Binary classification for wells of oil and gas field with the use of deep neural networks.pdf Фонд скважин нефтегазодобывающего предприятия только на одном месторождении может включать сотни и даже тысячи скважин. Столь крупный объект управления требует серьезного внимания со стороны субъектов управления - служб предприятия - с целью формирования и оказания различных управляющих воздействий на скважины фонда и продуктивные пласты для поддержания добычи углеводородного сырья (УВС) на проектных уровнях. Управление фондом скважин промысла требует значительных трудовых и временных затрат квалифицированных специалистов добывающего предприятия, которые должны анализировать большие объемы разнородных геологических и технологических данных, получаемых при мониторинге продуктивных пластов месторождения и скважин фонда [1]. Однако существующие сегодня у большинства добывающих предприятий производственные информационные системы (ИС) являются чаще всего узкоспециализированными, и в них не реализованы интеллектуальные методы поддержки принятия решений специалистами при управлении фондом скважин [2]. Часть решаемых специалистами задач при управлении фондом скважин, в том числе при управлении геолого-техническими мероприятиями (ГТМ), - это слабоформализуемые задачи [3]. При их решении специалистам необходимы интеллектуальные методы поддержки принятия решений. По мнению ряда исследователей [4, 5], сегодня методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных (ИАД) являются альтернативными многим традиционным методам и алгоритмам, применяемым в нефтегазовой отрасли. В работе [6] приведены результаты исследования эффективности искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогноза параметров работы скважин после проведения гидроразрыва пласта. На нескольких нефтяных месторождениях ООО «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаз» проведен достаточно большой объем работ по гидроразрыву пластов. Результаты прогноза с помощью модели ИНС в виде персеп-трона на этих данных оказались невысокими. В [7] модели ИНС использовались для анализа операций по выравниванию профиля приемистости для нагнетательных скважин, а также для оценки влияния геолого-геофизических характеристик продуктивных пластов и технологических параметров скважин на результат в виде прироста уровня добычи нефти вследствие уменьшения обводненности УВС. При этом точность прогноза при использовании моделей ИНС оказалась сопоставимой с таковой у метода гидродинамического моделирования, но скорость выполнения моделей ИНС гораздо выше. При решении той же задачи выравнивания профиля приемистости предварительно был использован метод кластеризации для группировки исходных данных на нефтяных месторождениях Поволжья [8]. Это позволило несколько уменьшить ошибку в предсказаниях характеристик добывающих скважин. К сожалению, все полученные результаты прогноза далеки от результатов, представляющих практический интерес. Из имеющихся обзоров следует, что интересные результаты при использовании ИНС в нефтегазовой 74 Евсюткин И.В., Марков Н.Г. Бинарная классификация скважин нефтегазовых промыслов отрасли получены в транснациональной компании Schlumberge, однако особенности применяемых в компании моделей ИНС в литературе практически не описаны. Подводя итог, можно сказать, что в нефтегазовой отрасли получены первые обнадеживающие результаты при решении частных задач с помощью методов ИАД. Однако точность этих результатов невысока, а решение ряда практически важных задач управления фондом скважин с помощью таких методов даже не рассматривалось. Все это указывает на актуальность разработки новых моделей, методов и алгоритмов ИАД и их программной реализации для высокоавтоматизированного управления фондом скважин в условиях постоянно обновляющихся на промыслах данных. Одной из ключевых слабоформализуемых задач при управлении фондом скважин является задача выбора скважин-кандидатов для ГТМ, сводящаяся к задаче бинарной классификации всех добывающих скважин фонда. В работах, посвященных решению этой задачи, получены первые результаты применения моделей ИНС на нефтяных (основной добываемый флюид - нефть) месторождениях [9]. В действительности же каждое разрабатываемое месторождение имеет весьма сложное геологическое строение (разное число продуктивных пластов и пропластков, разная геометрия резервуаров (пластов) и т.