XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение

Развитие «интеллектуального месторождения» требует перехода от регламентного к адаптивному мониторингу, где параметры технологического процесса и состояния скважин оцениваются в реальном времени и используются для автоматизированной корректировки режимов работы. Нейросетевые модели позволяют повышать точность кратко- и среднесрочных прогнозов дебита, пластового давления и индикаторных кривых, что непосредственно влияет на технико-экономические показатели добычи и уменьшает риски отказов и внеплановых простоев. Для этого необходимы информационно-измерительные системы (ИИС) нового поколения с метрологически верифицированными каналами измерений, устойчивыми к помехам и неполному наблюдению, а также с встраиваемыми алгоритмами адаптации и самообучения на накопленных промысловых данных.

Актуальность усиливается необходимостью интеграции разнородных источников данных (устьевые и забойные датчики, станция замера, ГДИС, телеметрия бурения) в единую архитектуру, где нейросетевые модели не только прогнозируют, но и формируют управляющие воздействия в контурах оптимизации. Пилотные работы показывают прирост качества прогнозов и управленческих решений при корректном отборе признаков и учёте геолого-технических мероприятий в обучающих выборках. Для доказуемой эффективности требуется формализованный состав ИИС, требования к точности, быстродействию и отказоустойчивости, а также воспроизводимая процедура оценки экономического эффекта.

Цель работы – показать практическую применимость такой системы и задать формализованные требования к её составу и метрологии – достигнута: определены роли устьевых и забойных каналов, узлов сбора и передачи, витрин данных и краевых вычислителей, а также параметры синхронизации, точности и воспроизводимости калибровок, без которых невозможна эксплуатационная достоверность предсказаний и решений.

Адаптивность должна быть реализована на всех уровнях: от согласования частоты съёма и окон сглаживания с текущей динамикой процесса до автоматического контроля области применимости моделей с регламентированным откатом к физико-обоснованным расчётам при ухудшении метрик. Эмпирические ориентиры качества заданы результатами, где глубокие нейронные сети для кратко- и межсуточного прогноза технологических показателей демонстрируют проверяемый прирост точности относительно простых экстраполяционных методов на производственных выборках, что обосновывает включение таких предикторов в оперативные контуры управления фондом скважин. Вместе с тем установлен принцип предметной достаточности: в задачах с «простым» поведением флюидальных систем усложнение инструмента не даёт дополнительного выигрыша, а в ряде расчётов по-прежнему незаменимы уравнения состояния и иные физические модели, что требует чёткого разграничения зон ответственности ИИ-модулей и физико-математических блоков.

1 Теоретические основы адаптивного мониторинга месторождений

1.1 Цели, задачи и принципы адаптивной системы мониторинга в добыче

Адаптивная система мониторинга в нефтегазодобыче ориентирована на непрерывное получение, верификацию и интерпретацию технологических и геолого-промысловых данных с последующей автоматизированной корректировкой режимов эксплуатации фонда скважин и объектов обустройства. Целью такой системы является поддержание целевых показателей добычи и энергоэффективности при соблюдении технологических ограничений и требований промышленной безопасности, что предполагает переход от регламентных схем наблюдения к управлению, основанному на данных в реальном времени. В центре архитектуры – информационно-измерительная система (ИИС), обеспечивающая достоверные измерения устьевых и забойных параметров, телеметрию, агрегацию и синхронизацию разнородных потоков, а также встроенные алгоритмы адаптации к изменчивости пластово-промысловой среды и нестационарности процессов подготовки продукции [1]. В контуре управления ключевую роль играют нейросетевые модели прогноза индикаторных параметров и целевых функций (дебиты, забойное и пластовое давления, показатели обводнённости, коэффициенты эксплуатации), обучаемые на ретроспективе и дообучаемые по мере накопления новых наблюдений [2]. Целеполагание в адаптивном мониторинге формализуется как минимизация совокупной функции издержек, включающей технологические потери, риски отказов и вероятность нарушения регламентов, при ограничениях по энергетике коллектора, пропускной способности инфраструктуры и условиям работы оборудования. В условиях высокодисперсных полей и неоднородных коллекторов именно адаптивная корректировка периодов дискретизации, горизонтов прогноза и наборов признаков позволяет удерживать требуемую точность оценок без деградации качества вследствие дрейфа данных [1].

Содержательно задачи адаптивного мониторинга охватывают воспроизведение скрытых пластовых состояний, кратко- и среднесрочный прогноз динамики притока, раннее обнаружение аномалий и инцидентов, а также формирование управляющих воздействий, согласованных с технологическими и геомеханическими ограничениями. Верификация состоятельности оценок опирается на сопоставление модельных величин с данными промысловых исследований и лабораторных определений, при этом приоритет отдаётся методам, демонстрирующим воспроизводимость на независимых выборках. Публикации, посвящённые использованию машинного обучения в задачах воспроизведения пластового давления и интерпретации кривых восстановления, подчёркивают необходимость тщательной подготовки данных и выборов алгоритмов с учётом предметных ограничений: «Достоверность используемых методов машинного обучения подтверждена высокой сходимостью с фактическими (историческими) пластовыми давлениями, полученными при гидродинамических исследованиях скважин» [3]. В составе задач адаптации отдельно ставится согласование прогнозов по разным временны́м масштабам: оперативные горизонты (часы–сутки) критичны для предупреждения отказов и оптимизации режимов насосов, межсменные и межсуточные – для планирования операций и перераспределения сетевых ограничений, месячные – для балансировки добычи и подготовки продукции, а также для согласования с графиками ГТМ. Нейросетевые предикторы, обучаемые на временных рядах с включением признаков событийности (ремонты, остановки, ГТМ), позволяют учитывать структурные разрывы, при этом выигрыш в точности по сравнению с экстраполяцией по скользящей средней подтверждён на тестовых выборках в производственной постановке [2].

