Использование ИИ для оптимизации производства на зрелых нефтяных месторождениях

Использование ИИ для оптимизации производства на зрелых нефтяных месторождениях

Нефтегазовая промышленность вступила в новую эру, когда искусственный интеллект уже не является новинкой, а стратегической необходимостью, особенно для зрелых нефтяных месторождений. Эти стареющие активы, которые десятилетиями добывали углеводороды, характеризуются снижением добычи, увеличением сокращения воды и сложными проблемами недр. Технологии ИИ - от машинного обучения до глубокого обучения и передовой аналитики - в настоящее время используются для вдоха новой жизни в эти месторождения, оптимизации каждого этапа производства от управления резервуарами до поверхностных операций. Обрабатывая огромные объемы исторических и реальных данных, системы ИИ могут выявлять тонкие закономерности, прогнозировать сбои оборудования и рекомендовать вмешательства, которые максимизируют восстановление при минимизации затрат. В этой статье исследуется, как ИИ преобразует зрелые нефтяные месторождения, конкретные приложения, обеспечивающие ценность, и проблемы, которые операторы должны преодолеть, чтобы реализовать весь потенциал этих цифровых инструментов.

Понимание зрелых нефтяных месторождений

Зрелые нефтяные месторождения являются резервуарами, которые достигли стадии снижения добычи после многих лет, часто десятилетий, первичного и вторичного восстановления. Как правило, эти месторождения уже произвели от 50 до 70 процентов своих извлекаемых запасов, а оставшаяся нефть более трудна и дорогая для извлечения. Общие характеристики включают высокую огранку воды, низкое давление пласта и наличие обходных карманов нефти. Операторы должны полагаться на методы расширенного извлечения нефти (EOR), такие как наводнение, закачка газа или химическая обработка для поддержания производства. Однако экономическая жизнеспособность этих методов зависит от точного операционного контроля, где ИИ обеспечивает решающее преимущество.

По данным Международного энергетического агентства, многим крупнейшим в мире добывающим месторождениям более 40 лет, и они по-прежнему составляют значительную долю от общего объема поставок. Продление срока службы этих активов имеет решающее значение не только для энергетической безопасности, но и для максимизации отдачи от прошлых инвестиций. ИИ предлагает путь к достижению этого путем оптимизации графиков добычи, улучшения понимания резервуаров и сокращения операционных расходов.

Ключевые применения ИИ на зрелых нефтяных месторождениях

Применение ИИ на зрелых нефтяных месторождениях охватывает несколько дисциплин. Ниже приведены наиболее эффективные варианты использования, каждый из которых поддерживается реальными реализациями и отраслевыми исследованиями.

Прогнозное техническое обслуживание наземного и подземного оборудования

Одним из наиболее зрелых вариантов использования ИИ в нефтяной промышленности является прогнозное техническое обслуживание. Датчики, встроенные в насосы, компрессоры, клапаны и трубопроводы, непрерывно передают данные о температуре, вибрации, давлении и скорости потока. Модели машинного обучения анализируют эти данные, чтобы предсказать, когда компонент, вероятно, выйдет из строя, что позволяет операторам планировать техническое обслуживание проактивно, а не реактивно. Это сокращает незапланированные простои, продлевает срок службы оборудования и снижает затраты на техническое обслуживание.

Например, крупный оператор в Северном море развернул систему прогнозного обслуживания на основе ИИ на своих электрических погружных насосах (ESP) и сообщил о 30-процентном сокращении частоты отказов и 20-процентном снижении общих расходов на техническое обслуживание. Аналогичные результаты были достигнуты на наземных месторождениях с использованием облачных аналитических платформ. Прогнозное обслуживание особенно ценно в зрелых месторождениях, где оборудование часто старше и более подвержено отказу, и где простои производства напрямую влияют на оставшиеся запасы.

Характеристика и моделирование водохранилища

Понимание сложной геологии зрелого месторождения имеет важное значение для определения местоположения минированных нефтяных зон и разработки эффективных стратегий восстановления. Традиционное моделирование резервуаров опирается на моделирование на основе физики, которое может быть вычислительно дорогостоящим и ограниченным предположениями. Методы ИИ, особенно машинное обучение и глубокое обучение, могут ускорять и улучшать характеристику резервуаров путем интеграции различных источников данных: сейсмических атрибутов, журналов скважин, образцов ядра, истории производства и переходных испытаний давления.

Например, нейронные сети могут изучать нелинейные отношения между производительностью скважины и свойствами резервуара для создания карт проницаемости и пористости высокого разрешения. Это позволяет инженерам идентифицировать «сладкие пятна» для новых скважин налива или бокового бурения. Усиление обучения также применяется для оптимизации моделей затопления, динамически регулируя скорости впрыска для максимизации извлечения нефти при минимизации цикличности воды. Такое управление резервуаром на основе ИИ может увеличить коэффициенты извлечения на 5-10 процентов в зрелых месторождениях, что представляет миллиарды баррелей дополнительной нефти во всем мире.

