Ученые Московского физико-технического института (МФТИ) представили модель машинного обучения, которая с высокой точностью предсказывает межфазное натяжение между нефтью и соленой водой. Технология ускоряет моделирование нефтяных пластов и сокращает необходимость в длительных лабораторных экспериментах.
Как поясняют авторы исследования, межфазное натяжение определяет, как нефть и вода взаимодействуют в порах горной породы и насколько эффективно можно извлекать углеводороды. От этого параметра зависят скорость добычи, объем извлекаемой нефти и выбор методов повышения нефтеотдачи.
Существующие подходы либо дают значительную погрешность — до 40%, либо требуют дорогостоящих и длительных экспериментов. Новая модель, созданная специалистами МФТИ совместно с партнерами, учитывает состав нефти, давление, температуру, а также содержание газов и солей и достигает точности до 90%.
На основе молекулярного моделирования исследователи обучили алгоритм, который воспроизводит расчеты с минимальной ошибкой, его применяют в технологии «Цифровой керн». Это дает возможность заранее подбирать параметры закачки воды и газа для конкретных месторождений.
Авторы работы отмечают, что растворенные газы существенно снижают межфазное натяжение, тогда как соленость воды, напротив, его увеличивает. Эти эффекты особенно важны при использовании технологий закачки углекислого газа для повышения нефтеотдачи.
Фото: Александр Манзюк / ТАСС
