Автоматизация концептуального проектирования обустройства нефтегазового актива на ранних этапах

Введение. Авторы выделяют два аспекта автоматизации концептуального проектирования обустройства. Аспект технологический. Специфика вероятностных ГЭО заключается в высокой степени неопределенности параметров геологии и разработки, что приводит к большому количеству комбинаций и является причиной генерации более 10 тыс. вариантов профилей добычи флюидов. Данное множество является исходной информацией для выполнения технологических и стоимостных расчетов. Вероятностная постановка задачи исключает возможность ручного труда инженера для каждого отдельного варианта. Программное обеспечение, реализующее технологический аспект в вероятностной постановке задачи, должно методически соответствовать подходам к ранним этапам КПО, охватывать все принципиальные технологические процессы и расчеты — сбор, подготовку и внешний транспорт нефти, газа, конденсата, формирование газового баланса и баланса энергопотребления. Также важно обеспечить высокую скорость расчетов, она не должна превышать нескольких секунд на вариант. На глобальном рынке программного обеспечения отсутствуют готовые решения, кроме модуля «Обустройство», разработанного авторами настоящего исследования [1, 2].

Аспект экспертный. Авторы впервые ставят задачу о создании экспертной системы поддержки инженера как варианта реализации искусственного интеллекта. Целевой результат состоит в том, чтобы экспертная система на основе ограниченных исходных данных автоматически генерировала варианты концепции обустройства и формировала задание на расчет в технологический и стоимостный модуль «Обустройство».

Цель. Разработка экспертной системы для автоматизации концептуального проектирования обустройства (КПО) в экспресс-оценках (скрининге) и в вероятностных геолого-экономических оценках (ГЭО).

Материалы и методы. Процесс концептуального проектирования обустройства дополнен участием экспертной системы. Авторы сформировали онтологическую базу знаний, достаточную для автоматического принятия решений о технической рациональности/нерациональности вариантов концепций обустройства — сценариев. В данном случае экспертная система является способом реализации искусственного интеллекта, основанном на моделировании логического процесса принятия решения, с возможностью демонстрации хода «размышлений» — причинно-следственный связей, ведущих к принятию конкретного решения Результаты. Функционал прототипа авторской разработки продемонстрирован на модельном нефтяном кейсе.

Заключение. Дальнейшее развитие экспертной системы позволит перейти инженеру от роли разработчика концепции к роли эксперта, рассматривающего автоматически сформированную концепцию.

1. Melnikov S.I., Vershigora N.V., Groo A.A., Grigorev D.S., Kiselev P.Y., Morozov V.V. An Improved Methodology for GasCondensate Cluster Evaluations under Uncertainty // SPE Russian Petroleum Technology Conference. — 2021, October. https://doi.org/10.2118/206572-MS

2. Мельников С.И., Мурашов Б.А., Гроо А.А. Автоматизация расчётов в концептуальном проектировании обустройства при вероятностном подборе профилей добычи флюидов // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2022 — № 7(2). — С. 76–84. https://doi.org/10.51890/2587-7399-2022-7-2-76-84

3. Дымочкина М.Г., Киселев П.Ю., Пислегин М.Н., Кузьмин Т.Г., Муллагалиев А.Т. Геолого-экономическая оценка проектов: настоящее и будущее // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2018. — №3. — С. 18–23. https://doi.org/10.24887/2587-7399-2018-3-18-23

4. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. № 2018616635 Российская Федерация. Программа «Концептуал 1.0» / А.Е. Давыдова, В.В. Веденеев, П.В. Пиляев, А.А. Гроо; заявитель и правообладатель ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» (RU). — №2018613381; заявл. 09.04.18; опубл. 05.06.18. Реестр программ для ЭВМ.

5. Кельберг К.Э., Лядова Н.А. Анализ применения инструментов концептуального инжиниринга при проектировании системы обустройства активов // Недропользование. –2020. – Т. 20. — № 3. – С. 253–269.

6. Хасанов М.М., Глухих И.Н., Шевелев Т.Г., Панов Р.А., Писарев М.О., Лисс Д.А., Нониева К.З. Онтологический подход к построению систем интеллектуальной поддержки нефтегазового инжиниринга // Нефтяное хозяйство. — 2022. — №12. — С. 7–13. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2022-12-7-13

7. Тчаро Хоноре, Воробьев А.Е., Воробьев К.А. Цифровизация нефтяной промышленности: базовые подходы и обоснование «интеллектуальных» технологий // Вестник Евразийской науки. — 2018. – №2 (10). https://esj.today/PDF/88NZVN218.pdf