов нефти.

Решение такой задачи обычно осуществляют с помощью геостатистического и стохастического описания пласта с последующим динамическим моделированием конечно — разностными схемами. Данный способ обладает такими недостатками как высокая требовательность к вычислительным ресурсам, трудностью в работе с сильно «зашумленными» (с большим количеством ошибок, аномалий и пробелов) данными и сложностью интерпретации физической модели.

Кроме того, столь сложный инструмент как трехмерная геолого-гидродинамическая модель, хорошо описывающая исторический процесс разработки залежи, не предполагающая автоматический выбор наилучшего сценария режимов эксплуатации скважин для прогнозных расчетов.

Альтернативой физическому моделированию может служить решение на базе методов машинного обучения и регрессионного анализа. На месторождениях с продолжительной историей заводнения подобные подходы позволяют предложить оптимальные варианты распределения объемов закачки в нагнетательных скважинах без выполнения полномасштабного или секторного гидродинамического моделирования.

Преимущества

Результаты и ценность

Skills

Growth

85%

Development Plan

78%

Quality Service

95%

Our Solutions & Benefits

What is Included

If you have any questions please ask us and we will answer you as quickly as possible Make a question now!

Steeler™ is an emerging programme built on five years of work to define and promote steel that has been produced and sourced responsibly. The Australian Steel Stewardship Forum initially developed the concept.

Steeler™ is an emerging programme built on five years of work to define and promote steel that has been produced and sourced responsibly. The Australian Steel Stewardship Forum initially developed the concept.

Steeler™ is an emerging programme built on five years of work to define and promote steel that has been produced and sourced responsibly. The Australian Steel Stewardship Forum initially developed the concept.

Steeler™ is an emerging programme built on five years of work to define and promote steel that has been produced and sourced responsibly. The Australian Steel Stewardship Forum initially developed the concept.

Steeler™ is an emerging programme built on five years of work to define and promote steel that has been produced and sourced responsibly. The Australian Steel Stewardship Forum initially developed the concept.

Get In Touch

Fill all information details to consult with us to get sevices from us. Lorem available, but the majority have suffered.