Прогноз обводнённости новых скважин с помощью машинного обучения

Обоснование. Бурение новых скважин относится к одним из наиболее эффективных геолого-технических мероприятий. На зрелых месторождениях, характеризующихся высокой выработкой запасов и обводнённостью, подбор проектных точек для бурения является сложной задачей. Прогнозирование параметров новых скважин возможно с помощью применения геолого-гидродинамических моделей либо аналитических методов. В данной работе авторами предложено использование алгоритмов машинного обучения для прогноза пусковых параметров новых скважин на основе обширного набора геологических и промысловых данных.

Цель. В статье приведено описание процесса разработки алгоритмов машинного обучения и продемонстрированы показатели эффективности комплексной модели. В рамках данной работы выполнено апробирование алгоритмов машинного обучения для прогноза пусковой обводнённости потенциальных кандидатов.

Материалы и методы. В рамках данной работы были применены различные методы машинного обучения на геолого-технических промысловых данных.

Результаты. Разработанная комплексная модель показала приемлемые результаты сходимости на основе метрик классификации и регрессии, что говорит о её применимости для прогноза пусковой обводнённости проектных скважин.

Заключение. Данный метод прогнозирования показателей является альтернативным инструментом прогноза пусковой обводнённости новых скважин, позволяющим уточнить и дополнить прогнозные параметры, рассчитанные с помощью геолого-гидродинамической модели или эмпирических зависимостей пусковой обводнённости новых скважин от геологических параметров.