п.) и разный состав и свойства добываемого УВС. В связи с этим актуальным является проведение исследований, показывающих возможности предлагаемых моделей ИНС для ИАД по фондам скважин месторождений с другим геологическим строением и с другим типом сырья (основной добываемый флюид - газ или газовый конденсат), чем у месторождения в [9]. В статье приводятся результаты решения такой задачи с использованием разработанных моделей глубоких ИНС прямого распространения. Предварительная подготовка данных с целью формирования обучающей и тестовой выборок для ИНС ведется с помощью разработанного адаптивного алгоритма. Показано, что обеспечиваемая с помощью разработанного набора моделей ИНС точность решения задачи бинарной классификации добывающих скважин для различных по геологическому строению и по приоритетному типу флюида месторождений удовлетворяет практически важным требованиям специалистов добывающих предприятий. 1. Задача выбора скважин-кандидатов для ГТМ Известно, что важной задачей при управлении фондом скважин является задача выбора скважин-кандидатов для ГТМ, сводящаяся к задаче бинарной классификации всех добывающих скважин фонда. Предлагается решать эту задачу с помощью ИНС. В первый класс должны попасть все скважины, которые планируются к проведению определенного типа (вида) ГТМ. Это класс «скважин-кандидатов для ГТМ». Основанный на опыте и интуиции специалистов и проведенный ранее на фонде ручной выбор скважин-кандидатов специалистами-геологами будет считаться эталоном при формировании обучающей выборки для ИНС, если после проведенного ГТМ произошло существенное увеличение дебита скважины. Во второй класс скважин отнесем все остальные скважины фонда (класс «скважин не для ГТМ»), на которых в момент времени, когда принималось решение, по той или иной причине ГТМ проводить не следовало. Например, это высокодебитные скважины, дающие основной объем добычи УВС на месторождении. Большинство исследователей при выборе модели ИНС руководствуются правилом соответствия сложности задачи и функциональной мощности выбираемого инструмента (модели ИНС) для ее решения: не следует использовать сложную модель ИНС при решении простой задачи. Были проанализированы различные типы (классы) ИНС, и в качестве наиболее перспективного типа для решения поставленной задачи классификации скважин выбраны глубокие ИНС прямого распространения FFNN [10]. Такой тип моделей ИНС является компромиссом между невысокой сложностью моделей ИНС, но достаточными их функциональными возможностями при решении стоящей задачи. По сути, делается допущение, что возможностей таких нейронных сетей будет достаточно при решении задачи выбора скважин-кандидатов для ГТМ. Однако необходимо исследовать эффективность FFNN для ответа на вопрос, может ли этот тип (класс) ИНС дать точность при решении задачи классификации скважин, приемлемую с практической точки зрения. 75 Обработка информации / Data processing Подготовка обучающей и тестовой выборок для моделей ИНС ведется на основе исторических данных из баз данных (БД) предприятия по разрабатываемым месторождениям. Такие данные обычно получены путем измерения значений ряда технологических и геологических параметров фонда скважин месторождения, для которого необходимо решить задачу классификации и сформировать список скважин-кандидатов для ГТМ. Среди таких параметров наиболее важными являются геологические и технологические параметры каждого комплекса «скважина-продуктивный пласт»: дебит нефти QH, т; дебит газа QT, тыс. м3; дебит жидкости Qx, м3; дебит воды Qв, т; давление забойное Рзаб, атм; давление буферное Рбуф, атм; давление затрубное Рзат, атм; температура на устье скважины Ту, °C; давление пластовое Рпл, атм; пластовая температура Тл, °C; обводнённость W, %; эффективная мощность пласта H, м; газовый фактор B; диаметр штуцера D, мм. Скважины, признанные специалистами геологических служб предприятия кандидатами на ГТМ и на которых были проведены ГТМ с увеличением после мероприятия уровня добычи УВС, считались нами эталонными и имели при подготовке выборок соответствующие метки. При исследовании эффективности модели ИНС