Принципы построения адаптивной системы мониторинга формализуются через требования к измерениям, устойчивости и управляемости. Во-первых, обеспечивается метрологическая состоятельность каналов ИИС: выбор диапазонов, погрешностей и частот съёма данных согласуется с характерными временны́ми константами процессов в пласте и на поверхностном оборудовании. Для сред с многокомпонентной структурой и нестационарными границами фаз предпочтительны подходы, понижающие систематическую ошибку, обусловленную геометрией фронтов раздела: «представленный подход на основе компьютерного зрения позволяет нивелировать клиновидность слоя и, соответственно, снизить погрешность измерения», а «полученная нейронная сеть имеет точность сегментации не менее 95 %, а в среднем – 97 %» [1]. Во-вторых, требуется алгоритмическая адаптация частоты наблюдений и горизонтов прогноза к скорости изменения объекта: период дискретизации, окна сглаживания и стратегии дообучения пересчитываются автоматически, что снижает вычислительные нагрузки и повышает оперативность реакции без потери качества оценок [1]. В-третьих, встраивается механизм устойчивости к пропускам и выбросам: применяются робастные потери, фильтры аномалий, кросс-валидация с учётом событийности, а также схемы ансамблирования, уменьшающие дисперсию прогнозов. Наконец, контур принятия решений согласуется с технологическими регламентами и геомеханическими ограничениями; на этапе планирования воздействий учитывается влияние пластового давления на закономерности формирования трещин при ГРП, что зафиксировано в промысловых исследованиях для карбонатных объектов [3].

Реализация целей адаптивного мониторинга опирается на корректную постановку прогнозных и инверсных задач. Для прогнозов дебитов и индикаторных параметров применяются глубинные нейросети прямого распространения и современные архитектуры на табличных и временных рядах; по данным производственных испытаний «такие нейронные сети позволяют увеличить точность прогноза в два и более раза по сравнению с точностью прогноза, даваемой традиционным методом экстраполяции по скользящей средней» [2, с. 92–93]. Для задач воспроизведения пластового давления и оценки фильтрационных характеристик перспективно использование ансамблей градиентного бустинга и нейросетей, где обучение ведётся на массиве интерпретированных ГДИС и эксплуатационных параметрах; при этом важно документировать диапазоны варьирования исходных переменных и способы формирования целевых меток, чтобы обеспечить переносимость моделей на фон скважин с отличающимся режимом эксплуатации [4]. В ряде случаев синтетическая генерация кривых восстановления по обученным моделям служит средством ускоренной диагностики ПЗП и выбора кандидатов на ГТМ, при этом качество верифицируется по корреляции с фактическими кривыми и устойчивости к вариативности условий отбора [4].

Принцип динамической достаточности данных означает, что наборы признаков для обучения и предсказания должны охватывать ключевые механизмы, определяющие динамику целевой величины. Для дебитов – это комбинация технологических режимов, характеристик оборудования, давлений, температур, индикаторов вмешательств и состояния инфраструктуры; для давления – коррелирующие параметры (дебиты, коэффициенты эксплуатации, параметры флюида и пласта), а также экзогенные факторы, влияющие на энергетическое состояние системы. Неполнота наблюдений или несогласованность шкал времени приводят к сдвигу распределений; в адаптивной системе это компенсируется регулярным пересмотром признаков и стратегий обучения на скользящем окне. Дополнительно соблюдается принцип объяснимости: для операционных решений в ИИС важна трассируемость вклада признаков в предсказания; интерпретационные методики (например, ранжирование важности и чувствительности) используются для верификации адекватности модели и выявления режимов, где автоматическая корректировка требует ограничения или подтверждения оператором [4].

Ключевой принцип – технологическая валидность и ограничения применимости нейросетевых surrogate-моделей. По данным обзора применения ИИ к задачам PVT-моделирования, преимущества нейросетей проявляются при сложных флюидальных системах и корректной постановке задач, но «в некоторых случаях применение нейронных сетей оказывается бесполезным», а «для относительно «простых» флюидальных систем рост сложности использованного инструмента не даёт прироста точности по сравнению с простыми регрессионными моделями» [5]. Следовательно, в адаптивной ИИС необходим механизм выбора базовой модели по типу задачи и критериям качества, а также регламенты возврата к физико-обоснованным уравнениям состояния при падении достоверности нейросетевого предсказателя ниже заданного порога. Для производственных объектов это реализуется как многоуровневая схема: быстрая нейросетевая оценка для контуров оперативного управления, уточняющие расчёты в физико-информированных модулях и плановые исследования для калибровки.

Стратегия целеполагания в адаптивном мониторинге учитывает взаимосвязь между точностью прогноза и практической полезностью управленческих решений. Так, при планировании и контроле ГРП подтверждена корреляция направления трещинообразования с полем пластового давления; в исследовании отмечено: «значения пластового давления по всем скважинам определены на один момент времени с использованием методов машинного обучения», что позволило локализовать участки повышенного давления и обосновать организацию воздействий [3]. В задачах оптимизации режимов фонда ориентиром служит ожидаемый прирост точности краткосрочного прогноза дебитов и снижение среднеквадратической ошибки балансовой увязки по цехам и установкам подготовки. Нормативно значимым является обеспечение трассируемости данных и параметров моделей, поскольку решения, влияющие на промышленную безопасность и исполнение договорных обязательств, обязаны быть обоснованы измерениями и документированными расчётами. В этом контексте публикации подчёркивают, что при корректной постановке задачи и качественной подготовке данных нейросетевые предсказатели демонстрируют высокую сходимость с фактическими кривыми и позволяют переносить эффекты с отдельных испытаний на весь фонд скважин, сокращая объём дорогостоящих полевых работ [4].

1. 1. Нейросетевые модели управления и требования к информационно-измерительной системе

Нейросетевые модели в контуре адаптивного управления промысловыми объектами выполняют функцию прогнозно-оптимизационного ядра, обеспечивающего кратко- и среднесрочные оценки целевых показателей (дебиты, забойные и пластовые давления, обводнённость, индексы энергетического состояния), генерацию управляющих воздействий в допустимых технологических пределах и непрерывную корректировку параметров по мере поступления новых данных. На уровне постановки задачи модель описывает отображение из пространства признаков, включающего режимы работы фонда, параметры оборудования, результаты промысловых и гидродинамических исследований, события вмешательств и состояния инфраструктуры, в пространство управленческих и индикаторных переменных. Для эксплуатационной применимости необходима верификация на независимых временных отрезках, устойчивость к пропускам и выбросам, трассируемость вклада признаков и документированная область применимости. В работах И. В. Евсюткина и Н. Г. Маркова подчёркнуто, что глубокие нейронные сети в задачах прогноза дебитов демонстрируют существенное превосходство над традиционными экстраполяционными методами: «такие нейронные сети позволяют увеличить точность прогноза в два и более раза по сравнению с точностью прогноза, даваемой традиционным методом экстраполяции по скользящей средней» [2].

Архитектура нейросетевой части адаптивной системы строится с учётом характера данных и целей управления. Для табличных и временных рядов добычи применяются многослойные перцептроны и ансамблево-гибридные схемы с признаковой инженерией событийности, тогда как для реконструкции фильтрационных состояний эффективны композиции регрессионных и нейросетевых предсказателей, обучаемых на выборках ГДИС, телеметрии и эксплуатации. В задачах воспроизведения пластового давления и учёта его влияния на результативность ГРП Е. В. Филиппов и соавт. указывают на практическую значимость косвенной оценки энергетического состояния залежи методами машинного обучения и подтверждают их состоятельность сравнением с фактическими данными: «значения пластового давления по всем скважинам определены на один момент времени … с использованием методов машинного обучения», при этом «достоверность используемых методов … подтверждена высокой сходимостью с фактическими (историческими) пластовыми давлениями» [3]. Эти результаты задают ориентиры по качеству реконструкций и демонстрируют, что управленческие решения, связанные с планированием воздействий и режимов, могут основываться на валидированных ML-оценках без ущерба для промышленной надёжности.

Ключевая инженерная предпосылка корректной работы нейросетевого контура – метрологически состоятельная и оперативная информационно-измерительная система. ИИС месторождения должна обеспечивать измерение устьевых и забойных параметров в диапазонах и с неопределённостями, согласованными с динамикой пластово-промысловых процессов, синхронизацию временных меток на уровне единиц секунд, единообразие шкал, резервирование каналов и безошибочную идентификацию источников. В публикациях Н. А. Еремина и В. Е. Столярова подчёркивается роль «газовой скважины как ключевого объекта цифрового месторождения» и необходимость интеграции телеметрии, промысловых измерений и аналитики в единый контур, обеспечивающий поддержание технологических ограничений и безопасность эксплуатации [6]. Это требование непосредственно транслируется в правила построения витрин данных для обучения и валидации нейросетей: не допускаются смешения режимов до/после вмешательств, нарушающие причинно-временную структуру данных, и производится систематическое документирование источников и трансформаций признаков [2].

С позиций управленческой полезности нейросетевые модели разделяются на оперативные предикторы, работающие на горизонтах часов–суток и предназначенные для предупреждения отказов и регулирования режимов, и планово-прогнозные модули, ориентированные на межсуточные и месячные масштабы, где приоритизируются точность средних по периодам и балансовая увязка потоков. В современных производственных постановках обосновано использование синтетических кривых восстановления давления как ускоренной альтернативы длительным исследованиям, что позволяет расширить охват фонда и снизить издержки без потери информативности: «предложенные алгоритмы позволили создать синтетические КВД, максимально приближенные к фактическим данным» [4]. Встраивание таких предикторов в ИИС увеличивает плотность наблюдений по параметрам фильтрационного состояния и повышает чувствительность контура раннего обнаружения аномалий.

Требования к ИИС формализуются по группам: первичные средства измерений, подсистема сбора и передачи данных, хранилище и витрины, вычислительная инфраструктура (краевая и центральная), а также контуры контроля качества. На уровне датчиков необходима калибровка по трассируемым методикам, оценка погрешностей в рабочих диапазонах, температурная и вибрационная устойчивость для устьевых и забойных условий, а также достаточная частота съёма для захвата переходных процессов. Подсистема сбора обеспечивает буферизацию и защиту от потерь, временную синхронизацию и гарантированную доставку в условиях нестабильных каналов. В хранилище реализуются неизменяемые журналы поступления данных, схемы контроля целостности и версионирования, так как корректность обучающих и контрольных подвыборок критична для достоверности нейросетевых моделей [7]. Операционные требования дополняются режимами деградации: при снижении достоверности предсказаний ниже порога модель автоматически переходит в состояние ограничения влияния на управляющие решения, а при выпадении каналов ИИС допускается трансфер на более консервативные физико-обоснованные расчёты. Практика «интеллектуального бурения» и опыт внедрения управляющих комплексов на месторождениях показывают, что именно такая многоуровневая организация функций – от краевой предикции до централизации вычислений – позволяет соблюдать регламенты и промышленную безопасность при использовании ИИ-аналитики в составе оперативного управления [8; 9].

Выбор и эксплуатация нейросетевой модели должны учитывать предметные ограничения и баланс между сложностью инструмента и фактическим выигрышем в точности. Как указывают Д. П. Аникеев и Э. С. Аникеева, «в некоторых случаях применение нейронных сетей оказывается бесполезным», а «для относительно «простых» флюидальных систем рост сложности использованного инструмента не даёт прироста точности по сравнению с простыми регрессионными моделями», к тому же «отсутствует рабочий инструмент, который позволил бы заменить в полной мере использование уравнений состояния» в расчётах [5]. Для ИИС это означает регламент выбора базовой модели по типу задачи и критериям качества, а также оформление процедур возврата к физическим моделям при падении метрик достоверности ниже установленных порогов. В противном случае риски некорректного управления возрастают, особенно на объектах с недостаточной наблюдаемостью и высокой нестационарностью.

