Beynəlxalq elmi jurnal

ISSN: 2663-0419 (elektron versiya)

ISSN: 2218-8754 (çap versiyası)

Beynəlxalq elmi jurnal

ISSN: 2663-0419 (elektron versiya)

ISSN: 2218-8754 (çap versiyası)

contentImg
SCImago Journal & Country Rank
№ 1, 2024
Məqaləni yüklə fullIssue_icon

Süni intellekt vasitəsilə neftin çıxarılması məlumatları əsasında cari lay təzyiqinin paylanmasının qiymətləndirilməsi

Süleymanov B.A., Hüseynova N.İ.


Neft Qaz Elmi
-Tədqiqat Layihə İnstitutu, SOCAR, Azərbaycan AZ1012, Bakı, Həsən Bəy Zərdabi prosp., 88A

 

DOI: 10.33677/ggianas20240100117 

Xülasə

A-
A+

Neft və qaz yataqlarının işlənməsinin istismar mərhələsində məhsuldar layda və onun müəyyən hissəsində lay təzyiqinin paylanması neftvermənin artırılması məsələlərin həllində mühüm xarakteristikaların biridir. Bu məqalədə neft yataqlarının işlənməsi və istismarı zamanı əldə edilmiş məlumatlar əsasında layda cari təzyiqin paylanmasının qiymətləndirilməsinin ekspress metodu təklif edilir. İşlənmiş metodologiya, məhsuldar layın seçilmiş sahəsində axın və potensial funksiyaları, axın sürəti və onların qradiyentləri kimi hidrodinamik göstəricilərin lay üzrə cari paylanmasının hesablanması və vizuallaşdırılmasını aparmaq üçün işlənmiş alqoritmə əsaslanır. Metod cari lay təzyiqinin faktiki paylanmasını izləməyə və lay təzyiqin müəyyən səviyyədə saxlamaq üçün lazımı təsir tətbirlərin seçilməsi və bu təsirin  effektivliyini qiymətləndirməyə imkan verir.


Təklif edilmiş yanaşma həmçinin neft və qaz hasilatı məlumatlarının təhlilində istifadə üçün, eləcə də lay təzyiqində dəyişikliklərin proqnozlaşdırılmasında, süni intellekt texnologiyalarının yaradılması üçün geniş imkanlar açır. Müxtəlif geoloji və geofiziki əməliyyat məlumatlarının inteqrasiyasında və əməliyyat risklərinin idarə edilməsində neyroşəbəkələrdən istifadə, neft və qaz yataqlarının işlənməsi və istismarı proseslərinin optimallaşdırılması üçün avtomatik ekspert sistemlərinin yaradılmasına imkan verir. Nümunə kimi, “Neft Daşları” yatağından (horizon X, blok V) məlumatlardan istifadə etməklə təklif olunan yanaşmanın həyata keçirilməsi lay təzyiqinin hesablanmış qiymətlərinin yüksək dəqiqliyini göstərdi. Quyularda lay təzyiqinin hesablanmış qiymətlərinin orta nisbi səhvinin quyudibi təzyiqinin ölçülmələrinin faktiki qiymətləri ilə müqayisəli təhlili 1%-dən çox deyil. Məhsuldar laylarda lay təzyiqinin orta hesablanmış qiyməti onun faktiki qiyməti ilə üst-üstə düşür.


Açar sözlər:
yataq, lay təzyiqi, neft veriminin artırılması, zonal təsir, məhsuldar lay, quyu məhsuldarlığı, diaqnostika, süzülmə, monitorinq, axin xətləri

 

ƏDABİYYƏT


Choubey S., Karmakar G.P. Artifcial intelligence techniques and their application in oil and gas industry. Artifcial Intelligence Review, No. 54, 2021, pp. 3665-3683, https://link. springer.com/article/10.1007/s10462-020-09935-1.


Gupta D., Shah M. A comprehensive study on artificial intelligence in oil and gas sector. Environ. Sci. Pollut. Res., Vol. 29(34), 2022, pp. 50984-50997, DOI: 10.1007/s11356-021-15379-z.


Hung N.T., Hoa N.M., Duong V.H. Predicting production flow rates using artificial neural network – HST field case. SOCAR Proceedings, No. 4, 2023, pp. 65-71, https://proceedings. socar.az/ru/ journal/98#:~:text=DOI%3A%2010.5510/OGP20230400916.


Jamalbayov M.A., Ibrahimov Kh. M. New waterflooding efficiency evaluation method (on the example of 9th horizon of the Guneshli field). Scientific Petroleum, No. 1, 2023, pp. 43-47, DOI:10.53404/Sci. Petro.20230100039.


Khan M.R., Tariq Z., Abdulraheem A. Application of artificial intelligence to estimate oil flow rate in gas-lift wells. Nat .Resour. Res., 29, 2020, pp. 4017-4029, DOI:10.1007/s11053-020-09675-7.


