Ссылка для цитирования: Щербаков Р.Э., Ковалев А.В. Использование методов машинного обучения «без учителя» для предупреждения прихватов бурильной и обсадной колонн // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2022. – Т. 333. – № 4. – С. 66-78.

Актуальность. С каждым годом истощение легкодоступных запасов углеводородов определяет необходимость разработки месторождений, характеризующихся сложными горно-геологическими условиями. Строительство скважин в данных условиях часто сопровождается различными осложнениями и авариями. Повышенные риски их возникновения обусловлены усложнением конструкции скважины, траектории ствола, а также недостаточно достоверными данными о горно-геологических условиях бурения. Прихват бурильной или обсадной колонны является одной из самых сложных аварий, которая оказывает существенное влияние на эффективность бурения и стоимость строительства скважины. Зачастую при возникновении прихвата требуется проведение дорогостоящих мероприятий по его ликвидации. В настоящее время признаки прихвата определяются по параметрам бурения инженерным составом, однако ввиду особенностей человеческого восприятия и сменного режима работы это происходит несвоевременно. Недостатки используемого в настоящий момент подхода предопределили использование алгоритмов машинного обучения. Интеллектуальная система может автоматически анализировать тенденции изменения параметров бурения, обнаруживать аномалии в реальном времени, заблаговременно прогнозировать вероятность возникновения аварии и предупреждать инженера по бурению на ранней стадии, что позволит реализовать превентивные мероприятия до того, как колонна будет прихвачена. Цель: создание алгоритма, позволяющего прогнозировать вероятность возникновения прихвата бурильной или обсадной колонны в процессе бурения скважины на основании анализа данных геолого-технологических исследований. Методы: анализ современных достижений в области определения аномалий во временных рядах при помощи алгоритмов машинного обучения; создание алгоритма прогнозирования прихвата на языке программирования Python с использованием библиотек с открытым исходным кодом. Результаты. Авторами разработан алгоритм прогнозирования прихвата, проведена оценка его эффективности на тестовой выборке, а также масштабируемость на прочие аварии и осложнения, возникающие в процессе бурения. Определены перспективные направления дальнейших исследований.