Детальная информация

Название Анализ неопределённости продуктивности скважин в прогнозных расчетах: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи»
Авторы Старовойтов Денис Алексеевич
Научный руководитель Кадочникова Лилия Михайловна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика анализ неопределённости ; керновые исследования ; абсолютная проницаемость ; машинное обучение ; квантильная регрессия ; ансамблевый алгоритм ; кросс валидация ; гидродинамическая модель ; uncertainty analysis ; core studies ; absolute permeability ; machine learning ; quantile regression ; ensemble algorithm ; cross-validation ; hydrodynamic model
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 01.04.03
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3696
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\37424
Дата создания записи 19.09.2025

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Данная работа посвящена систематическому исследованию методов количественной оценки неопределённости абсолютной проницаемости коллекторов и их влияния на достоверность прогноза накопленной добычи скважин. В рамках работы решались следующие задачи: 1. Анализ литературы о современных методах оценки неопределенности проницаемости: стохастических, геостатистических, а также эмпирических и машинно-обучающих методик. 2. Обработка керновых исследований и построение существующих квантильных подходов на полученных данных. 3. Разработка и реализация программной методологии ансамблирования регрессионных моделей (линейных, полиномиальных, сплайновых и градиентного бустинга с функцией потерь Pinball), включающей кросс-валидацию и пост-обработку результатов для обеспечения монотонности и гладкости прогнозных кривых. 4. Расчет показателей разработки и сравнение результатов методик с фактическими данными и между собой. В результате были получены профили P10, P50 и P90 зависимости проницаемости от пористости по отдельно рассматриваемым пластам как на обучающей, так и на тестовой выборках. Показано, что предложенный ансамбль моделей обеспечивает более точное воспроизведение истинного покрытия квантилей и более узкий доверительный интервал по добыче по сравнению с традиционными методами, а также работает на осредненных данных по скважинам, которые используются в экспресс-оценке добычи.

This study is devoted to a systematic investigation of methods for quantitatively evaluating the uncertainty of reservoir absolute permeability and its impact on the reliability of cumulative well-production forecasts. The work addressed the following objectives: 1. Literature review of modern techniques for permeability-uncertainty assessment, including stochastic, geostatistical, empirical, and machine-learning approaches. 2. Processing of core-analysis data and construction of existing quantile-based methods using the acquired dataset. 3. Development and implementation of a software workflow for ensembling regression models (linear, polynomial, spline, and gradient boosting with the Pinball loss function), incorporating cross-validation and post-processing to ensure monotonicity and smoothness of the prediction curves. 4. Calculation of development indicators and comparison of the results produced by the different methods with actual data and with one another. As a result, P10, P50, and P90 permeability-versus-porosity profiles were obtained for the individual formations under study on both training and test samples. It was shown that the proposed model ensemble provides a more accurate reproduction of true quantile coverage and yields a narrower confidence interval for production forecasts compared with traditional methods, while also operating on well-averaged data commonly used for rapid production assessments.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика