Интеллектуальное бурение: как использовать большие данные в нефтегазовой отрасли и заинтересовать «Газпром нефть»

— В 2010 году, на старте проекта, основным направлением деятельности было физическое моделирование процесса бурения скважин. Соответственно, стояла задача понять, в каком месте в каждый момент времени находится ствол горизонтальной скважины внутри целевого пласта — очень твердой песчаной «губки» толщиной в полметра, содержащей нефть и газ.

На начальном этапе разработки месторождения проводится сейсмическое исследование для построения «карты» месторождения. У этого сейсмического исследования точность измерений (разрешение) порядка 20 метров. То есть при строительстве горизонтальной скважины перед недропользователем стоит задача попасть внутрь целевого интервала толщиной полметра, а иногда и менее, при этом погрешность составляет плюс-минус 20 метров. В связи с этим возникает необходимость в такого рода технологии.

Раньше, когда бурили вертикальные скважины, не было необходимости думать о таких вещах. А сейчас ствол скважины должен следовать всем изгибам этой полуметровой «губки», оставаясь внутри нее и не выходя за ее пределы. И для успешного проведения такой манипуляции нужно визуализировать весь процесс.

— При строительстве скважины используется специальное оборудование. Сначала идет долото, которое разрушает породу и «создает» ствол скважины в целевом пласте. Прямо за ним расположено оборудование, которое измеряет физические параметры среды вокруг себя и глубину. Одним из измеряемых физических параметров является сопротивление. Пластовые воды хорошо проводят электричество, а нефть и газ имеют высокое сопротивление. Соответственно, если при замере сопротивление высокое, значит долото (бур) находится в пласте, которое с большой вероятностью содержит нефть или газ. Если сопротивление низкое — это водонасыщенный пропласток. Никто не хочет добывать воду, все хотят добывать углеводороды. Поэтому ищут пласт, где сопротивление высокое.

И таких параметров, которые нужно вычислять и визуализировать, очень много — больше сотни. Произошел очередной замер, определились с текущим местоположением (внутри пласта или уже за его пределами) и сделали следующий шаг, например, подбурили еще несколько метров. Весь процесс измерения, вычисления текущего положения, коррекции последующих шагов бурения называется геонавигацией, и именно этим занимается наша компания.

Кроме этого, мы постоянно сталкиваемся с необходимостью дальнейшей автоматизации рутинных операций в бурении. Например, при строительстве скважины инженеры по бурению каждый день пишут два отчета. В отчетах указывается вся информация о произведенных операциях, о проблемах, которые возникли за прошедшие 12 часов, о том, как они решались, какие меры были приняты, решились проблемы или нет. Затем эти отчеты благополучно складываются в стол и лежат никому не нужным грузом. Проблема в том, что таких отчетов на одну скважину может быть несколько сотен (например, если скважина долго бурится), и всего таких скважин на месторождении может быть не одна тысяча. Получается огромное число отчетов, из которых используется 3%, а остальная часть информации просто лежит мертвым грузом.

Еще одна задача, которую мы хотим решить с помощью больших данных, — это построение предиктивных моделей. Например, известно, что пробурили сто скважин. На половине из них были проблемы — произошел прихват буровых труб/колонны, инциирован обвал стенок скважин, произошла потеря бурового раствора и так далее. И возникает вопрос, есть ли математическая связь между физическими показателями среды, которые уже замерены, и возникающими проблемами. Такая связь имеется, и все эти события происходят не одномоментно, а могут растягиваться на 15-40 минут. И если в первые 10 минут из 40 определить, что скоро случится проблема, можно успеть принять превентивные меры и не дать проблеме развиться во что-то более серьезное.

— Изначально мы занимались физическим моделированием, использование статистических данных было достаточно лимитировано.

В настоящее время развитие технологий обработки больших данных позволяет эффективно добавлять статистическое моделирование к физическому. То есть, условно говоря, раньше мы брали информацию по 3-5 ранее пробуренным скважинам и вручную строили физическую модель для последующей, запланированной к бурению. Теперь, с использованием машинного обучения, методов автоматического текстового извлечения, предиктивных моделей выработана техническая возможность при проектировании одной скважины охватить своим вниманием сотни скважин, ранее пробуренных на данном месторождении. Это значительно повышает точность модели, вручную такую работу провести невозможно, но автоматизированные методы способны решить эту задачу.

— Нам удалось финализировать план развития продукта. Поскольку наш проект с большими данными растет как отдельный стартап внутри компании, ему для дальнейшего выживания необходимо понимание того, что и в какие сроки будет сделано, как мы это можем финансировать.

Участвовать в таких проектах определенно стоит. GenerationS приглашает серьезнах и крупных отраслевых игроков, и это очень полезно. Например, в наш кластер в этом году пригласили «Газпром нефть». Кроме того, это возможность доработать презентацию, чтобы ее можно было представлять реальным инвесторам.

— Однозначно стоит. Простой экономический расчет — 70% ВВП генерируется госкорпорациями. Можно долго обсуждать, плохо это или хорошо, но это данность. Соответственно, зная об этом, нужно понимать, чего ты хочешь достичь: идти в нишу, в которой сосредоточено 70% денежных средств, или в ту, где 30%.

— Наша компания открыла офис в Хьюстоне, США. Данное направление оказалось не очень успешным по ряду причин: низкие цены на нефть в момент запуска офиса, массовые увольнения в крупнейших нефтегазовых компаниях США — люди сразу после увольнения запускали консалтинговые компании из одного человека и очень сильно демпинговали по цене, необходимость постоянного очного присутствия в США. Направление было закрыто после восьми месяцев работы. Затраты на данный проект составили несколько сотен тысяч долларов.

Тем не менее на сегодняшний момент мы активно выступаем на рынке Ближнего Востока (Middle East) — в ОАЭ, Иране, Кувейте, а также в странах северной Африки и Малайзии. Успех нашей работы здесь продиктован не только хорошей конъюнктурой рынка, а также наличием международного опыта работы специалистов и инженерного состава нашей компании.

— Если говорить про структуру платформы, то сейчас в компании выстраиваем длинную цепочку физического моделирования. Включить в нее не только геонавигацию, но и петрофизику (позволяющую оценить свойства целевого пласта: сколько в нем содержится нефти или газа, сколько их может быть добыто) и геомеханику — привнести методы сопромата в строительство скважин. Геомеханика помогает рассчитать оптимальный вес бурового раствора, оптимизировать процесс разработки, рассчитать скорость бурения, при которой количество негативных сценариев будет минимальным.

Следующий этап проекта — физическое моделирование гидроразрыва пласта. В уже пробуренной скважине необходимо либо сделать перфорацию, либо разорвать пласт, чтобы обеспечить путь для углеводородов из пласта внутрь скважины. Ко всему этому мы также планируем добавить большие данные. И на GenerationS мы пришли с проектом больших данных в геомеханике.

— Интерес к нашей разработке уже проявили несколько крупнейших отечественных нефтегазовых компаний. Направление очень перспективное, за рубежом в решении подобного рода задач участвуют команды IBM, Schlumberger и другие. В России игроков на данном поле пока очень мало. Технологию мы сейчас дорабатываем, окатываем на ряде проектов — и ближе к концу года мы представим ее первый коммерческий прототип.

— Сложности, конечно, имеются. Нефтяная отрасль достаточно консервативна, поэтому для запуска новых технологий очень важна информационная освещенность. Мы активно участвуем в отраслевых событиях — выставках, круглых столах, конференциях. Пишем статьи и проводим обучающие семинары. Только комплексный подход позволит убедить наших нефтяников начать применение новых технологий.