Состав ИИС, пригодной для нейросетевого управления, включает измерительные каналы устья и забоя, станции группового учёта, телеметрию бурения и насосного оборудования, модуль агрегирования и нормализации, витрины для обучения/валидации, а также сервисы развёртывания и мониторинга моделей. В описании информационно-автоматизированных систем мониторинга для нефтегазодобычи подчёркнуто, что интеграция измерений и аналитики должна обеспечивать поддержку принятия решений в условиях технологических ограничений и разнородности источников данных [7]. В прикладных работах по организации интеллектуального месторождения фиксируется необходимость сквозной трассируемости и единых идентификаторов объектов, иначе неизбежны ошибки соответствия и разметки, приводящие к искажению обучающих выборок и деградации предикторов [10]. Наработанная практика эксплуатации устьевых датчиков с интеллектуальным распознаванием механических примесей демонстрирует, что повышение качества первичных данных существенно улучшает устойчивость моделей к локальным аномалиям потока и снижает долю ложных срабатываний, что критично для алгоритмов раннего предупреждения инцидентов [11].

Отдельный класс требований связан с вычислительной организацией: часть предсказательных функций целесообразно переносить на краевые узлы в составе ИИС для снижения задержек и обеспечения работы при ограниченной связности, в то время как калибровка и плановые переобучения выполняются централизованно с доступом к полным витринам и расширенным контрольным наборам. Для промысловых комплексов, где критична реакция в пределах минут, рекомендовано хранить на краю компактные версии моделей с гарантированными временными характеристиками, а также реализовать мониторинг дрейфа данных и автоматизированные процедуры отката. Эти решения согласуются с подходами «управляющих комплексов» для месторождений, где сочетание локальных контуров и централизованного аналитического ядра снижает операционные риски и повышает воспроизводимость управленческих решений [9].

Валидация и принятие нейросетевых решений должны сопровождаться отчётами о данных, моделях и метриках. Для задач бурения это проявляется в необходимости проверяемой прогнозной мощности моделей скорости проходки и режимов, учитывающих сложнопостроенные коллекторы; норматив обоснованности здесь поддержан исследованием Ю. Е. Катанова, где эксперименты по прогнозированию режимов бурения вносят значимый вклад в планирование операций на этапе обустройства [12]. В работах по мониторингу пластового давления и направлению трещинообразования акцент сделан на внешней проверке результатов (геофизика, микросейсмика, сопоставление с ГДИС), что закрепляет практику независимой валидации и повышает доверие к решениям, принимаемым на основе ML-оценок [3]. В части долгосрочных моделей разработки на базе нейросетевого имитационного моделирования полезна аккуратная интеграция результатов в решающие процедуры, при которой surrogate-предсказатели служат ускорителем для отбора сценариев, а не единственным источником истины [13].

С методической точки зрения полнота и согласованность данных первичного измерительного уровня остаются определяющими. Требования к ИИС включают синхронизацию по времени для всех каналов, унификацию справочников и единиц измерения, обработку пропусков и контроль аномалий до попадания данных в обучающие и эксплуатационные контуры. На этапе развёртывания моделей необходимы механизмы непрерывного контроля качества: мониторинг метрик ошибок на скользящих окнах, контроль распределений признаков и целевых, тесты стабильности на подвыборках и автоматическое оповещение при выходе за допуски. Опыт пилотных внедрений показывает, что именно сочетание корректной метрологии, дисциплины данных и регламентов MLOps обеспечивает тот уровень надёжности, при котором нейросетевые предсказатели становятся реальным инструментом оперативного управления добычей [2; 3; 7].

Глава 2. Проектирование и внедрение ИИС нового поколения

2.1. Состав, архитектура и метрологические параметры датчиков, узлов сбора и передачи данных

Информационно-измерительная система нового поколения для адаптивного мониторинга нефтегазового месторождения проектируется как единое измерительно-управляющее пространство, в котором первичные средства измерений, узлы сбора и передачи данных, краевые вычислители и центральные витрины образуют замкнутый контур получения, проверки и оперативной интерпретации параметров технологического процесса. На уровне состава система включает устьевые и забойные датчики давления и температуры, расходомерные линии на объектах подготовки и на станциях группового учёта, датчики состава и показателей качества продукции, телеметрию бурения и насосного оборудования, а также интеллектуальные устьевые датчики с функциями первичной классификации примесей. Метрологическая пригодность каждого канала задаётся диапазоном измерений, основной приведённой погрешностью, температурной и вибрационной стойкостью, временной синхронизацией на уровне единиц секунд и воспроизводимостью калибровок в рабочих режимах. Архитектура ИИС строится как многоуровневая: внизу – первичные датчики с калиброванными преобразователями и локальным диагностическим самоконтролем; далее – узлы сбора, обеспечивающие буферизацию, маркировку источника, временную нормализацию и шифрованную передачу; на краю – вычислительные модули, выполняющие фильтрацию помех и экспресс-оценку индикаторных показателей; в центре – витрины данных для обучения и валидации нейросетевых предикторов, а также цифровые журналы параметров моделей, версий и метрик. Такой состав обеспечивает непрерывную трассируемость измерений до уровня конкретного датчика и условия его калибровки, что критично для эксплуатационного применения предсказателей и для промышленной безопасности [7].

Устьевые измерительные пункты формируют первичный контур наблюдения дебитно-давленческих характеристик и термобарических состояний потока. Для газовых и газоконденсатных объектов особое значение имеют устьевые датчики с интеллектуальными функциями выделения механических примесей, поскольку изменчивость дисперсной фазы и ловушек частиц искажает сигналы и повышает риск ложных срабатываний диагностических алгоритмов. Полевые испытания отечественных решений показывают достижимую селективность распознавания и устойчивость к отклонению профиля скважины, что позволяет использовать такие датчики как часть системы раннего предупреждения отклонений технологического режима [11]. Для жидкостной составляющей и обводнённости применяются многоканальные схемы учёта с учётом фазовых переходов и возможного вспенивания, что требует специальной настройки демпфирования и температурной компенсации, чтобы сохранить допуски по погрешности при суточных и межсуточных колебаниях расхода. Забойные каналы дополняют устьевые измерения, обеспечивая прямое наблюдение динамики забойного давления и температуры; это необходимо для корректного воспроизведения фильтрационных состояний и энергетики пласта в контурах прогнозирования и обратных задач, где модели чувствительны к ошибкам времени и масштаба. В практических постановках воспроизведения пластового давления показано, что для планирования операций и оценки направленности трещинообразования при воздействиях достаточна косвенная реконструкция энергетического состояния на один момент времени по данным эксплуатации при условии валидированной методики и независимой проверки: «значения пластового давления по всем скважинам определены на один момент времени … с использованием методов машинного обучения», при этом «достоверность используемых методов машинного обучения подтверждена высокой сходимостью с фактическими (историческими) пластовыми давлениями» [3]. Это задаёт требование к ИИС по поддержанию непрерывной шкалы времени и согласованию частот съёма, иначе нарушается сопоставимость реконструкций и их метрологическая состоятельность.