важно понять, какое сочетание геологических и (или) технологических параметров содержит наиболее существенные признаки, которые модель ИНС может извлечь из них для решения поставленной задачи классификации. Формировались следующие обучающие и тестовые наборы параметров, подаваемые затем на вход ИНС: Набор № 1 - все чаще всего измеряемые на промыслах параметры скважин и продуктивных пластов: Q^ Qr, QЖ; Qв; Рзаб; Рбуф; Рзат; Ту; D; Рпл; Тпл; W; H; B. Набор № 2 - все технологические параметры скважин: Q^ QT; Q;k; Qв; Рзаб; Рбуф; Рзат; Ту; B. Набор № 3 - параметры дебитов скважин: Q^ Q^ Q-ж; Qв. Набор № 4 - технологические параметры скважин (без дебитов): Рзаб; Рбуф; Рзат; Ту; B. Набор № 5 - параметры дебитов скважин и параметры продуктивных пластов: Q^ QT; Q;k; Qв; Рпл; Тпл. Точность классификации добывающих скважин фонда с помощью модели ИНС из класса FFNN должна оцениваться для обучающей выборки и для тестовой выборки отдельно путем вычисления специальной метрики [11]. Несмотря на интуитивную понятность наиболее известной из таких метрик - метрики Accuracy (точность), при ее применении требуется сбалансированность выборки для каждого из классов при бинарной классификации: оба класса скважин должны быть представлены выборками приблизительно равного объема. В реальности же так не всегда получается, в первую очередь из-за того, что ГТМ на добывающей скважине проводятся гораздо реже, чем скважина работает без ГТМ. Поэтому использовалась метрика Precision, часто применяемая при решении задач классификации объектов в случаях, когда выборки по классам объектов значительно отличаются по объему. Эта метрика позволяет вычислять долю скважин, в реальности принадлежащих данному классу («скважина-кандидат для ГТМ» или «скважина, на которой ГТМ проводить не следует»), относительно всех скважин, которые модель ИНС отнесла к этому классу: TP Precision = - х 100 %, (1) TP + FP где TP - истинно-положительное решение; FP - ложно-положительное решение. Отметим, что далее с помощью выражения (1) получены оценки точности классификации скважин для класса «скважина-кандидат для ГТМ». 2. Формирование моделей ИНС для исследования Выбранный класс моделей FFNN имеет большое число варьируемых характеристик архитектуры и гиперпараметров, что позволяет создавать и обучать в рамках этого класса различные модели ИНС. Каждая из таких моделей ИНС описывается парой множеств: < Architecture, Hyperparameters >, (2) где Architecture - множество характеристик архитектуры ИНС (число подаваемых на вход технологических и геологических параметров, число скрытых слоев, число нейронов в скрытых слоях, функ-76 Евсюткин И.В., Марков Н.Г. Бинарная классификация скважин нефтегазовых промыслов ция активации и т.д.); Hyperparameters - множество гиперпараметров ИНС при обучении (скорость обучения, алгоритм обучения, размер мини-выборки, число эпох). Среди наиболее часто варьируемых характеристик - число скрытых слоев FFNN, число значений геологических и технологических параметров во входном слое ИНС и функция активации нейронов. Рациональный выбор характеристик и параметров в выражении (2) должен обеспечивать формирование модели (моделей) ИНС и ее (их) обучение с целью решения с требуемой точностью задачи классификации. Число сочетаний различных параметров и характеристик модели ИНС может быть весьма велико, поэтому очень важно ограничить задачу поиска только теми из них и, соответственно, остановиться на тех моделях ИНС, которые с высокой вероятностью дают гарантированный результат для практического использования при решении задачи бинарной классификации для фондов скважин на месторождениях с различными геологическим строением и превалирующим типом флюида (нефть, газ или газовый конденсат). Число скрытых слоев в моделях ИНС при исследовании выбиралось равным 2, 3, 4, ..., 9, 10, 15, 20. Формировались модели ИНС с различным числом входов. В исследованиях осуществлялась поочередная подача на вход ИНС каждого из пяти сформированных наборов геологических и технологических параметров, поэтому число входов модели ИНС определялось числом параметров в наборе. Для всех таких моделей ИНС исследовался эффект от применения различных функций активации (Sigmoid, TanH, ReLU) и алгоритмов оптимизации при