Koroteeva D., Tekic Z. Artificial intelligence in oil and gas upstream: Trends, challenges, and scenarios for the future. Energy and AI, Vol. 3, 2021, p. 100041, DOI:10.1016/j.egyai. 2020.100041.


Li H., Yu H., Cao N. et al. Applications of artificial intelligence in oil and gas development. Arch. Computat. Methods Eng., Vol. 28(1), 2021, pp. 937-949, https://doi.org/10.1007/s11831- 020-09402-8.


Rasulov M.A., Jalalov G.I. Numerical method for studying the process of mass - heat transfer in deformable layers in a class of discontinuous functions. SOCAR Proceedings, No. 4, 2023, pp. 72-75.


Suleimanov B.A., Veliyev E., Vishnyakov V.  Nanocolloids for petroleum engineering: Fundamentals and practices. John Wiley & Sons.  2022, 288 p., DOI:10.1002/9781119889762.


Weiss W.W., Balch R.S., Stubbs B.A. How artificial intelligence methods can forecast oil production. Paper presented at the SPE/DOE Improved Oil Recovery Symposium, Tulsa, Oklahoma, April 2002,  https:|//doi.org/10.2118/75143-MS.


Велиев Э.Ф. Применение смягченной воды для улучшения эффективности мицеллярного заводнения. Scientific Petroleum, No. 2, 2021, c. 52-56, DOI:10.53404/Sci.Petro.0210200016.


Велиев Э.Ф., Алиев А.А., Маммедбейли Т.Е. Применение машинного обучения для прогнозирования эффективности внедрения технологий борьбы с конусообразованием. SOCAR Proceedings, No. 1, 2021, c. 104-113, DOI: 10.5510/ OGP20210100487.


Велиев Э.Ф., Ширинов Ш.В., Маммедбейли Т.М. Интеллектуальное нефтегазовое месторождение на основе технологий искусственного интеллекта. SOCAR Proceedings, No. 4, 2022, c. 70-75, DOI: 10.5510/OGP20220400785.


Джамалбеков М.А., Ибрагимов X.M., Ализаде Н.А. Математическая модель процесса вытеснения углеводородных смесей водой в зонально-неоднородных деформируемых пластах. Scientific Petroleum, No. 2, 2023, pp. 48-56, https://doi.org/10.53404/Sci.Petro.20230200048.


Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Сафарова Е.А., Столяров В. Е. Внедрение комплексных научно-технических программ на поздних стадиях эксплуатации нефтегазовых месторождений. SOCAR Proceedings, Спец. вып. 2, 2022, с. 1-8, DOI: 10.5510/OGP2022SI200728.


Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Сафарова Е.А., Филиппова Д.С., Бороздин С.О. Качественный анализ геоданных временного ряда для предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при бурении нефтяных и газовых скважин. SOCAR Proceedings, No. 3, 2020, c. 31-37 http: //dx.doi.org/ 10.5510/OGP20200300442.


Ибрагимов Х.М., Гусейнова Н.И., Гаджиев А.А. Разработка новых методов контроля над воздействием на продуктивные пласты на примере месторождения "Нефт Дашлары." Scientific Petroleum, No. 1, 2021, с. 37-42, DOI:10.53404/ Sci.Petro.20210100005.


Лятифов Я.А. Нестационарное воздействие термоактивной полимерной композицией для глубинного выравнивания профиля фильтрации. Scientific Petroleum, No. 1, 2021, c.  25-30, https://doi.org/10.53404/Sci.Petro.20210100003.


Сулейманов Б.А., Гусейнова Н.И. Визуализация распределения фильтрационных характеристик пластовой жидкости как способ контроля разработки нефтяных залежей. SOCAR Proceedings, спец. выпуск 1, 2023a, c. 27-37, http://dx.doi.org/10.5510/OGP2023SI100821.


Сулейманов Б.А., Лятифов Я.А., Ибрагимов Х.М., Гусейнова Н.И. О результатах промысловых испытаний технологии повышения нефтеотдачи пласта на основе применения термоактивной полимерной композиции. SOCAR Proceedings, No. 3, 2017, c. 17-31, DOI: 10.5510/OGP20170300320.


Сулейманов Б.А.,. Гусейнова Н.И. Метод оперативной оценки распределения текущего пластового давления по данным нормальной эксплуатации. SOCAR Proceedings, спец. вып. No. 2, 2023б, c. 12-19, http://dx.doi.org/10.5510/OGP2023SI200876.


Шиланбаев Б.А., Ишангалиев С.В., Жетруов Ж.Т., Шаяхмет K.Н., Колдей М. Разработка интеллектуальной системы оперативного поддержания уровня добычи нефти и газа и управление заводнением. SOCAR Proceedings, спец. номер 1, 2023, с. 6-18. DOI: 10.5510/OGP2023SI100824.

 

DOI: 10.33677/ggianas20240100117