ИСТИНА

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ВЫЯВЛЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ СТРОИТЕЛЬСТВА НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ СКВАЖИН ДМИТРИЕВСКИЙ АНАТОЛИЙ НИКОЛАЕВИЧ, ЕРЕМИН НИКОЛАЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ, ЧЕРНИКОВ АЛЕКСАНДР ДМИТРИЕВИЧ, ЧАЩИНА-СЕМЕНОВА ОЛЬГА КИМОВНА, ФИЦНЕР ЛЕОНИД КОНСТАНТИНОВИЧ Тип: патент на изобретение Номер патента: RU 2745136 C1 Патентное ведомство: Россия Год публикации: 2021 Номер заявки: 2020129671 Дата регистрации: 08.09.2020 Дата публикации: 22.03.2021 Патентообладатели: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем нефти и газа Российской академии наук МЕЖДУНАРОДНАЯ ПАТЕНТНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ: E21B 44/00 Системы автоматического управления или регулирования процессом бурения, т.е. самоуправляемые системы, осуществляющие или изменяющие процесс бурения без участия оператора, например буровые системы, управляемые ЭВМ; системы, специально предназначенные для регулирования различных параметров или условий бурового процесса G06N 3/02 Компьютерные системы, основанные на биологических моделях / использующие модели нейронных сетей G05B 13/04 Самонастраивающиеся системы управления, т.е. системы, автоматически выбирающие оптимальный режим работы для достижения заданного критерия / электрические / с использованием моделей или моделирующих устройств АННОТАЦИЯ: Изобретение относится к области нефтяной и газовой промышленности, а именно к системам мониторинга строительства нефтегазовых скважин и управления буровыми операциями, и предназначено для выявления и прогнозирования осложнений основных типов, таких как поглощение буровой промывочной жидкости, прихваты (затяжки) бурового инструмента, газонефтеводопроявления при строительстве нефтяных и газовых скважин. Технической проблемой, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является снижение аварийности при строительстве нефтяных и газовых скважин путем повышения точности и достоверности выявления и прогнозирования возникновения осложнений при строительстве новых нефтяных и газовых скважин в условиях априорной неопределенности, связанной с неполным и/или неточным знанием геолого-геофизических условий. Указанная проблема решается тем, что автоматизированная система выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин содержит модуль сбора реально-временных данных геолого-технологических исследований с объекта строительства с подсоединенной к ней архивной базой данных геолого-технологических исследований, модуль предварительной обработки данных геолого-технологических исследований, модуль разметки данных геолого-технологических исследований, размеченную базу данных геолого-технологических исследований, модуль формирования, обучения и валидации обобщенных нейросетевых моделей, модуль прогнозирования параметров геолого-технологических исследований, модуль распознавания технологических операций, модуль оценки вероятностей возникновения осложнений по прогнозным и реально-временным данным, модуль оценки рассогласования выходных значений нейросетевых моделей по прогнозным и реально-временным данным, модуль формирования данных для адаптации нейросетевых моделей, модуль оперативной разметки данных для адаптации нейросетевых моделей, модуль адаптации нейросетевых моделей, модуль проверки и замены обобщенных нейросетевых моделей. Достигаемый технический результат заключается в обеспечении обратной связи на основе оценки рассогласования выходов нейросетевых моделей по прогнозным и реально-временным данным, адаптации (пересчета), проверки и замены текущих обобщенных нейросетевых моделей и, таким образом, реализации пошаговой адаптации к конкретным геолого-геофизическим условиям. 1 ил. AUTOMATED SYSTEM FOR IDENTIFICATION AND PREDICTION OF COMPLICATIONS IN THE PROCESS OF CONSTRUCTION OF OIL AND GAS WELLS DMITRIEVSKIJ ANATOLIJ NIKOLAEVICH, EREMIN NIKOLAJ ALEKSANDROVICH, CHERNIKOV ALEKSANDR DMITRIEVICH, CHASHCHINA-SEMENOVA OLGA KIMOVNA, FITSNER LEONID KONSTANTINOVICH FIELD: oil and gas industry. SUBSTANCE: invention relates to the field of the oil and gas industry, namely to systems for monitoring the construction of oil and gas wells and control of drilling operations, and is intended to identify and predict complications of the main types, such as absorption of drilling fluid, sticking (tightening) of drilling tools, gas, oil and water showings during the construction of oil and gas wells. The technical problem to be solved by the proposed invention is to reduce the accident rate during the construction of oil and gas wells by increasing the accuracy and reliability of identifying and predicting the occurrence of complications during the construction of new oil and gas wells under conditions of a priori uncertainty associated with incomplete and / or inaccurate knowledge of geological-geophysical conditions. This problem is solved by the fact that the automated system for identifying and predicting complications during the construction of oil and gas wells contains a module for collecting real-time data of geological and technological research from the construction site with an archived database of geological and technological research connected to it, a module for preliminary processing of geological and technological data. technological research, a module for marking up geological and technological research data, a marked-up database of geological and technological research, a module for the formation, training and validation of generalized neural network models, a module for predicting the parameters of geological and technological research, a module for recognizing technological operations, a module for assessing the likelihood of complications by predictive and real-time data, a module for evaluating the mismatch of the output values of neural network models using predicted and real-time data, a data generation module for adapting neural network models, module for operational data markup for adaptation of neural network models, module for adaptation of neural network models, module for checking and replacing generalized neural network models. EFFECT: achieved technical result consists in providing feedback based on the assessment of the mismatch of the outputs of neural network models based on predicted and real-time data, adaptation (recalculation), verification and replacement of current generalized neural network models and, thus, the implementation of step-by-step adaptation to specific geological and geophysical conditions. 1 cl, 1 dwg СПИСОК ДОКУМЕНТОВ, ЦИТИРОВАННЫХ В ОТЧЕТЕ О ПОИСКЕ: 1. CN 109508827 A, 22.03.2019. 2. RU 2723805 C9, 27.07.2020. 3. RU 2602779 C2, 20.11.2016. 4. CN 104121014 A, 29.10.2014. 5. CN 110443488 A, 12.11.2019.