обучении ИНС (SGD, Adam, AdaGrad, AdaDelta). Изменялась также скорость обучения: 0,2; 0,1; 0,05; 0,01; 0,005; 0,001. Обобщенная модель включает в себя входной слой, куда подаются значения параметров из того или иного обучающего или тестового набора из пяти перечисленных для исследуемой скважины, совокупность скрытых слоев с конкретной функцией активации и выходной слой (Softmax). Выходной слой содержит два нейрона, позволяющих сделать вывод, является ли скважина кандидатом на ГТМ. Для предотвращения переобучения перед выходным слоем в модели ИНС использовался слой Dropout [12]. Программная реализация моделей ИНС осуществлялась с использованием нейросетевой библиотеки CNTK компании Microsoft [13]. 3. Предварительная обработка данных Решение поставленной задачи классификации осуществлялось с использованием архивов данных в виде БД по двум эксплуатируемым месторождениям: нефтяному месторождению (Месторождение 1) и газоконденсатному месторождению (Месторождение 2), находящимся в Томской области. Фонд скважин Месторождения 1 имеет 142 добывающих скважины, на которых было проведено 436 различных ГТМ за 6 лет. Фонд скважин Месторождения 2 имеет 60 добывающих скважин, на которых было проведено 313 различных ГТМ за 5 лет. В БД за несколько лет эксплуатации месторождений накоплен значительный объем данных по параметрам каждого комплекса «скважина-продуктивный пласт» и имеется информация о проведенных ГТМ. Исходные данные для последующего ИАД с целью выработки управляющих воздействий на фонд скважин могут поступать (собираться) в БД из различных ИС и (или) АСУ ТП предприятия. Зачастую такая БД содержит ошибочную, пропущенную и искаженную информацию о параметрах скважин фонда и продуктивных пластов эксплуатируемого месторождения. Это означает, что в соответствии с концепцией Big Data необходима предварительная обработка (актуализация) исходных данных с таких месторождений. При этом следует использовать различные подходы, методы и алгоритмы обработки постоянно растущих объемов данных. Анализ показал, что данные из БД по Месторождению 1 и Месторождению 2 не являются исключением и также подлежат предварительной обработке (подготовке), прежде чем будут использованы при обучении и тестировании моделей ИНС. Формирование обучающей и тестовой выборок проводилось с учетом особенностей геологических и технологических данных по разработанному и программно реализованному адаптивному алгоритму. Алгоритм позволяет также отбраковывать ошибочные данные, анализировать корректность данных, определять характер пропусков в данных и с учетом этого адаптивно восстанавливать их с требуемой 77 Обработка информации / Data processing точностью. Он отличается от известных методов и алгоритмов наличием решающих правил, позволяющих адаптировать процесс вычисления при восстановлении данных к видам пропусков и ошибок в исходных данных. Рассмотрим алгоритм более подробно. Начало. Шаг 1. С помощью SQL-запросов к БД выбранного месторождения происходит извлечение (сбор) данных с целью их последующей предварительной обработки. Шаг 2. Ведется выбраковка из собранных данных явно ошибочных значений параметров (обычно допущены при ручном вводе в БД), далее в анализе они не используются; оставшиеся данные сводятся в две таблицы, причем первая из них содержит паспортные данные скважин и значения технологических и геологических параметров в виде временных рядов, а вторая таблица включает данные, связанные с проведенными на скважинах и в продуктивных слоях различными ГТМ. Шаг 3. Ведется анализ данных на корректность, при этом с учетом диапазонов значений параметров для конкретного месторождения определяются ошибочные или пропущенные данные, а также аномально большие отсчеты параметров из-за сбоев измерительной аппаратуры; поиск таких данных осуществляется во многих случаях путем сравнения с соседними во временном ряду значениями параметра. Найденные значения удаляются, но вместо них на Шаге 4 вводятся новые. Шаг 4. Адаптивное восстановление с использованием решающих правил удаленных или пропущенных данных и интерполяция значений некоторых параметров по соседним имеющимся значениям для получения вектора значений всех параметров на определенный момент времени. Шаг 5. Формирование массива обучающих примеров; проводится с учетом периода выполнения ГТМ на добывающей скважине или времени ее простоя по другим причинам, поскольку в вектор значений параметров на вход ИНС по каждой скважине не должны попасть значения одновременно до и после проведения тех или иных ГТМ или остановок скважины. Шаг 6. Создание дополнительных обучающих примеров из имеющегося массива обучающих примеров с помощью метода аугментации - добавления к значениям ряда технологических и геологических параметров в Наборах № 1-5 случайного 5%-ного шума [14]. Шаг 7. Нормализация всех подготовленных данных, поскольку значения параметров скважин и продуктивных пластов измеряются в разных диапазонах, а каждый параметр должен оказывать влияние на конечный результат в исследованиях моделей ИНС. Шаг 8. Формируются обучающая и тестовая выборки: все полученные обучающие примеры относятся к одной из них, при этом тестовая выборка составляет 20% от общего числа примеров, а обучающая - 80%. Конец. Замечание 1. Разработанные решающие правила на Шаге 4 учитывают все возможные ситуации (единичный пропуск, совокупность пропущенных или удаленных значений параметра, размер интервала пропуска и т.п.) и позволяют выбрать и запустить один из реализованных методов интерполяции, дающий в конкретном случае наиболее высокую точность для восстанавливаемых данных. Реализованы методы линейной интерполяции, локальной кусочно-квадратичной интерполяции и одномерный кубический сплайн [15]. Разработка решающих правил проведена с использованием результатов исследований точности каждого из этих методов на данных по фонду скважин Месторождения 1 [16]. Замечание 2. Процедура получения дополнительных обучающих примеров на Шаге 6 алгоритма с использованием метода аугментации данных весьма важна. Во-первых, возникает проблема, если фонд скважин месторождения имеет относительно небольшое количество добывающих скважин (особенно если это месторождение эксплуатируется не так давно), а обучающая выборка для получения высокой точности классификации скважин с помощью ИНС должна иметь значительный объем. Во-вторых, в любом фонде тех скважин, которые подвергались ГТМ в выбранный период времени, обычно меньше, поэтому существует проблема несбалансированности выборок для двух классов скважин. Эти две проблемы и решаются с помощью указанного метода аугментации имеющихся данных. 78 Евсюткин И.В., Марков Н.Г. Бинарная классификация скважин нефтегазовых промыслов 4. Результаты исследования моделей ИНС С использованием приведенного алгоритма осуществлена предварительная обработка данных из БД фондов скважин Месторождения 1 и Месторождения 2. Для первого из них число обучающих примеров, включая полученные с помощью метода аугментации, составило 2 016 пар «признаки-метки» для каждого из пяти указанных выше наборов параметров, что позволило сформировать обучающие и тестовые выборки для моделей ИНС в случае каждого из пяти наборов параметров. К сожалению, не для всех вышеперечисленных параметров фонда скважин Месторождения 2 имеется достаточный объем данных, поэтому для его комплексов «скважина-продуктивный пласт» в исследованиях использовался урезанный набор из таких параметров. Удалось провести предварительную обработку данных, подготовить 3 371 обучающий пример и сформировать обучающую и тестовую выборки только в случае параметров из Набора № 4. Для повышения точности классификации скважин при проведении исследований моделей ИНС использовался один из методов кросс-валидации - метод K блоков [17], причем с учетом того, что отношение объемов обучающей и тестовой выборок выбрано 4 : 1, число блоков K равно 5. При формировании первого блока в тестовую выборку попадает каждый пятый обучающий пример из общего объема обучающей и тестовой выборок, а при построении очередного блока происходит то же самое, но все номера обучающих примеров изменяются на единицу и т.