Специалисты по интегрированному моделированию ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ прокачали свои навыки.
Несколько лет назад интегрированное моделирование начало внедряться в пермскую нефтедобычу. На передовую технологию делали ставку, понимая ее прогрессивность и эффективность. И вот уже сегодня инструмент обретает новые возможности.
– Интегрированная модель – это инструмент для расчета профиля добычи с учетом потенциала и ограничений за счет взаимовлияния компонентов, – говорит ведущий инженер ЦИТС «Полазна» Елизавета Соболева. – При расчете учитывается влияние изменения ряда параметров. Однако часть их имеет константные значения, что накладывает ограничения на качество прогноза.
В настоящее время стремительно развивается направление искусственного интеллекта. В связи с этим было инициировано пилотное обучение по программам профессиональной переподготовки «Основы программирования на Python в нефтегазовой отрасли» и «Машинное обучение в нефтегазовой отрасли».
По словам специалистов, прошедших обучение, новые знания дают возможность соединить алгоритмы машинного обучения и интегрированное моделирование и получить синергетический эффект.
После завершения курса инженеры применили свои знания на практике, написав и защитив проектные работы. При этом они решали конкретные задачи нефтегазовой отрасли. Пермские нефтяники разработали алгоритм машинного обучения прогноза коэффициента износа глубинно-насосного оборудования для повышения точности прогноза интегрированной модели.
Также было автоматизировано занесение интегрированного плана в программное обеспечение «тНавигатор» и расчет температуры ПЭД УЭЦН на скважинах Лыаельской площади Ярегского месторождения Республики Коми.
Таким образом, появился новый инструмент – гибридное моделирование, позволяющее прогнозировать некоторые показатели с помощью машинного интеллекта.
– Сегодня инженеры не только внедряют новые цифровые инструменты в производство, – подчеркивает Елизавета Соболева. – Но и постоянно совершенствуют свои навыки и пополняют багаж знаний. Компания заинтересована во внедрении технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы.
Наталья ДЕМЕНТЬЕВА