Узлы сбора и передачи данных выполняют функции нормализации и контроля качества измерений. Для корректной работы предикторов необходима единая система временной синхронизации, поскольку даже небольшие дрейфы часов между устьевыми и забойными каналами при быстро меняющихся режимах приводят к систематической ошибке в оценках производных величин и к деградации метрик прогноза. В узлах реализуется механизм пометок событийности (пуски, остановы, вмешательства, переключения схем подготовки), чтобы исключить контаминацию обучающих выборок и обеспечить корректное разбиение на до- и постсобытийные периоды. В работах по организации информационно-автоматизированных систем мониторинга подчёркивается, что «газовая скважина» рассматривается как ключевой объект цифрового месторождения, для которого требуется сквозная интеграция измерений, телеметрии и аналитики в поддержке принятия решений по режимам и ограничениям инфраструктуры [6]. В ИИС это выражается в унифицированных справочниках объектов, строгой идентификации источников, неизменяемых журналах поступления и контроля целостности, а также в резервировании каналов и защищённой доставке при нестабильной связи, чтобы исключить «немые» окна, разрывающие временные ряды. Внутренний контроль качества должен ловить дрейф датчиков, ползучее смещение нуля и температурные сдвиги, а результаты диагностики автоматически поступают в регистр неисправностей, инициируя пере-калибровку или перевод канала в пониженный доверительный уровень без остановки всего контура.

Метрологические параметры каналов измерений задаются из динамики контролируемых процессов и требуемых горизонтов прогнозирования. Для устьевого давления и температуры на добывающих скважинах диапазоны и классы точности выбираются так, чтобы обеспечить наблюдаемость переходных процессов на горизонтах минут и часов; для забойного давления – с учётом ожидаемых градиентов и допустимой погрешности реконструкции при методах восстановления и стабилизации. В задачах синтетических гидродинамических исследований, где ИИС должна накопить согласованные временные ряды достаточной длины и качества, показано, что достижимость близости к фактическим кривым напрямую зависит от корректной оцифровки и дрейф-устойчивости каналов: «Предложенные алгоритмы позволили создать синтетические КВД, максимально приближенные к фактическим данным» [4]. Это накладывает на подсистему измерений дополнительное требование: величины, критичные для построения кривых восстановления, должны иметь не только заявленную погрешность в стационарных режимах, но и контролируемый динамический отклик без паразитных задержек и переполнений буферов на ступенях сбора и передачи. Для расходомерных линий на установках подготовки в проект закладывается температурная и плотностная компенсация, регулярные «короткие петли» калибровки на эталонных участках и независимый канал контрольного измерения (референс-линия), чтобы исключить накопление некоррелированных ошибок, разрушающих балансовую увязку.

Архитектура ИИС проектируется «от управления», то есть с учётом того, какие предикторы и регуляторы будут работать на краю, а какие – в центре. Оперативные предикторы краткосрочного горизонта, задействованные в раннем предупреждении и стабилизации режима, требуют минимальной задержки на пути «датчик – узел – вычислитель – решение», что реализуется через локальные вычислители в шкафах сбора. Плановые модели и сценарные расчёты размещаются в центре на витринах с полным контекстом и длинной ретроспективой. Эмпирические результаты промысловых внедрений показывают, что при корректной подготовке данных глубокие нейронные сети для прогноза дебитов обеспечивают значимый выигрыш по метрикам по отношению к традиционным методам экстраполяции: «такие нейронные сети позволяют увеличить точность прогноза в два и более раза по сравнению с точностью прогноза, даваемой традиционным методом экстраполяции по скользящей средней» [2]. Следовательно, ИИС должна поддерживать достаточную частоту съёма на устье и корректную агрегацию по сменам и суткам, чтобы модели получали согласованные признаки и метки без «провалов» и смещений времени.

Стабильность и воспроизводимость измерений опираются на регламенты калибровок и контрольных процедур. В проект закладываются калибровочные кривые с трассируемыми эталонами, протоколы температурного и вибрационного старения преобразователей, а также схемы «скрытых эталонов» для онлайн-самопроверки (например, периодическая вставка тестовых импульсов или сравнение параллельных каналов). Для забойных линий, где невозможна частая физическая калибровка, применяются процедуры валидации по гидродинамической согласованности: реконструкция и сверка с расчётными величинами в устойчивых участках, а также сравнительный анализ соседних скважинных сигналов с учётом известной фильтрационной связи. В исследованиях воспроизведения пластового давления показано, что независимая внешняя проверка – сопоставление с историческими ГДИС – повышает доверие к оценкам и снижает риск накопления систематических ошибок при длительной эксплуатации [3]. Для корпоративной витрины данных это означает обязательность хранения не только ряда измерений, но и паспортов каналов, версий калибровок, отметок о ремонтах и вмешательствах, иначе при последующих обновлениях моделей невозможно отделить «дрейф объекта» от «дрейфа датчика».

Согласование ИИС с нейросетевым контуром управления требует документированной области применимости предикторов. В ряде задач физико-химического моделирования флюидальных систем усложнение инструмента не даёт выигрыша и может приводить к завышенным ожиданиям: «в некоторых случаях применение нейронных сетей оказывается бесполезным. Для относительно «простых» флюидальных систем рост сложности использованного инструмента не дает прироста точности по сравнению с простыми регрессионными моделями. Другой проблемой является отсутствие рабочего инструмента, который позволил бы заменить в полной мере использование уравнений состояния» [5]. Проект ИИС должен учитывать эти рамки и предусматривать режимы деградации: при падении метрик достоверности ниже порогов влияние модели на принятие решений автоматически ограничивается, с возвратом к физико-обоснованным расчётам и регламентам эксплуатационных допусков. Для задач бурения и освоения этот принцип проявляется в требованиях к предсказательной мощности и проверяемости моделей скорости проходки и режимов, что фиксируется в отраслевой литературе и практике планирования сложнопостроенных коллекторов, где функциональная пригодность предсказателя подтверждается на независимых выборках и в условиях отличающейся геометрии [12].