д. Точность классификации при обучении и тестировании модели ИНС оценивается в случае каждого блока в виде значений метрики Precision, вычисляемой по формуле (1) для практически важного класса «скважина-кандидат для ГТМ». Затем вычисляется усредненная метрика Precision с учетом результатов по каждому из пяти блоков. Первые результаты исследований эффективности каждой модели ИНС при решении поставленной задачи классификации были получены для Месторождения 1 и приведены в [9]. Анализ этих результатов позволил сделать вывод, что основным фактором, влияющим на точность классификации, является различие моделей ИНС, в первую очередь по числу скрытых слоев. Точность также в значительной мере определяется перечнем параметров, подаваемых на вход ИНС. При этом наилучшая точность достигнута для Наборов № 1 и № 2, а наихудшая - для Набора № 3. В табл. 1 показаны результаты экспериментов с моделями ИНС с изменяемым числом скрытых слоев при решении задачи классификации скважин в случае фонда Месторождения 2 для тестовой выборки. Аналогичная таблица с результатами для точности классификации получена в случае обучающей выборки. Значения точности классификации в ней на 1-1,5% выше, что указывает на правильно полученные в процессе обучения архитектуру и гиперпараметры ИНС. При этом взвешенные средние абсолютные погрешности составляют соответственно 0,3 и 0,7% для обучающей и тестовой выборок. Таблица 1 Результаты классификации скважин-кандидатов для ГТМ на фонде Месторождения 2 Алгоритм обучения Функция активации Точность классификации добывающих скважин для различного числа скрытых слоtв в модели ИНС, % 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 SGD Sigmoid 79,111 80,277 81,630 81,333 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 TanH 94,519 98,222 97,926 98,815 97,778 91,926 98,512 95,259 95,111 89,630 97,926 ReLU 93,333 97,926 98,815 99,259 98,667 94,815 98,667 98,667 97,630 97,333 95,111 AdaGrad Sigmoid 77,037 77,630 78,370 74,963 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 TanH 92,296 98,519 99,259 98,815 99,111 98,963 96,889 99,259 98,815 98,963 96,148 ReLU 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 AdaDelta Sigmoid 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 53,185 TanH 74,963 73,481 73,630 73,185 74,667 74,222 74,667 74,815 75,407 75,259 79,407 ReLU 73,481 74,593 76,296 77,630 77,778 77,630 78,519 80,000 80,296 80,889 81,630 Adam Sigmoid 89,778 91,704 95,407 94,222 92,000 93,481 85,481 87,852 83,259 53,185 53,185 TanH 98,370 98,370 98,666 98,666 98,666 95,111 96,296 93,185 85,333 46,815 46,815 ReLU 97,333 90,074 98,222 98,519 98,519 98,963 97,778 98,074 97,037 54,222 53,185 79 Обработка информации / Data processing Из табл. 1 следует, что для Набора № 4 параметров для некоторого числа скрытых слоев и функций активации TanH и ReLU получены весьма высокие результаты (98,5% и выше, что приемлемо на практике; такие значения выделены жирным шрифтом) при использовании алгоритмов обучения SGD, AdaGrad и Adam. Из сравнения этих результатов с результатами для фонда Месторождения 1 в случае набора параметров № 4, изложенными в [9], следует, что модели ИНС, которые показали невысокие результаты на данных по фонду Месторождения 1, чаще всего дают невысокие результаты и для фонда Месторождения 2. Был проведен ряд дополнительных исследований. Во-первых, модели ИНС, обученные на данных по фонду скважин Месторождения 1, были исследованы на тестовой выборке Месторождения 2. При этом наряду с обученными моделями ИНС для фонда Месторождения 1, которые дали самую высокую точность на тестовой выборке этого фонда, исследовались модели ИНС, которые дали на этой же тестовой выборке невысокую точность. Наоборот, обученные модели ИНС для фонда Месторождения 2 были исследованы на тестовой выборке Месторождения 1. Во-вторых, было осуществлено слияние обучающих выборок с фондов скважин этих месторождений. Несмотря на то, что для фонда Месторождения 2 имеется большая обучающая выборка, чем для фонда Месторождения 1, объединенная выборка была использована для обучения моделей ИНС и для Месторождения 2. Результаты этих исследований на соответствующей тестовой выборке каждого из месторождений представлены в табл. 2. Жирным шрифтом выделены лучшие результаты, полученные в случае обучения ИНС на объединенной выборке. Т аблица 2 Результаты классификации скважин-кандидатов для ГТМ на фондах Месторождений 1 и 2 с использованием данных и моделей ИНС другого месторождения Алгоритм обучения Функция активации Число скрытых слоев Точность классификации скважин, % Месторождение 1 Месторождение 2 Обучение на своих данных