Инструмент для прогнозирования обводнения газовых скважин при помощи методов машинного обучения создает студент Тюменского индустриального университета Николай Лычагин. На развитие проекта он выиграл 1 млн рублей по итогам всероссийского конкурса "Студенческий стартап". Полученные средства Николай направит на создание удобного для пользователей приложения с простым интерфейсом и качественным функционалом, сообщили в пресс-службе ТИУ.
По словам Николая Лычагина, точное прогнозирование обводнения газовых скважин остается сегодня сложной задачей из-за геологической неоднородности пластов. Вместе с командой будущий инженер создал инструмент, позволяющий с допустимой точностью предсказывать показатели обводнения за короткое время.
"Традиционные гидродинамические и аналитические методы часто не дают надежного результата, поэтому мы с командой предлагаем использовать в качестве альтернативного решения машинное обучение. То есть главная особенность проекта – использование искусственного интеллекта для проектирования разработки газовых месторождений, его применение способствует уменьшению трудозатрат в несколько раз, по сравнению с существующими методами", – рассказал он.
Над проектом команда работает уже полтора года. Идея родилась во время участия в программе опережающей инженерной подготовки "Honors Track", которая проходит на базе Высшей инженерной школы EG. После создания приложения, разработчики планируют продвигать готовый продукт на рынок.
Отметим, обводненность скважин при эксплуатации нефтегазовых месторождений является на сегодняшний день одной из ключевых проблем в нефтегазовой отрасли. Большое содержание воды в добываемой нефти увеличивает эксплуатационные расходы, негативно влияет на износ оборудования и ухудшает технологические показатели подготовки нефти.