Расчёт пластового давления в добывающих скважинах при помощи методов машинного обучения
Authors: Гайсин А.А. , Исроилов Н.К. , Гилязов А.Х. 
Published: October 2024

Пластовое давление – один из важнейших факторов, определяющих энергетические возможности продуктивного пласта, производительность скважин и залежи в целом. Под пластовым понимают давление, при котором в продуктивном пласте нефть, газ, вода находятся в пустотах пластов-коллекторов. Производится постоянный мониторинг изменения пластового давления, и при его снижении применяются искусственные методы воздействия на залежь, в частности методы поддержания пластового давления. Темп снижения пластового давления, характеризующего энергетические ресурсы пласта, зависит от темпа отбора пластовой жидкости: нефти, воды и газа, который обусловлен проектом разработки месторождения, и от того, осуществляется или нет поддержание пластового давления. В настоящей работе для прогнозирования пластового давления рассматривались методы машинного обучения. Особенностью работы является сравнительный анализ 11 методов машинного обучения для конкретного объекта разработки, а также выявление оптимального набора признаков для обучения моделей. Применение данного метода в прогнозировании энергетического состояния эксплуатационных объектов позволит оперативно управлять разработкой месторождений, выстраивать эффективную систему ППД, планировать геолого-технические мероприятия, формировать программу исследований для уточнения пластового давления, проводить более точную настройку гидродинамических моделей на историю разработки.
Reservoir pressure is a critical factor that determines energy potential of a producing reservoir and overall well and reservoir productivity. Reservoir pressure refers to the pressure of hydrocarbons (oil, gas, and water) contained within the reservoir voids. Changes in reservoir pressure should be continuously monitored. Once reservoir pressure decreases, methods for supplementing the natural reservoir energy are applied; particularly, reservoir pressure maintenance. Reservoir pressure decline rate depends on fluid (oil, water, and gas) production rates according to field development plan and implementation of reservoir pressure maintenance methods, if any. According to Operational Guidelines RD 153-39.0-109-01, downhole reservoir pressure measurements should be conducted every six months. However, some of these measurements may turn out to be unreliable, thus reducing the available reservoir energy state data. Moreover, direct measurements of reservoir pressure may require extended well shutdown periods to result in oil production losses and potential technical issues during well startup. In this paper, machine learning methods for reservoir pressure prediction are considered. The present research effort is peculiar in that it presents comparative analysis of a variety of machine learning methods for specific production target, as well as reveals an optimal set of features for model training. The results of the present research can be used to analyze the development status of hole sections in absence of reservoir pressure measurements, justify initial data adjustments for reservoir simulation modeling, and to prepare a list of wells for reservoir pressure studies aimed at objective evaluation of producing reservoir energy state while minimizing oil production losses.