Обоснование технологии борьбы с пескопроявлением с использованием нейросетевых и физико-математических моделей

Целью работы является повышение эффективности эксплуатации скважин, вскрывших слабосцементированные коллекторы, за счет использования разработанного дерева принятия решений в управлении пескопроявлением. Актуальность темы исследования обуславливается прогрессирующим ростом количества скважин с пескопроявлением и выносом иных механических примесей, а также высокой значимостью использования прогнозных моделей в процессе разработки месторождений со слабосцементированными коллекторами. В работе предложена математическая модель, созданная с использованием нейронных сетей и предназначенная для автоматизированного прогноза показателей количества взвешенных частиц (КВЧ) в скважине. Базой для анализа и прогноза являются промысловые данные о технологических режимах работы скважин и сведения о времени и месте образования зон накопления осадка по длине горизонтального окончания. Отдельно реализована физико-математическая модель, основанная на балансе сил, действующих на твердую частицу, предназначенная для идентификации интервалов горизонтального ствола, склонных к накоплению механических примесей. Авторами было разработано дерево принятия решений в управлении пескопроявлением, в том числе на основе информации, получаемой от созданной математической модели.