Шадфар Давуди из «Сколтеха» разработал метод оптимизации бурения в неоднородных карбонатных коллекторах. Подход объединяет машинное обучение, методы объяснимого ИИ и многоцелевую оптимизацию для поиска баланса между скоростью проходки, крутящим моментом и энергозатратами.
В исследовании использовались 5,74 тыс. записей из трех вертикальных скважин. Наилучшую точность показала модель LSTM с коэффициентом детерминации R² 0,846 для скорости проходки и 0,995 для крутящего момента. Результаты работы опубликованы в издании Results in Engineering.
Анализ с помощью методов SHAP и PDP показал, что ключевым параметром является скорость вращения инструмента. Алгоритм NSGA-III подбирал осевую нагрузку и расход жидкости для повышения эффективности. Модель учитывает физические ограничения разрушения породы.
Для одной из скважин модель спрогнозировала рост скорости проходки на 68,4% при снижении крутящего момента на 41,2% и удельной энергии на 17,9%. Для другой скважины прирост скорости составил 66,9%, а снижение крутящего момента — 59,6%.
Автор подчеркивает, что полученные данные являются оценками суррогатных моделей на основе исторических записей. В дальнейшем планируется проведение полевых испытаний и развитие системы для адаптивной оптимизации бурения в реальном времени.
