Старший преподаватель Центра искусственного интеллекта «Сколтеха» Шадфар Давуди разработал подход, который прогнозирует параметры бурения и подбирает режимы с учетом скорости проходки, крутящего момента и энергозатрат. Исследование основано на 5,74 тыс. записей из трех скважин в карбонатной формации.
Точнее других моделей в исследовании работала LSTM: на отдельной скважине, не использованной при обучении, коэффициент R² составил 0,805 для скорости проходки и 0,977 для крутящего момента. Для одной скважины алгоритм оценил возможный рост скорости на 68,4%, снижение крутящего момента на 41,2% и удельной механической энергии на 17,9%. Это прогноз модели, а не результат испытаний на буровой; автор считает следующим шагом проверку рекомендаций в полевых условиях.
Почему это важно
Для операторов бурения в карбонатных коллекторах подход может помочь выбирать режимы с учетом не только скорости, но и нагрузки на оборудование; неизвестно, подтвердятся ли прогнозы в полевых условиях.