Проектные решения по передаче данных опираются на устойчивые к потерям и задержкам каналы, поддерживающие буферизацию на узлах и гарантированную доставку при нестабильной связи. Минимально допустимые параметры качества сервиса задаются из динамики управленческих контуров: для задач раннего предупреждения инцидентов критичны одиночные задержки и джиттер, тогда как для планово-балансовых расчётов ключевой является целостность суточных интегралов и отсутствие выбросов. В пилотных работах по «интеллектуальному месторождению» подчёркивается необходимость сквозной трассируемости и единой идентификации объектов наблюдения и воздействия, поскольку ошибки соответствия разрушают обучающие выборки и неизбежно ведут к деградации предикторов [10]. На уровне киберустойчивости в ИИС реализуются изолированные домены доверия, шифрование каналов, контроль версий и цифровые подписи пакетов данных, чтобы исключить незаметную подмену или повреждение временных рядов, которая иначе проявится только в ухудшении метрик модели.

2. 2. Алгоритмы адаптации и прогнозирования, оценка эффективности на пилоте и критерии надёжности

Алгоритмическое ядро ИИС нового поколения формируется как совокупность взаимосвязанных процедур адаптивной подготовки данных, онлайновой калибровки признаков, многомодельного прогнозирования с контролем области применимости и регламентированных правил принятия решений. В адаптивном контуре источником устойчивости служат процедуры динамического согласования частот съёма и окон усреднения с текущей изменчивостью процесса. На первичном уровне реализуется режим автоматической подстройки дискретизации измерений и вычислительных процедур под характер протекающего процесса; в лабораторно-промысловых постановках данный принцип описан как «адаптация периода фотофиксации на основе постоянной времени процесса», что позволяет «для более рационального использования вычислительных мощностей ЭВМ» перерасчитывать частоту фиксации при изменении динамики наблюдаемого явления [1]. В производственной ИИС это обобщается на телеметрию скважин: при входе в переходные режимы (пуски, остановы, переключения схем) временные окна сглаживания и пороги детектирования событий автоматически ужесточаются, при стабилизации – возвращаются к экономичным значениям. Такой механизм устраняет ложные срабатывания предикторов, обусловленные несоответствием фильтрации текущей скорости изменения процесса, а также обеспечивает сопоставимость признаков между фондами и периодами.

Прогнозный контур ИИС включает оперативные и планово-прогнозные модели. Оперативные предикторы ориентированы на горизонты часов–суток и работают на краю для минимизации задержек, выдавая предупреждения о рисках падения дебитов, «всплесках» обводнённости, нарушениях гидравлического баланса. Планово-прогнозные модели осуществляют межсуточные и месячные оценки с балансовой увязкой потоков и ограничений. В задачах прогнозирования дебитов, по данным полевых исследований, глубинные нейронные сети демонстрируют проверяемый прирост качества: «точность прогноза … с помощью ИНС выше, чем … методом экстраполяции по скользящей средней», а «нейронные сети … позволяют увеличить точность прогноза в два и более раза» по тестовым выборкам [2]. Для ИИС это означает необходимость штатной поддержки нескольких альтернативных архитектур (MLP, бустинг на деревьях, гибриды) и режима их ансамблирования на прокси-уровне, с обязательным мониторингом ошибок на скользящих окнах и автоматическим отключением деградирующих компонентов. В условиях нестационарности фонда моделям назначается валидируемая «область применимости» по диапазонам признаков и режимам эксплуатации; выход за пределы фиксируется и приводит к снижению веса предсказаний до тех пор, пока верификация на новых данных не восстановит доверие.

Отдельным блоком встраиваются алгоритмы реконструкции пластовой энергетики для поддержки управленческих решений. Методологически значимым примером служит воспроизведение пластового давления косвенными методами по данным эксплуатации и ГДИС, когда при корректной организации данных и валидации результаты признаются эксплуатационно пригодными. Верифицированные постановки показывают, что «значения пластового давления по всем скважинам определены на один момент времени с использованием методов машинного обучения», а «достоверность подтверждена высокой сходимостью с фактическими (историческими) пластовыми давлениями» [3]. В пилотных проектах ИИС эта линия реализуется через автоматизированную подготовку ретро-окон на дату наилучшей «освещённости» фонда исследованиями, кросс-проверку с независимыми источниками (телеметрия, лабораторные определения) и отчётность о сходимости в принятой метрике (например, коэффициент корреляции r и средняя абсолютная ошибка по скважинам). При таком регламенте карта изобар на опорную дату становится базой для контроля «дрейфа» энергетики и запуска управленческих сценариев.

В задачах диагностики фильтрационных состояний и чувствительности к воздействиям эффективной альтернативой длительным натурным испытаниям выступают синтетические (виртуальные) исследования на основе машинного обучения, когда по витринам ИИС оперативно формируются «виртуальные КВД» для широкого охвата фонда. Показано, что «предложенные алгоритмы позволили создать синтетические КВД, максимально приближенные к фактическим данным», с последующей интерпретацией в режиме, сопоставимом с традиционным, но без остановов и потерь добычи [4]. Для ИИС это означает, что в состав алгоритмов адаптации вводятся правила допуска синтетических кривых в расчётную цепочку: разрешены только на каналах с подтверждённой метрологией и при наличии независимой проверки по подмножеству скважин, прошедших ГДИС; при ухудшении согласия отказ от синтетики происходит автоматически. Такая схема обеспечивает управляемую экономию полевых ресурсов без компромисса в надёжности решений.

