Бурение нефтяных и газовых скважин — одна из немногих инженерных задач, где ошибка в расчёте давления на несколько процентов может стоить десятков миллионов рублей и спровоцировать экологическую катастрофу. Горные породы на глубине сжаты тектоническими силами с разных сторон, и буровой раствор должен точно компенсировать это давление: слишком лёгкий — стенки скважины обрушатся, слишком тяжёлый — произойдёт гидроразрыв и аварийный выброс.
До сих пор горизонтальные напряжения измеряли либо по образцам пород, поднятым на поверхность, либо по геофизическим формулам, которые плохо учитывают тектонические силы. Нейросетевые подходы ускоряли расчёт, но давали точность лишь 65–85% и страдали от классической проблемы переобучения: модель отлично работала на знакомых скважинах и резко теряла точность на новых.
| Метод | Точность | Учёт тектоники | Скорость |
|---|---|---|---|
| Образцы пород | Высокая | Частично | Низкая (лабораторный анализ) |
| Геофизические формулы | Средняя | Слабая | Быстро |
| Существующие нейросети | 65–85% | Частично | Медленно |
| Гибридная модель ПНИПУ | 99,5% | Да | На 87% быстрее аналогов |
Группа учёных Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) совместно с китайскими коллегами предложила гибридный алгоритм, объединяющий нейросеть с самонастраиваемой структурой и специальный математический метод оптимизации. Модель одновременно анализирует девять параметров, которые непрерывно снимаются в скважине в ходе стандартных геофизических исследований: скорость звука, плотность породы, электрическое сопротивление, естественную радиоактивность, пористость и ряд других показателей. На их основе алгоритм вычисляет минимальное и максимальное горизонтальное напряжение.
Алгоритм анализирует девять параметров скважины: скорость звука, плотность породы, электрическое сопротивление, радиоактивность, пористость и другие.
Ключевое отличие от предшественников — встроенный механизм отбора признаков. Модель сама определяет, какие из девяти параметров действительно влияют на горизонтальное давление, а какие лишь создают «шум». Это решает проблему переобучения: алгоритм уверенно работает даже на скважинах, которых не видел во время тренировки.
Обучение проводилось на массиве из более 10 тысяч замеров, сделанных в трёх скважинах Джунгарского бассейна на северо-западе Китая. Этот регион считается геологически сложным: миллионы лет столкновений тектонических плит сформировали горы, разломы и неравномерно сжатые породы на разных глубинах — именно там традиционные методы расчёта чаще всего дают сбой. По словам профессора кафедры «Нефтегазовые технологии» ПНИПУ Дмитрия Мартюшева, при тестировании на скважинах, не участвовавших в обучении, точность модели составила 99,5%, а время расчёта сократилось на 87% по сравнению с существующими аналогами.
Практическое применение разработки выходит за рамки планирования бурения. Точное знание горизонтальных напряжений критически важно при гидравлическом разрыве пласта — технологии добычи трудноизвлекаемой нефти, при которой в скважину под давлением закачивают жидкость, создавая трещины в породе. Направление этих трещин определяется тем, как порода сжата с боков: зная это заранее, инженеры могут направить трещины к продуктивным зонам, а не в пустые породы или соседние скважины.
Для России тема особенно актуальна: геологически сложные территории — Западная и Восточная Сибирь, шельф Сахалина, Урал и Кавказ — составляют большую часть нефтегазодобывающих регионов страны. Алгоритм позволяет отказаться от дорогостоящих прямых измерений горизонтальных напряжений, заменив их быстрым расчётом на основе стандартных геофизических данных, которые и так собираются при каждом бурении.