Обучение на объединенной выборке Использованы обученные модели Мест. 2 Обучение на своих данных Обучение на объединенной выборке Использованы обученные модели Мест. 1 SGD Sigmoid 3 76,877 79,558 61,086 80,277 81,630 61,187 TanH 10 94,836 99,334 54,102 95,111 98,963 58,293 ReLU 6 95,572 99,533 72,931 98,667 99,259 62,857 AdaGrad Sigmoid 2 76,753 75,691 61,197 77,037 77,481 59,740 TanH 6 95,203 99,933 52,239 99,111 98,963 63,636 ReLU 4 58,426 60,773 60,754 53,185 53,185 53,210 AdaDelta Sigmoid 4 58,426 60,773 60,754 53,185 53,185 53,210 TanH 8 71,834 71,242 42,749 74,667 74,667 67,199 ReLU 10 66,053 77,901 56,785 80,296 80,296 53,210 Adam Sigmoid 6 87,824 95,301 61,552 92,000 96,593 55,547 TanH 3 97,418 99,800 58,714 98,370 98,667 62,894 ReLU 4 97,173 99,448 63,282 98,222 98,963 62,894 Из табл. 2 видно, что модели ИНС, обученные на объединенной выборке, полученной для фондов месторождений даже с разным составом добываемого УВС и с различным геологическим строением месторождений, дают более высокий результат по точности классификации скважин, чем в случае их обучения на данных с одного месторождения. Однако если с использованием обучающей выборки месторождения уже были получены высокие результаты по точности классификации, то выигрыша от объединения выборок может не быть. Модели ИНС, построенные и обученные на данных одного фонда скважин, при тестировании их на данных другого фонда дают более низкую точность классификации скважин (см. третий столбец для каждого из месторождений), чем при тестировании их на данных с собственного фонда. По-видимому, извлекаемые ИНС признаки, которыми обладают скважины -кандидаты для ГТМ конкретного фонда, являются довольно индивидуальными. Это не позволяет применять обученные на одном фонде модели ИНС при решении задач классификации скважин на фондах других месторождений без дообучения их на данных этих фондов скважин. 80 Евсюткин И.В., Марков Н.Г. Бинарная классификация скважин нефтегазовых промыслов Приведенные результаты позволяют сделать вывод, что на множестве исследованных моделей ИНС прямого распространения существует подмножество моделей, дающих высокую (98,5% и выше) с практической точки зрения точность классификации добывающих скважин вне зависимости от преобладающего типа флюида в добываемом УВС (в случае Месторождения 1 - нефть, а в случае Месторождения 2 - газ) и вне зависимости от геологического строения этих месторождений. Отметим, что, по мнению специалистов-практиков с нефтегазовых промыслов, такая точность классификации скважин полностью удовлетворяет их требованиям. Заключение Рассмотрено применение глубоких ИНС прямого распространения для решения задачи выбора скважин-кандидатов для ГТМ на фонде добывающих скважин месторождения. С учетом специфики исходных технологических и геологических данных по фонду скважин и принципов концепции Big Data разработан адаптивный алгоритм предварительной обработки данных с целью формирования обучающей и тестовой выборок для таких моделей ИНС. Результаты исследования множества предложенных моделей ИНС прямого распространения на подготовленных с помощью адаптивного алгоритма обучающей и тестовой выборках по фондам добывающих скважин нефтяного и газоконденсатного месторождений показали, что найдено подмножество моделей ИНС, позволяющих получить высокую (98,5% и выше) точность классификации скважин-кандидатов для ГТМ. Такая точность приемлема для практического использования моделей ИНС на промыслах при управлении ГТМ. Эти результаты также подчеркивают адекватность выявленного подмножества моделей ИНС сложности решаемой задачи классификации независимо от превалирующего флюида в добываемом УВС и от геологического строения месторождений. Модели ИНС, обученные на объединенной выборке по данным из фондов добывающих скважин двух месторождений, дают в общем случае более высокий результат по точности классификации скважин, чем в случае их обучения на данных одного фонда. Все приведенные результаты в итоге позволяют считать, что предлагаемые наборы моделей ИНС будут обеспечивать точность классификации скважин, приемлемую для использования с практической точки зрения на разных по геологическому строению и составу флюидов месторождениях.

Скачать электронную версию публикации