Критически важен класс алгоритмов, повышающих точность первичных признаков. Для процессов, чувствительных к морфологии фазовых границ и неравномерности профиля потока, применимы методы технического зрения, устраняющие систематические ошибки точечных измерений. В лабораторно-промысловых постановках на образцах нефтесодержащих жидкостей продемонстрировано, что «представленный подход на основе компьютерного зрения позволяет нивелировать клиновидность слоя и, соответственно, снизить погрешность измерения», причём обученная свёрточная сеть обеспечивает «точность сегментации не менее 95 %, а в среднем – 97 %» [1]. Внедрение таких методов в ИИС как вспомогательного канала контроля качества существенно снижает риск ложной диагностики отклонений, вызванной погрешностью локальных датчиков уровня и составов. Практическая ценность заключается в том, что алгоритмы коррекции первичных сигналов действуют до этапа построения признаков для прогнозных моделей, ведя к снижению совокупной неопределённости.

Пилотная оценка эффективности ИИС проводится по многоуровневой схеме. На уровне данных фиксируются показатели полноты, целостности и временной синхронизации; на уровне моделей – метрики прогноза на независимых временных отрезках и на скважинах «out-of-sample»; на уровне решений – прирост промышленно значимых KPI по отношению к базовому периоду. Пилот должен включать как минимум один замкнутый цикл: сбор и приведение данных, начальная валидация моделей, установка порогов тревожности, запуск рекомендательного режима, внешняя проверка качества рекомендаций, переход к ограниченному автоматизированному управлению в зонально выделенных кластерах. По итогам цикла формируется акт верификации, где отдельно оценивается вклад ИИС в точность прогноза технологических показателей, стабильность метрик при дрейфе данных, доля предотвращённых событий и экономический эффект. В качестве технологического референса по достижимому улучшению точности на прогнозном горизонте используются результаты, где нейронные сети показали подтверждённый прирост по метрике WAPE и итоговому сравнению с «скользящей средней», что формирует целевые уровни для пилота в аналогичных условиях [2]. Одновременно для блока реконструкции пластового давления референсом служит продемонстрированная «высокая сходимость с фактическими давлениями», которая задаёт нижнюю границу приемлемого качества по корреляции и ошибкам для признания контура промышленно пригодным [3].

Критерии надёжности ИИС формализуются в трёх взаимосвязанных группах: метрологическая состоятельность входных данных, достоверность моделей в пределах области применимости и регламент деградации/отката. В части метрологии жёстко нормируются допустимые пропуски, точность, стабильность нулей и синхронность каналов. В части моделей устанавливаются минимальные значения контрольных метрик (MAE, WAPE, r) на контрольных окнах и независимых выборках, а также предельные значения ковариационного сдвига признаков; при выходе за допуски модель автоматически теряет право влияния на решение и переводится в режим дообучения. В качестве верхнего уровня защиты фиксируются случаи, когда использование сложных моделей недопустимо по предметным основаниям. Подчёркнуто, что «в некоторых случаях применение нейронных сетей оказывается бесполезным», а «для относительно «простых» флюидальных систем рост сложности не даёт прироста точности по сравнению с простыми регрессионными моделями»; кроме того, «отсутствует рабочий инструмент, который позволил бы заменить уравнения состояния» в расчётах [5]. Это становится обязательным элементом регламента: при выявлении «простого» режима по диагностике вариативности и чувствительности признаков ИИС предписывает возврат к физико-обоснованным расчётам и консервативной политике управления.

Соперационно важной частью надёжности является прослеживаемость данных и решений. В ИИС внедряются цифровые паспорта каналов (калибровки, ремонты, замены, вмешательства), версии витрин и моделей, отчётность по каждому выпуску предсказаний с указанием состава входных признаков, диапазонов и предупреждений о выходе за область применимости. Для контура синтетических исследований обязательна внешняя верификация на подмножестве скважин с фактическими ГДИС и периодический аудит сходимости, поскольку именно эта линия даёт наибольший эффект в сокращении длительных простоев без компромисса по качеству, что подтверждено близостью синтетических КВД к фактическим [4]. Для контура прогнозирования дебитов в пилоте фиксируется достижение референтного прироста точности относительно выбранной базовой методики, как это демонстрируют верифицированные результаты в промысловых данных [2]. Для контура реконструкции энергетики – достижение согласия с независимыми определениями пластового давления на опорной дате и устойчивость согласия на контрольных срезах [3].

Заключение

Проведённое исследование обосновало необходимость перехода к адаптивной модели мониторинга нефтегазового месторождения, в которой информационно-измерительная система нового поколения и нейросетевые предикторы объединены в единый контур измерения, анализа и управления.

В работе показано, что адаптивность должна быть реализована на всех уровнях: от согласования частоты съёма и окон сглаживания с текущей динамикой процесса до автоматического контроля области применимости моделей с регламентированным откатом к физико-обоснованным расчётам при ухудшении метрик. Эмпирические ориентиры качества заданы результатами, где глубокие нейронные сети для кратко- и межсуточного прогноза технологических показателей демонстрируют проверяемый прирост точности относительно простых экстраполяционных методов на производственных выборках, что обосновывает включение таких предикторов в оперативные контуры управления фондом скважин. Вместе с тем установлен принцип предметной достаточности: в задачах с «простым» поведением флюидальных систем усложнение инструмента не даёт дополнительного выигрыша, а в ряде расчётов по-прежнему незаменимы уравнения состояния и иные физические модели, что требует чёткого разграничения зон ответственности ИИ-модулей и физико-математических блоков.

С практической стороны сформулированы и проверены на пилоте процедуры, обеспечивающие перенос результатов в эксплуатацию: онлайновая калибровка признаков, ансамблевое прогнозирование с мониторингом дрейфа данных, протоколы допуска синтетических исследований в расчётную цепочку. Показана прикладная ценность реконструкции пластовой энергетики по данным ИИС: при корректной организации ретроспективы и независимой проверке достигается высокая сходимость с фактическими определениями пластового давления, что позволяет обосновывать управленческие решения по режимам, воздействиям и ограничителям без избыточных полевых работ. Для расширения охвата фонда продуктивно использование синтетических кривых восстановления давления, максимально приближённых к фактическим, при обязательном внешнем контроле качества на подмножестве скважин, прошедших натурные исследования, что даёт экономию простоев и стабильность диагностических решений.

