27 и 28 апреля в Санкт-Петербурге прошла серия встреч команды Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта по направлению оптимизации управленческих решений в целях снижения углеродного следа Сколтеха с представителями Газпром нефти, на которой наши учёные представили результаты прошедших этапов исследовательской программы "Самообучающаяся модель пласта" и выступила с предложениями по продолжению работ. По итогам встречи учёные получили предварительное одобрение продолжения работ, а также ценные идеи по дополнению предлагаемых проектов.
Цель исследовательской программы "Самообучающаяся модель пласта" (КИП СМП) построить решение, включающее иерархию непрерывно взаимодействующих моделей нефтяного месторождения, которое в едином цикле адаптации усваивает все новые приходящие данные с учетом их неопределенностей и обновляет модели для получения уточненных прогнозов добычи с погрешностями, что позволяет повысить экономическую эффективность процессов разведки и добычи и ускорить процессы построения моделей на месторождении.
«Концепция создания самообучающейся модели пласта – комплексная и амбициозная задача. С помощью создаваемых инструментов инженерам-нефтяникам представляется уникальная возможность получать надежную оценку для проницаемости пласта методами машинного обучения. Ключевое преимущество – скорость. Неопределенность параметра снижается за счет прямого комплексирования данных петрофизического, сейсмогеологического и гидродинамического моделирования,» – комментирует Альберт Вайнштейн, старший Инженер-исследователь проекта.
Программа призвана интегрировать существующие перспективные проекты ПАО «Газпром нефть» на базе ИИ, а также находить узкие места в процессе построения адаптированной модели и решать проблемы таких узких мест за счет внедрения новых технологий ИИ, развиваемых в Центре.