Исследователи из Пермского Политеха и Китая разработали нейросеть, способную предсказывать подземное давление с точностью 99,5%.

      Бурение скважин давно уже не является простым «сверлением дыры в земле». Это настоящее противостояние между человеком и горной породой, где ошибки могут привести к серьезным последствиям.

      Недра Земли динамичны. Из-за движения тектонических плит в горных породах возникает огромное горизонтальное давление. Эта проблема наиболее актуальна для специалистов, занимающихся бурением скважин на нефть и газ, так как буровой раствор должен мощно противостоять этому давлению. Даже небольшая ошибка в расчетах может привести к обрушению стенок скважины, поломке дорогостоящего оборудования, приостановке работ и экологической катастрофе.

      Сегодня существуют два основных метода измерения таких напряжений: анализ образцов пород и геофизические формулы, которые часто не учитывают тектонические силы. Хотя нейросети могут ускорить расчеты, их точность лишь 65–85%, а скорость работы низкая. Для решения этой проблемы ученые Пермского Политеха совместно с китайскими коллегами разработали гибридную модель на основе искусственного интеллекта. Она позволяет предсказывать горизонтальные напряжения с точностью 99,5%, используя стандартные данные геофизических исследований скважин.

      Земные недра представляют собой не мертвую массу камня, а активный и динамичный процесс, где на протяжении миллионов лет действуют значительные силы. Континенты перемещаются, сталкиваются и разделяются, создавая горы, вызывая землетрясения и формируя сложные системы напряжений внутри планеты.

      На глубинах несколько километров горная порода подвергается сжимающему воздействию со всех сторон. Сверху давит вес вышележащих слоев — это вертикальное давление, которое легко рассчитать. Но существует и более сложный фактор — горизонтальное напряжение. Оно возникает из-за постоянного движения земной коры. Например, Гималайские горы продолжают расти, так как Индийская плита давит на Евразийскую. Именно такие тектонические действия создают значительное боковое сжатие, с которым сталкиваются специалисты, бурящие скважины для поиска нефти и газа. Для них эти тектонические силы превращаются из теоретической проблемы в практическую: как пробурить канал через сжатую породу и сохранить его открытым, не повредив инструмент и сам пласт?

      Для иллюстрации достаточно вспомнить песочницу. При копании в сухом песке стенки ямы осыпаются, в то время как влажный песок держит форму — вода связывает песчинки. В скважине буровой раствор выполняет аналогичную функцию: его подают внутрь, чтобы он противодействовал давлению породы и не допускал обрушения стенок. Если давление слишком низкое, стены рухнут, а если слишком высокое — пласт деформируется, что может привести к неконтролируемому выбросу нефти и газа. Ошибка всего в несколько процентов может обернуться многомиллионными потерями и экологической катастрофой.

      Для измерения горизонтальных напряжений используется несколько методов. Один из них — лабораторные исследования образцов породы (керна), которые поднимаются на поверхность из скважины. Однако такие образцы представлены не на всей глубине, а лишь в определенных интервалах, и при извлечении естественное напряжение исчезает, что делает восстановление лишь приблизительным.

      Другой метод — геофизические исследования. В скважину опускают устройства, которые непрерывно изучают свойства породы: скорость звука, плотность, пористость. Хотя информации получается много, сами данные не дают готового решения. Для расчета горизонтальных напряжений необходимы сложные математические формулы, которые часто упрощают ситуацию, не учитывая тектонические силы.

      Вследствие этого нейросети все чаще используют для расчетов, так как они могут выявлять скрытые закономерности в больших объемах данных. Однако существуют недостатки: они могут «переобучаться», т.е. хорошо работать на известных скважинах, но ошибаться на новых, что снижает точность прогнозов до 65–85%. Также время расчета составляет десятки секунд, что недопустимо в условиях бурения.

      Чтобы решить эту проблему, ученые Пермского Политеха вместе с коллегами из Китая создали гибридную модель на основе искусственного интеллекта, которая позволяет с точностью 99,5% предсказывать горизонтальные напряжения в горных породах, используя лишь стандартные данные геофизических исследований.

      «Разработка