Оптимизация производства и автоматизация

ИИ используется для непрерывной оптимизации производственных параметров в сети скважин месторождения. Обрабатывая данные в реальном времени из распределенных систем управления, модели ИИ могут рекомендовать или автоматически регулировать настройки удушья, параметры подъема и условия разделения, чтобы максимизировать пропускную способность при соблюдении эксплуатационных ограничений. Это особенно важно в зрелых областях, где скважины имеют различные производственные профили и где ручная оптимизация непрактична из-за чистого подсчета скважин (иногда сотни скважин).

Передовые аналитические платформы также могут выполнять анализ первопричин производственных аномалий. Например, если скорость нефти скважины внезапно снижается, а водосбор увеличивается, модель ИИ может быстро определить, является ли причиной масштабное осаждение, асфальтеновые осадки, конусы или механическая проблема. Это ускоряет диагностику и позволяет быстро исправить ситуацию. Один оператор в Пермском бассейне сообщил, что оптимизация производства на основе ИИ увеличила ежедневную добычу нефти на 8 процентов без дополнительных капитальных затрат.

Улучшенный контроль и контроль за восстановлением нефти (EOR)

Внедрение методов EOR, таких как наводнение полимерами, наводнение поверхностно-активными веществами или закачка CO2, требует точного мониторинга движения жидкости и реакции резервуара. ИИ может интегрировать данные из производственных и инъекционных скважин, исследования трассеров и датчиков в режиме реального времени для создания динамической модели фронта наводнения. Это позволяет операторам корректировать скорости закачки и химий в режиме реального времени, повышая эффективность зачистки и уменьшая химические отходы. В зрелой области на Ближнем Востоке система наблюдения на основе ИИ для операции по затоплению улучшила извлечение нефти на 3 процента при одновременном уменьшении объема впрыска воды на 12 процентов.

Цифровые близнецы и интегрированное управление активами

Цифровой двойник — виртуальная копия физического поля — все чаще используется вместе с ИИ для моделирования различных операционных сценариев. Цифровой двойник собирает данные с датчиков, исторических записей и систем планирования и использует ИИ для прогнозирования поведения поля в разных условиях. Операторы могут проводить анализ «что-если», например, влияние изменения скорости компрессора или затвора в скважине для обслуживания, прежде чем принимать реальные решения. Этот интегрированный подход снижает риск и улучшает скорость принятия решений. Крупные нефтяные компании вкладывают значительные средства в цифровые платформы двойников для своих зрелых месторождений, рассматривая их как основной компонент будущих стратегий управления активами.

Ключевые преимущества ИИ на зрелых нефтяных месторождениях

Принятие ИИ на зрелых нефтяных месторождениях дает ряд ощутимых преимуществ, которые напрямую влияют на конечную прибыль:

• Повышенная эффективность восстановления:] Улучшая понимание резервуаров и оптимизируя производство, ИИ помогает извлекать большую долю исходной нефти на месте.Исследования показывают, что ИИ может повысить коэффициенты восстановления на 5-15% в зрелых месторождениях по сравнению с обычными методами.
• Снижение эксплуатационных расходов: Прогнозное техническое обслуживание снижает незапланированные затраты на простои и ремонт. Автоматизация снижает необходимость ручного вмешательства, а оптимизированные процессы впрыска сокращают использование химических веществ и энергии. Операторы сообщили о сокращении общих эксплуатационных расходов на 10-25%.
• Расширенный срок службы месторождения: Более эффективное восстановление и активное управление позволяют месторождениям оставаться экономически жизнеспособными в течение более длительного времени. Некоторые месторождения, которые приближались к отказу, были оживлены благодаря проектам бурения на заправках с использованием ИИ и EOR.
• Улучшение показателей безопасности и экологии: Меньшее количество незапланированных событий и улучшение контроля процессов приводят к меньшему количеству утечек, разливов и выбросов. ИИ также поддерживает мониторинг выбросов, помогая операторам соответствовать нормативным требованиям и целям корпоративной устойчивости.
• Системы ИИ могут анализировать данные и давать рекомендации за считанные минуты, тогда как традиционный ручной анализ может занять дни или недели. Эта скорость имеет решающее значение в дорогостоящих оффшорных средах, где каждый час неоптимального производства означает значительную потерю доходов.

