Проект направлен на подбор скважин-кандидатов для проведения успешных геолого-технических мероприятий в рамках современного низкого энергетического состояния залежей жидких углеводородов. Разработана MVP-версия алгоритма подбора с использованием систем машинного обучения и языка программирования PYTHON на один из видов ГТМ-ремонтно-изоляционные работы. В рамках первого этапа испытаний она успешно проверена на данных одного из месторождения Западной Сибири. Алгоритм представлен конечной четырехмодульной системой взаимосвязанных элементов и включает в себя 4 блока:

- 1 блок представлен ранжированием скважин первого порядка по выбранным или заданным пользователям критериям;

-2 блок включает в себя 2 подмодуля: первый отвечает за подготовку данных к загрузке в пространство машинного обучения; второй представлен СУММО-самоорганизующейся уникальной модели машинного обучения для прогнозов дебитов нефти и жидкости;

-3 блок включает в себя метод оценки ценности информации;

-4 блок представлен ранжирование скважин второго порядка по критерию успешности.

На страницу проекта