Nous offrons des services complets en ingénierie des réservoirs, comprenant la simulation des réservoirs, les techniques de récupération assistée du pétrole (EOR) et les stratégies de gestion des réservoirs. Notre objectif est de maximiser la récupération des hydrocarbures et d’optimiser la production pour nos clients, en utilisant les technologies les plus avancées et des approches méthodologiques rigoureuses. Chez PGS Innovations, nous utilisons des méthodes innovantes, telles que l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning, pour offrir des solutions prédictives et optimisées.
Ce que nous proposons :
- Prédiction des Propriétés PVT :
- Application d’algorithmes de machine learning tels que la régression et les réseaux neuronaux pour prédire les propriétés PVT (Pression-Volume-Température), y compris la composition des fluides, le comportement des phases, les paramètres volumétriques et les propriétés des fluides comme la pression de saturation, la viscosité et la densité.
- Prédiction des Propriétés Pétrophysiques et Géomécaniques :
- Compréhension des propriétés des roches et des réservoirs telles que la porosité, la perméabilité et la résistance mécanique pour la caractérisation des réservoirs et l’évaluation des performances des puits.
- Utilisation de techniques de machine learning, y compris la reconnaissance de motifs et l’ingénierie des caractéristiques, pour prévoir les paramètres pétrophysiques et géomécaniques à partir des diagraphies de puits, des données sismiques et des échantillons de carottes.
- Prédiction en Temps Réel des Paramètres de Production :
- Relever les défis de la surveillance et de la prédiction en temps réel dans les opérations pétrolières et gazières.
- Rôle du machine learning dans la prédiction des paramètres de production tels que les débits.
- Prédiction des Paramètres au Fond du Puits :
- Importance des paramètres au fond du puits, tels que les profils de pression et de température, dans l’évaluation des performances des réservoirs, l’intégrité des puits et l’optimisation de la production.
- Optimisation des Complétions et des Réseaux de Production :
- Optimisation de l’espacement des puits et de la conception des complétions pour une production maximale.
- Conception de trajectoires de puits efficaces pour le forage horizontal.
- Optimisation de la disposition des installations de surface pour améliorer l’efficacité de la production.
- Résolution des Problèmes d’Assurance de l’Écoulement :
- Explication des défis liés à l’assurance de l’écoulement, tels que la formation de dépôts de paraffine, la précipitation des asphaltes, la formation d’hydrates et l’accumulation de tartre, qui peuvent entraver l’écoulement des fluides et les opérations de production.
- Optimisation des Techniques de Récupération Assistée du Pétrole :
- Explication des méthodes de récupération assistée du pétrole (EOR), telles que l’injection d’eau, l’injection de gaz et l’injection chimique, visant à augmenter la récupération des hydrocarbures des réservoirs.
- Utilisation d’algorithmes de machine learning pour optimiser les débits d’injection, la composition des fluides et les stratégies de gestion des réservoirs afin de maximiser l’efficacité du balayage et la récupération ultime du pétrole.
Étapes pour la Prédiction avec des Techniques de Machine Learning :
- Définir l’Objectif : Définir clairement ce que vous voulez prédire.
- Collecte des Données : Recueillir des données provenant de laboratoires, de champs, telles que les diagraphies de puits, les données de production, les données sismiques, etc.
- Prétraitement des Données : Analyser et nettoyer les données pour éliminer les anomalies, les données manquantes et les erreurs potentielles.
- Sélection du Modèle : Choisir le modèle de machine learning approprié en fonction de la nature des données et de l’objectif de prédiction.
- Entraînement du Modèle : Entraîner le modèle en ajustant les paramètres pour minimiser l’erreur de prédiction.
- Évaluation du Modèle : Évaluer les performances du modèle à l’aide de mesures telles que l’erreur quadratique moyenne (RMSE), le coefficient de détermination (R²), l’exactitude, le rappel, etc.
- Déploiement du Modèle : Déployer le modèle dans un environnement de production pour effectuer des prédictions en temps réel.