Искусственный интеллект подскажет, где будет скважина

Отрасль добычи полезных ископаемых совершенствует известные технологии и создает новые для повышения эффективности. Нейросети на основе ИИ используют в обработке данных, в съемке, сейсморазведке и исследованиях. Одно из наиболее сложных и продвинутых направлений – изучение кернов.

Керн – это образец горной породы, извлеченный из скважины с помощью керноотборника. С помощью кернов узнают о геологических особенностях строения, вещественном составе горных пород и наличии углеводородов, а также оценивают потенциал исследуемых месторождений.

Изучение кернов позволяет часть работы перенести с «поля» в лабораторию и тем самым сократить время и издержки, рассказывает управляющий директор – руководитель группы корпоративных рейтингов АКРА Екатерина Можарова. Такие исследования помогают сформировать более точное представление об объеме и характере запасов углеводородов или выбрать наиболее эффективную технологию для их извлечения, продолжает она.

Изучение кернов позволяет экономить затраты при будущей добыче углеводородов, в особенности за счет применения высоких технологий, считает руководитель Российского центра компетенций и анализа стандартов ОЭСР Президентской академии Антонина Левашенко. Для выявления наиболее перспективных участков в нефтяном или газовом пласте могут создавать цифровые модели горных пород, когда с помощью автоматизированных систем определения минералогического состава горных пород, рентгеновской микрофотографии, электронной микроскопии специалисты исследуют образцы в масштабе от метров (для пластов) до нескольких нанометров (для образцов). «Цифровые модели керна позволяют визуализировать структуру породы, моделировать ее физические свойства и проводить виртуальные эксперименты без необходимости извлекать большое количество образцов, что ускоряет и удешевляет процесс исследований. Аналогично можно исследовать, например, затопленные шахты», – рассказала Левашенко «Ведомости. Инновации и технологии».

Исследование кернов решает даже регуляторно-бюрократические задачи, полагает эксперт Проектного офиса развития Арктики, советник руководителя Кольского научного центра РАН, доктор технических наук, действительный член Российской академии естественных наук (РАЕН) Владимир Маслобоев.

Без изучения кернов нельзя построить геологическую модель месторождения, оценить качество и количество руды на все ценные компоненты и, соответственно, поставить месторождение на баланс в Государственной комиссии по запасам, а это обязательное условие для разработчиков месторождений, рассказывает Маслобоев.

Своя отрасль

На Западе нередко керны извлекают и изучают исследовательские компании по заказу нефтегазовых, говорит руководитель направления «Промышленность» Института технологий нефти и газа Ольга Орлова. В России не так много аутсорсинговых компаний, занимающихся изучением керна, как в некоторых других странах, отмечает она.

«Дело в разнице между нефтегазовыми отраслями России и, к примеру, США. В России выдано менее 300 лицензий на изучение месторождений, причем большая их часть – дочерние компании нефтяных гигантов», – говорит Орлова. В США работает свыше 50 000 компаний. У них нет ресурса самостоятельно изучать породы с помощью кернов, и нефтедобытчики прибегают к услугам компаний на аутсорсинге. Исследованиями занимаются как игроки, которые производят соответствующее оборудование (например, канадская Groupe Fordia), так и независимые компании (например, Orexplore Technologies или Kocurek), отмечает эксперт.

Эта особенность сыграла на руку российскому нефтегазу в условиях ухода западных компаний из России, считает управляющий партнер аналитического агентства «ВМТ консалт» Екатерина Косарева. «Российские нефтяные компании, которые самостоятельно извлекают и изучают керны, оказались менее уязвимы к внешним потрясениям: ущерба, сопоставимого с уходом большой четверки нефтесервисных компаний, не произошло. Многие российские разработки не имеют мировых аналогов и создавались специально под природные реалии страны», – говорит аналитик.

Большие исследования кернов

«Роснефть», по собственным данным, – лидер в области изучения кернов. Кернохранилище компании в Тюмени хранит более 175 км образцов горных пород из нескольких тысяч скважин российских нефтегазовых месторождений и считается самым большим в России.

Тюменский нефтяной научный центр (входит в научно-проектный блок «Роснефти») совместно с негосударственным институтом развития «Иннопрактика» разработали наукоемкий программный комплекс «РН – Цифровой керн». Он позволяет точно оценить содержание нефти и газа в пласте и выбрать наиболее эффективные методы их добычи.

Программа методами математического моделирования и микротомографии создает цифровой двойник горной породы – объемную копию породы на уровне пор. Программный комплекс применяют при изучении традиционных высокопроницаемых горных пород, а последующие версии «РН – Цифровой керн» ориентированы на изучение нетрадиционных низкопроницаемых горных пород.