Проблемы и соображения

Несмотря на неоспоримые преимущества, интеграция ИИ в зрелые нефтяные месторождения не лишена препятствий. Операторы должны преодолеть несколько проблем:

Качество и доступность данных

Модели ИИ хороши только в той мере, в какой они обучены. Многие зрелые поля имеют десятилетия данных, хранящихся в устаревших системах, часто с непоследовательными форматами, отсутствующими записями или ошибками измерения. Очистка и гармонизация этих данных - это значительное предварительное усилие. Более того, данные в реальном времени от датчиков могут страдать от дрейфа или вообще потерпеть неудачу. Без надежного управления данными и проверки качества прогнозы ИИ могут вводить в заблуждение.

Высокие первоначальные инвестиции

Для развертывания решений ИИ требуются инвестиции в датчики, инфраструктуру данных, облачные вычисления и специализированное программное обеспечение. Для небольших операторов авансовые затраты могут быть непомерно высокими. Однако общая стоимость владения снижается, поскольку облачные платформы предлагают модели с оплатой по мере использования, а библиотеки ИИ с открытым исходным кодом становятся более зрелыми.

Навыки и управление изменениями

Нефтегазовая отрасль сталкивается с нехваткой специалистов, которые сочетают экспертизу в области с навыками науки о данных. Многие организации изо всех сил пытаются привлечь или обучить таких талантов. Кроме того, может возникнуть культурное сопротивление со стороны инженеров и операторов полевых работ, которые привыкли к традиционным рабочим процессам. Успешное внедрение ИИ требует продуманной программы управления изменениями, включая обучение и очевидные быстрые победы для создания доверия.

Интеграция с Legacy Systems

Зрелые поля часто полагаются на более старые системы управления и программное обеспечение, которые не были разработаны для взаимодействия с современными платформами ИИ. Интеграция данных от разных поставщиков и протоколов является технической проблемой. Операторы должны обеспечить, чтобы рекомендации ИИ могли выполняться через существующие системы автоматизации без создания уязвимостей кибербезопасности.

Вопросы регулирования и соблюдения

В некоторых юрисдикциях решения, основанные на ИИ, особенно те, которые влияют на целостность или экологическую безопасность, должны быть подтверждены лицензированными специалистами. Кроме того, использование запатентованных алгоритмов может вызвать вопросы об интеллектуальной собственности и ответственности. Для обеспечения ответственного и соответствующего нормативным актам использования инструментов ИИ необходимы четкие рамки управления.

Будущий прогноз: ИИ и следующий этап зрелого управления полями

Будущее ИИ на зрелых нефтяных месторождениях указывает на еще большую автономию и интеграцию. Вот несколько тенденций, которые, как ожидается, будут формировать сектор:

• Edge AI и Real-Time Analytics: Обработка моделей ИИ непосредственно на периферийных устройствах (например, на серверах на месте или даже на буровых установках) позволит сократить задержку и включить ответы в реальном времени, не полагаясь на облачное подключение. Это особенно важно для оффшорных установок с ограниченной пропускной способностью.
• Генеративный ИИ для планирования сценариев: Большие языковые модели и генеративные состязательные сети (GAN) могут использоваться для генерации синтетических данных для моделирования резервуаров, тестирования тысяч сценариев разработки и создания оптимизированных планов разработки месторождений.
• Сотрудничество человека и ИИ:] Вместо того, чтобы заменять экспертов-людей, ИИ будет все чаще служить интеллектуальным помощником, который расширяет их возможности. Интерфейсы естественного языка позволят инженерам задавать вопросы, такие как «Какова оптимальная скорость впрыска для скважины A при данном текущем давлении резервуара?» и получать четкий, действенный ответ.
• Интеграция с возобновляемыми и низкоуглеродными технологиями: Поскольку отрасль стремится к декарбонизации, ИИ поможет оптимизировать использование возобновляемых источников энергии для питания полевых операций, управлять улавливанием и хранением углерода (CCS) в истощающих резервуарах и сократить выбросы метана. Зрелые поля являются основными кандидатами для перепрофилирования в качестве мест хранения CO2, а ИИ может контролировать движение шлейфа и его сдерживание.
• Инициативы в области коллаборативной промышленности: Все больше операторов формируют консорциумы для обмена данными и моделями ИИ для общих задач, таких как оптимизация водных наводнений и прогнозирование масштабов. Это ускорит разработку и снизит затраты для всех участников.

Согласно недавнему докладу McKinsey, нефтегазовая отрасль может открыть до 1,6 триллиона долларов в стоимости от внедрения цифровых технологий и искусственного интеллекта к 2035 году, причем зрелые месторождения представляют большую долю этого потенциала. Другой анализ, проведенный Обществом инженеров-нефтяников , подчеркивает, что ИИ в настоящее время является основной темой в отраслевых конференциях и исследованиях, отражая его растущую важность.