Повышение эффективности и качества бурения скважин во многом зависит от повышения качества получаемой информации. Качество решений, принимаемых в процессе бурения, также существенно зависит от качества информации. Широко используемые в последние годы в мировой практике геолого-технологические исследования в процессе бурения скважин позволяют решить ряд проблем в этом процессе, когда информация о разрезе пробуренной скважины отсутствует или доступна в ограниченном количестве. Применение результатов комплекса геолого-геофизических и технологических исследований позволяет более глубоко изучить данный вопрос и тем самым повысить качество принимаемых решений. Статья посвящена анализу и роли информации, получаемой при бурении, оценке ее качества и методов, способствующих повышению качества информации при принятии решений на различных этапах бурения. Рассмотрены методы обработки данных и анализа информации, показано, как использовать сложную геологическую, геофизическую и технологическую информацию, объяснена целесообразность использования различных методов, известных из математической статистики и теории нечетких множеств. В статье рассмотрены пути повышения качества информации и получения более обширных сведений о пробуренной породе, что позволяет разделить разрез на однородные интервалы. С этой целью применялся известный из нечеткой логики подход по нахождению соответствующего критерия для каждого из рассматриваемых показателей, а затем было подсчитано их среднее гармоническое значение. Зависимость между средним гармоническим значением и глубиной служит для определения границ между интервалами. Вышеотмеченный алгоритм был использован для расчетов по четырем скважинам на месторождении Бахар, а результаты были наглядно продемонстрированы с помощью рисунков.

 

Brown D.F., Cuddy S.J., Garmendia-Doval A.B., McСall J.A.W. The prediction of permeability in oil-bearing strata using genetic algorithms. In: Materials of the Third IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing, Banff, Alberta, Canada, July 24-26, 2000, https://www.researchgate.net/publication/220909228_ The_Prediction_of_Permeability_in_Oil-Bearing_Strata_ using_Genetic_Algorithms.

Cuddy S.J., Glover P.W.J. The application of fuzzy logic and genetic algorithms to reservoir characterization and modeling. Soft Computing for Reservoir Characterization and Modeling, No. 1, 2002, pp. 219-241.

Efendiyev G.M., Djafarova N.M., Djevanshir R.D. The optimum decision in cutting-type drilling bits selection with regard to their operating conditions and the vagueness of the task posed. Energy sources, Vol. 13, No. 2, 1991, pp. 243-250.

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A. Modeling and evaluation of rock properties based on integrated logging while drilling with the use of statistical methods and fuzzy logic. 10th International Conference on theory and application of soft computing, computing with words and perceptions – ICSCCW-2019. Advances in intelligent systems and computing book series (AISC), Vol. 1095, 2019, pp. 503-511.

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z. Piriverdiyev I.A., Sarbopeyeva M.D. Selection of the best combination of bit types and technological parameters during drilling, taking into account uncertainty. Procedia computer science, Vol. 120, 2017, pp. 67-74.

Taylor T.R., Kittridge M.G., Winefield P.L. et al. Reservoir quality and rock properties modeling results – Jurassic and Triassic sandstones: Greater Shearwater Area, UK Central North Sea. Marine and Petroleum Geology, Vol. 65, 2015, pp. 1-21.

Wawrzyniak-Guz K. Rock physics modelling for determination of effective elastic properties of the lower Paleozoic shale formation, North Poland. Acta Geophysica, Vol. 67, 2019, pp. 1967-1989.

Wang Z., Wang R., Li T., Schmitt D.R. Modelling of viscoelastic properties of porous rocks saturated with viscous fluid at seismic frequencies at the Core Scale. Workshop: Rock physics and borehole geophysics, Beijing, 28-30 August 2016, https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/RP2016-003.

Агаев С.Г. Системный подход к повышению эффективности проводки скважины. Автореферат докторской диссертации. Баку, 1989, 52 с.

Делия С.В., Ракитин М.В. Тенденции развития ГТИ и ГИС-бурения. Бурение и нефть, No. 2, 2014, http://naukarus.com /tendentsii-razvitiya-gti-i-gis-bureniya.

Джанзаков И.И., Пиривердиев И.А., Гулизаде К.П. и др. Анализ состояния методов и средств принятия решений при бурении скважин по комплексной геолого-технологической информации. Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса, Т. 111, No. 3, 2019, с. 51-59.

Дюсенов А.Т. Повышение эффективности бурения скважин путем выбора оптимального сочетания типов долот и технологических параметров. Автореферат кандидатcкой диссертации. Атырау, 2008, 23 с.

Мирзаджанзаде А.Х., Агаев С.Г., Алимамедов А.Ф. и др. Руководство по применению математической теории эксперимента при исследовании свойств горных пород и процесса их разрушения. Недра. Москва, 1973, 98 с.

Ракитин М.В. Проблемы и перспективы использования ГТИ и ГИС-бурения (LWD) на основе опыта бурения эксплуатационных скважин на шельфе Северного Каспия. Бурение и Нефть, No. 07-08, 2015, https://burneft.ru /archive/issues/2015-07-08/26.

Родионов Д.А. Статистические методы разграничения гео-логических объектов по комплексу признаков. Недра. Москва, 1968, 158 с.

Эфендиев Г.М., Кулиев Г.Г., Пиривердиев И.А. и др. Методы и средства повышения качества информации при принятии решений в управлении процессом бурения скважин. Сборник научных трудов: Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и тех-нология его изготовления и применения. Киев, ИСМ им. В.Н.Бакуля НАН Украины, Т. 22, 2019, с. 52-62.