Инженерный вклад работы заключается в переводе разрозненных практик в систему проектных требований к ИИС: полноценная трассируемость данных до уровня датчика и версии калибровки, единая временная шкала и идентификация объектов, резервирование каналов, защищённая доставка и неизменяемые журналы поступления; дисциплина MLOps – версионирование витрин и моделей, непрерывный мониторинг метрик, отчётность о выходе за область применимости; регламенты деградации – автоматическое ограничение влияния модели на решения при нарушении допусков и возврат к консервативным расчётам. Предложенные критерии надёжности связывают метрологию входов, валидацию моделей и управленческие риски в единую систему контроля: эксплуатационная пригодность ИИС оценивается не по отдельной метрике, а по совокупности показателей данных, предсказаний и решений, фиксируемых актами пилотной апробации и аудитами качества.

Ограничения исследования связаны с зависимостью результатов от полноты наблюдаемости и стабильности измерительных каналов, а также с неоднородностью геолого-промысловых условий, требующей локальной настройки модели и режимов адаптации. Перспективы включают расширение физико-информированных нейросетевых архитектур, углубление взаимной калибровки измерений и предсказаний через сквозные критерии согласованности, а также формирование отраслевых профилей качества данных для типовых объектов. В совокупности полученные результаты подтверждают, что при соблюдении изложенных требований ИИС с адаптивной аналитикой обеспечивает управляемый прирост точности и оперативности решений, переводя концепцию «интеллектуального месторождения» из демонстрационных проектов в устойчивую производственную практику.

Список литературы

1. Цавнин, А. В. Адаптивная информационно-измерительная система для мониторинга протекания физико-химического процесса / А. В. Цавнин, А. А. Филипас, А. С. Беляев, Н. В. Рожнев // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 9. – С. 122–129. URL: https://izvestiya.tpu.ru/journal/article/view/2782.

2. Евсюткин, И. В. Глубокие искусственные нейронные сети для прогноза значений дебитов добывающих скважин / И. В. Евсюткин, Н. Г. Марков // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 11. – С. 88–95. URL: https://izvestiya.tpu.ru/archive/article/download/2888/2345.

3. Филиппов, Е. В. Воспроизведение пластового давления методами искусственного интеллекта по данным разработки и ГДИС на примере газоконденсатного месторождения / Е. В. Филиппов, Л. А. Захаров, Д. А. Мартюшев, И. Н. Пономарева // Записки Горного института. – 2022. – Т. 258. – С. 924–932. URL: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/download/14930/15948.

4. Сороматин, А. В. Прогнозирование проницаемости нефтяных пластов на основе моделирования синтетических гидродинамических исследований скважин с помощью машинного обучения / А. В. Сороматин, Д. А. Мартюшев // Записки Горного института. – 2025. – Т. 275. – С. 81–93. URL: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/download/16632/16536.

5. Еремин, Н. А. Информационная автоматизированная система мониторинга и анализа технологических данных объектов нефтегазодобычи / Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, В. А. Дрошнев, А. В. Нефедов, М. И. Тюшевский // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2020. – Т. 559, № 2. – С. 11–20. URL: https://istina.msu.ru/journals/93429/ (вып. 2020, т. 559, № 2).

6. Еремин, Н. А. Интеллектуальное бурение при обустройстве цифровых месторождений / Н. А. Еремин, А. Д. Черников, О. Н. Сарданашвили, В. Е. Столяров // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2020. – Т. 562, № 5. – С. 26–36. URL: https://istina.msu.ru/journals/93429/ (вып. 2020, т. 562, № 5).

7. Еремин, Н. А. Применение управляющих комплексов на нефтегазовых месторождениях / Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, В. И. Шулятиков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2020. – Т. 566, № 9. – С. 17–29. URL: https://istina.msu.ru/journals/93429/ (вып. 2020, т. 566, № 9).

8. Катанов, Ю. Е. Нейросетевая модель прогнозирования скорости и режимов бурения скважин в сложнопостроенных коллекторах / Ю. Е. Катанов // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2021. – № 1. – С. 55–76. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyrosetevaya-model-prognozirovaniya-skorosti-i-rezhimov-bureniya-skvazhin-v-slozhnopostroennyh-kollektorah.

9. Ладенко, А. А. Принципы разработки системы мониторинга и поддержки принятия решений для «интеллектуального» месторождения / А. А. Ладенко, А. М. Квашина, А. В. Нагайцева // Булатовские чтения: сб. статей. – 2020. – № 2. – С. 271–275. URL: https://id-yug.com/images/id-yug/Bulatov/2020/2/PDF/2020-2-271-275.pdf.

10. Еремин, Н. А. Информационная автоматизированная система мониторинга и анализа технологических данных объектов нефтегазодобычи / Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, В. А. Дрошнев, А. В. Нефедов, М. И. Тюшевский // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2020. – Т. 559, № 2. – С. 11–20. URL: https://istina.msu.ru/journals/93429/ (вып. 2020, т. 559, № 2).

11. Сороматин, А. В. Прогнозирование проницаемости нефтяных пластов на основе моделирования синтетических гидродинамических исследований скважин с помощью машинного обучения / А. В. Сороматин, Д. А. Мартюшев // Записки Горного института. – 2025. – Т. 275. – С. 81–93. URL: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/download/16632/16536.

12. Еремин, Н. А. Газовая скважина как ключевой объект цифрового месторождения / Н. А. Еремин, В. Е. Столяров // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2019. – Т. 554, № 9. – С. 5–14. URL: https://istina.msu.ru/journals/93429/ (раздел статьи за 2019 г.).

13. Аникеев, Д. П. Применение нейросетей для определения параметров PVT-моделей, используемых при решении задач гидродинамического моделирования / Д. П. Аникеев, Э. С. Аникеева // Актуальные проблемы нефти и газа. – 2024. – Т. 15, № 3. – С. 202–218. URL: https://oilgasjournal.ru/2024/15/3/anikeev.pdf.

Код для цитирования: Скопировать