Пилотный проект ранжиро-вания скважин-кандидатов на проведение ГРП

Пилот был проведен для одной
из крупнейших российских нефтегазовых компаний с сетью АЗС по всей России
→ Подбор скважин-кандидатов на ГРП
→ Прогнозирование дебита нефти и жидкости на следующие 4 месяца
Компания обратилась к Napoleon IT с целью разработки системы, которая оптимизирует процесс выбора подходящих скважин-кандидатов для проведения гидравлического разрыва пласта.
Задача
Результат
01
Разработали модели машинного обучения для прогнозирования дополнительной добычи нефти после ГРП
02
Реализовали дашборд аналитики данных и прогнозов
03
Создали модель отбраковки скважин для ГРП
«В современных реалиях бизнеса всегда стоит держать руку на пульсе инноваций. Не стоит сразу бежать за новинками, они должны настояться, но и не надо быть консерватором, ведь тогда можно стать аутсайдером. Использование продукта от Napoleon IT привело к снижению трудозатрат на подбор скважин-кандидатов на ГРП на 20%. В дальнейших планах — тестировать новые гипотезы и усовершенствовать продукт.»
Специалист нефтяной
компании
С чего все начиналось
Подбор скважин-кандидатов для гидроразрыва пласта — сложная задача.
Специалисты вручную отбирают участки с потенциальными скважинами, анализируют необработанные данные и проводят гидродинамическое моделирование. Моделирование занимает недели, а обработка данных подвержена ошибкам из-за человеческого фактора.
Решение
Для решения задачи команда Napoleon IT разработала аналитический дашборд с использованием ML-модели для скоринга скважин-кандидатов на проведение ГРП.
Мы обучили модель на исторических и геологических данных о проведенных мероприятиях — по площадям и скважинам. Модель оценили по следующим метрикам:
R2
Коэффициент детерминации
MAE
Средняя абсолютная ошибка
RMSE
Среднеквадратичная ошибка
MAPE
Средняя абсолютная процентная ошибка
Команда
Team Lead Data Science
1
Data Analytics
1
Data Science
1
Project Manager
1
ML Engineer
2
Технологии
Python
AutoML
CatBoost
XGBoost
LightGBM
Dash
Docker
ClearML
Особенности реализации
ГРП — дорогостоящее мероприятие, которое проводится ограниченное количество раз за год. При разработке команда Napoleon IT столкнулись с малым объемом данных, поэтому для проекта мы брали сведения за последние 5 лет.
Мы заменили запрос на использование нейросетей на решение с ML-моделями, которые оказались более удобными для точных прогнозов на малом объеме данных. На их основе нам нужно было построить прогнозную модель.

Из-за специфики данных разных месторождений мы создали несколько моделей с отличающимися гиперпараметрами. Подход AutoML был выбран для того, чтобы не подбирать параметры вручную и не переобучать модели при дополнении исторических данных.

В результате заказчик получил две модели, которые делают отдельные прогнозы дебита нефти и жидкости. Также был реализован классификатор скважин по возможности проведения на них мероприятий ГРП.
Как работает система
Загрузка данных заказчика
С помощью автоматизированного пайплайна обработки данных мы можем находить аномалии.
Обучение модели
Система показывает результаты обучения. Инженер проверяет корректность метрик — можно отобразить значения по каждой скважине отдельно. Помимо метрик в дашборде отображается информация по влиянию признаков на прогноз с фильтрацией по типу признака.
Загрузка данных для интерфейса
Если система обучена корректно, загружаются те данные, на основе которых необходимо сделать прогноз. По запросу заказчика он производится на 4 месяца вперед.
Результаты применения ML-модели можно сортировать по таким показателям:
Можно рассмотреть распределение геологических признаков, чтобы определить, что гидроразрыв пласта нельзя проводить. Все результаты отображаются в табличном представлении. На основании этих данных заказчик может выбрать только те скважины, по которым спрогнозирован наилучший прирост.
→ дебит нефти до ГРП;
→ дебит нефти после ГРП;
→ величина прироста.
Эффективность проекта
Разработанная специалистами Napoleon IT система прогнозирования создает удобные дашборды с визуализацией результатов работы ML-моделей — выбором скважины и прогнозированием дебита нефти.
С помощью нового программного обеспечения заказчику удалось:
Настроить и автоматизировать процессы сбора, обработки больших данных
Автоматизировать процесс подбора скважин-кандидатов на ГРП
Начать автоматически прогнозировать дебит нефти
Программа и модели машинного обучения разработаны с возможностью последующей модернизации, так как в планы заказчика входит тест новых гипотез по подбору скважин.
Таймлайн проекта
Отзыв
«Наша главная задача ― создавать решения на основе искусственного интеллекта, которые помогают автоматизировать рутинные процессы, сократить издержки ручного труда, снизить ошибки, связанные с человеческим фактором и увеличить эффективность бизнеса. Благодарим за доверие компанию-клиента. Вместе мы можем менять ландшафт достаточно традиционного и консервативного нефтегазового сектора, внедряя и развивая инновации в отрасли.»
Руслан Ахтямов, сооснователь Napoleon IT
Поделитесь своей идеей, и мы найдем путь её реализации.

Прикрепить файл

Загрузка
fileuploaded.jpg
Upload failed. Max size for files is 10 MB.
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.