Применение современных информационных технологий для прогнозирования осложнений в бурении нефтегазовых скважин

• Veröffentlicht in: Штучний інтелект
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Линд, Ю.Б., Кабирова, А.Р.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
• Schlagworte: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57306
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Применение современных информационных технологий для прогнозирования осложнений в бурении нефтегазовых скважин / Ю.Б. Линд, А.Р. Кабирова // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 451-457. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Разработана методика прогнозирования осложнений в процессе бурения, включающая построение карт их интенсивностей, моделирование с использованием искусственной нейронной сети зависимости интенсивности осложнений от геологического строения горных пород и на его основе прогнозирование интенсивности осложнений при бурении новых скважин. Разработанная методика реализована в виде комплекса программ по прогнозированию поглощений буровых растворов, включающего базу данных по поглощениям в пробуренных скважинах на месторождениях ОАО АНК «Башнефть». Розроблено методику прогнозування ускладнень в процесі буріння, що включає побудову карт їх інтенсивностей, моделювання з використанням штучної нейронної мережі залежності інтенсивності ускладнень від геологічної будови гірських порід і на його основі прогнозування інтенсивності ускладнень при бурінні нових свердловин. Розроблена методика реалізована у вигляді комплексу програм з прогнозування поглинань бурових розчинів, що включає базу даних по поглинань в пробурених свердловинах на родовищах ВАТ АНК «Башнефть». Methods for prediction of troubles in drilling process have been developed. They include construction of maps for troubles intensities, modeling of intensity dependence on rocks geology with the usage of artificial neural network, prediction on its base of troubles during new wells construction. These methods have been realized in software of drilling fluid loss prediction, which includes also data manager on drilling mud loss in drilled wells on oilfields of Bashneft Company.