«Подобное виртуальное исследование цифрового керна позволяет делать прогнозы о содержании углеводородов в исследуемом пласте, а также подбирать наиболее эффективные методы разработки в целях увеличения нефтеотдачи», – говорит Левашенко.

В процессе разработки – новые программные модули для моделирования вытеснения нефти водными растворами поверхностно-активных веществ и полимеров. «Это позволит на новом научном уровне обосновывать методы увеличения нефтеотдачи», – сказано в материалах «Роснефти».

ПК «РН – Цифровой керн» входит в линейку корпоративного софта. Новые модули расширят функциональное назначение ПК. Новая версия позволит одновременно моделировать совместное течение трех фаз – нефти, газа и воды – в цифровой модели керна. Подобное исследование для трех фаз практически невозможно получить путем физического эксперимента на керне, утверждает «Роснефть».

Керн – важный первоисточник информации о недрах, который используется во всех поисковых проектах «Газпром нефти». «Объем керна зависит от геологических задач, но в среднем общая высота пород, которые поднимаем наверх для исследования, составляет 150 м», – рассказал замначальника департамента по добыче «Газпром нефти» Юрий Масалкин.

Компания также разрабатывает и использует технологию цифрового анализа керна, говорит Масалкин. С помощью рентгеновской микротомографии и электронной микроскопии создает 3D-модели образцов горных пород. А с помощью вычислительных алгоритмов проводит физическое моделирование фильтрационно-емкостных и физико-химических свойств горных пород – коллекторов нефти и газа. «Проект доказал возможность ускорения лабораторного анализа полноразмерного керна в 7 раз для принятия решения по дальнейшей программе его исследования», – прокомментировал Масалкин.

Среди других компаний, которые занимаются разработкой специализированных цифровых решений для исследования месторождений, опрошенные «Ведомости. Инновации и технологии» эксперты называют «Системы для микроскопии и анализа» (СМА) и ЭРА, которые на площадке «Сколково» предоставляют услуги по цифровому исследованию кернов. А компания SmartDive Technologies разрабатывает проекты беспилотников для геомагнитной разведки.

Новые решения

Информационные технологии на базе ИИ применяют для развития геологии, петрологии, минералогии новых месторождений. Использование современных технологичных методов геологоразведки обусловлено тем, что исследования уходят все дальше от цивилизации (в Арктику и Восточную Сибирь) и все глубже в недра.

В частности, для экономии трудозатрат и сокращения времени на разведку компании используют роботов. Магнитометрические датчики устанавливают на промышленные дроны, которые проводят геомагнитную разведку месторождений.

Другой пример – создание цифровых двойников месторождений и сопутствующих процессов. Технология позволяет создавать цифровые модели промышленных комплексов и реконструировать разные решения. Можно предсказать все эффекты от бурения в определенном месте. Цифровой двойник благодаря набору IoT-устройств получает и корректирует данные о процессах на предприятии в режиме реального времени.

Один из главных эффектов применения технологии – предотвращение аварий. «Система с помощью ИИ моментально определяет возникающие риски и возможные неполадки, о чем немедленно указывает оператору», – говорит Левашенко.

Появляются и новые решения для исследования кернов. На базе тюменского института «Роснефти» разработана информационная система «РН-Лаб», по сути цифровой двойник лаборатории. Система предоставляет пользователю полную информацию о бизнес-процессах лабораторных исследований – от приемки керна и проб флюидов, поступающих от добывающих обществ, до отбора образцов и занесения в систему результатов исследований. Обработка данных выполняется в едином информационном пространстве, аналитические алгоритмы используют нейросеть, возможности искусственного интеллекта и технологии обработки и представления данных в цифровой форме. По оценке специалистов «Роснефти», внедрение «РН-Лаб» снизило трудозатраты на лабораторные исследования на 25%.

Для создания цифровых копий «внутреннего мира» горных пород томские ученые используют специальный микротомограф, разработанный в 2023 г. по индивидуальному заказу в партнерском вузе «Роснефти» – Томском политехническом университете. Это оборудование позволяет на микроуровне (с разрешением до 3 микрон, или 0,003 мм) исследовать поровое пространство и микротрещины, смоделировав пути течения углеводородов в породе. «Такое детальное изучение в совокупности с традиционными исследованиями, по самым скромным оценкам, на 5% повышает точность определения нефтенасыщенности пластов», – сообщила пресс-служба «Роснефти».