Новый метод оценки давления в скважине с помощью машинного обучения

Исследователи предложили альтернативу дорогим и иногда ненадёжным датчикам для постоянного мониторинга давления в забое нефтяных скважин. Вместо физических датчиков используются данные с поверхности — давление у устья скважины и показания с поверхностных систем.

Решение основано на нейросети с длинной краткосрочной памятью (LSTM), которая точнее традиционных моделей, таких как многослойный персептрон или гребневая регрессия. Также впервые применён подход переноса обучения — модель можно адаптировать под новые условия без полного переобучения.

Тестирование на реальных данных с морских месторождений в бассейне Пре-саль в Бразилии показало среднюю абсолютную ошибку менее 2 %. Метод дешевле и надёжнее, сохраняя высокую точность при различных геологических и технологических условиях.