ИСТИНА

Автоматизированная система выявления и прогнозирования осложнений в процессе строительства нефтяных и газовых скважин Дмитриевский Анатолий Николаевич, Еремин Николай Александрович, Черников Александр Дмитриевич, Чащина-Семенова Ольга Кимовна, Фицнер Леонид Константинович Тип: патент на изобретение Номер патента: RU 2745137 C1 Патентное ведомство: Россия Год публикации: 2021 Номер заявки: 2020129673 Дата регистрации: 08.09.2020 Дата публикации: 22.03.2021 Патентообладатели: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа Российской академии наук МЕЖДУНАРОДНАЯ ПАТЕНТНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ: E21B 44/00 Системы автоматического управления или регулирования процессом бурения, т.е. самоуправляемые системы, осуществляющие или изменяющие процесс бурения без участия оператора, например буровые системы, управляемые ЭВМ; системы, специально предназначенные для регулирования различных параметров или условий бурового процесса G06N 3/02 Компьютерные системы, основанные на биологических моделях / использующие модели нейронных сетей G05B 13/04 Самонастраивающиеся системы управления, т.е. системы, автоматически выбирающие оптимальный режим работы для достижения заданного критерия / электрические / с использованием моделей или моделирующих устройств АННОТАЦИЯ: Изобретение относится к области нефтяной и газовой промышленности, а именно к системам мониторинга строительства нефтегазовых скважин и управления буровыми операциями, и предназначено для выявления и прогнозирования осложнений основных типов, таких как поглощение буровой промывочной жидкости, прихваты (затяжки) бурового инструмента, газонефтеводопроявления при строительстве нефтяных и газовых скважин. Технической проблемой, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является снижение аварийности при строительстве нефтяных и газовых скважин путем повышения точности и достоверности выявления и прогнозирования возникновения осложнений в условиях широкого спектра прогнозируемых типов осложнений и существующих ограничений на состав и объем исходных данных. Указанная проблема решается тем, что автоматизированная система выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин содержит модуль сбора реально-временных данных геолого-технологических исследований с объекта строительства с подсоединенной к нему архивной базой данных геолого-технологических исследований, буровой тренажер, базу данных симулятора, модуль предварительной обработки данных геолого-технологических исследований, модуль разметки данных геолого-технологических исследований, размеченную и неразмеченную базы данных геолого-технологических исследований, модуль формирования, обучения и валидации модели выявления аномалий в данных геолого-технологических исследований, модуль формирования, обучения и валидации моделей прогнозирования значений функций индикаторов возникновения осложнений, модуль прогнозирования возникновения аномалий в данных геолого-технологических исследований, модуль прогнозирования значений функций индикаторов возникновения осложнений, модуль формирования, обучения и валидации рекуррентной нейросетевой модели прогнозирования возникновения осложнений, модуль оценки прогнозных значений вероятностей возникновения осложнений и модуль анализа и формирования предупреждений о возникновении осложнений и аварийных ситуаций. Достигаемый технический результат заключается в расширении пространства входных данных для прогнозирования возникновения осложнений при строительстве скважин за счет использования дополнительных источников информации - неразмеченных массивов данных и симуляционных данных от бурового тренажера, а также применения вспомогательных моделей машинного обучения для повышения точности и достоверности классификационной нейросетевой модели. 1 ил. Automated system for identification and prediction of complications in the process of construction of oil and gas wells Dmitrievskij Anatolij Nikolaevich, Eremin Nikolaj Aleksandrovich, Chernikov Aleksandr Dmitrievich, Chashchina-Semenova Olga Kimovna, Fitsner Leonid Konstantinovich FIELD: oil and gas industry. SUBSTANCE: invention relates to systems for monitoring the construction of oil and gas wells and control of drilling operations, and is intended to identify and predict complications of the main types, such as absorption of drilling fluid, sticking (tightening) of drilling tools, gas and oil water showings during the construction of oil and gas wells. The technical problem to be solved by the proposed invention is to reduce the accident rate during the construction of oil and gas wells by increasing the accuracy and reliability of identifying and predicting the occurrence of complications in a wide range of predicted types of complications and existing restrictions on the composition and volume of initial data. This problem is solved by the fact that the automated system for identifying and predicting complications in the construction of oil and gas wells contains a module for collecting real-time data of geological and technological research from the construction site with an archived database of geological and technological research connected to it, a drilling simulator, a simulator database, module for preliminary processing of geological and technological research data, module for marking up geological and technological research data, marked and unmarked databases for geological and technological research, module for forming, training and validating anomaly detection model in geological research data, module for forming, training and validation models for predicting the values of functions of indicators of the occurrence of complications, a module for predicting the occurrence of anomalies in the data of geological and technological studies, a module for predicting the values of functions of indicators of the occurrence of complications, a formation module, training and validation of a recurrent neural network model for predicting the occurrence of complications, a module for evaluating the predicted values of the probabilities of complications and a module for analyzing and generating warnings about the occurrence of complications and emergencies. EFFECT: expanded the input data space for predicting the occurrence of complications during well construction through the use of additional sources of information - unlabeled data sets and simulation data from the drilling simulator, as well as the use of auxiliary machine learning models to improve the accuracy and reliability of the classification neural network model. 1 cl, 1 dwg СПИСОК ДОКУМЕНТОВ, ЦИТИРОВАННЫХ В ОТЧЕТЕ О ПОИСКЕ: 1. CN 110443488 A, 12.11.2019. 2. RU 2723805 C9, 27.07.2020. 3. RU 2602779 C2, 20.11.2016. 4. CN 104121014 A, 29.10.2014. 5. CN 109508827 A, 22.03.2019.