Интеллектуальные сенсорные сети для мониторинга состояния скважин и пластового давления

Аннотация

Статья обосновывает актуальность внедрения интеллектуальных сенсорных сетей (ИСС) для непрерывного мониторинга состояния скважин и пластового давления в условиях высокой выработанности фонда и инерционности традиционного контроля, формулируя цель количественно оценить операционные, прогностические и экономические преимущества ИСС относительно периодических измерений и устьевой телеметрии. Материалы и методы включают пятилетние наблюдения по 50 эксплуатационным скважинам Западной Сибири, где 10 скважин оснащены опытно-промышленными ИСС (DTS/DAS и массив точечных датчиков давления с LoRaWAN), а 40 — мониторируются традиционными подходами, при дискретности съема ИСС 1 секунда и общем объеме данных свыше 10 ТБ. Процессинг реализован с применением вейвлет-фильтрации и алгоритма Калмана, корреляционно-регрессионного анализа, кластеризации k-means/DBSCAN для выявления аномалий и рекуррентных нейросетей LSTM для прогноза пластового давления, с сопоставлением точности с гидродинамическими и ARIMA-моделями. ИСС радикально повышают оперативность: среднее время получения данных сокращается с 24,73 часа до 0,02 часа, задержка обработки — со 125,40 до 1,15 минуты, а частота обновления возрастает с 0,85 до 43 200 раз в сутки, что переводит управление из дискретного в квазиреальное время. По точности прогноза на горизонте 30 суток LSTM достигает MAPE 1,12% и RMSE 0,16 МПа при , превосходя гидродинамику (MAPE 8,43%) и ARIMA на ИСС-данных (MAPE 3,12%), что повышает уверенность в операционных решениях. В задачах диагностики критических осложнений среднее время обнаружения прорыва воды, пескопроявления и кавитации сокращается с 72,5/48,2/24,0 часов до 0,5/0,2/0,1 часа при точности классификации 98,6–99,8%, что позволяет предотвращать эскалацию инцидентов. Экономическая оценка фиксирует снижение OPEX на 18,57%, рост коэффициента эксплуатации с 92,4% до 98,1% и уменьшение потерь от аварийных простоев на 85,21% в расчете на скважину в год, обеспечивая положительный интегральный эффект. Обсуждение интерпретирует синергетику: плотные потоки данных ИСС повышают точность моделей, что ускоряет и надежно верифицирует детекцию аномалий и транслируется в рост технической готовности и снижение затрат. Сделан вывод о переходе к цифровому месторождению с динамическими цифровыми двойниками скважин и пласта и обозначены перспективы интеграции ИСС с геофизическими данными и расширения нейросетевых архитектур для выявления многофакторных зависимостей.