Вестник нефтегазовой отрасли КазахстанаВестник нефтегазовой отрасли Казахстана2707-42262957-806XKMG Engineering10887810.54859/kjogi108878Научная статьяМетод мультимодального сравнительного ранжирования проектных точек для бурения на основе нормализованных параметров геологии и разработкиИбраевАктан Ермековичibrayev.a@su.edu.kzhttps://orcid.org/0009-0005-1731-7092НегимЭль-Саидm.elsaid@satbayev.universityhttps://orcid.org/0000-0002-4370-8995ЖенисДинмухаммед Канатулыdimashzhenis.pe@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0003-4934-7347КурмашевАсланa_kurmashev@kbtu.kzhttps://orcid.org/0009-0001-8807-4252СагындыковаАдинаa_sagyndykova@kbtu.kzhttps://orcid.org/0009-0008-3352-3744КазНИТУ им. К.И. СатпаеваКМГ ИнжинирингКазахстанско-Британский технический университет241220257418240406202526082025Copyright © 2025, Ибраев А.Е., Негим Э., Женис Д.К., Курмашев А., Сагындыкова А.2025<p><strong>Обоснование. </strong>Эффективная разработка месторождения требует интеграции показателей геологии и разработки для оптимального принятия решений. Традиционные подходы, хотя и полезны, часто сталкиваются с трудностями при работе с большим объёмом и сложностью данных по месторождениям, что подчеркивает необходимость применения более продвинутых методов анализа.</p> <p><strong>Цель.</strong> В данной статье исследуются методологии сравнительного анализа на основе данных и их практическое применение для выбора точек бурения добывающих и нагнетательных скважин.</p> <p><strong>Материалы и методы.</strong> В исследовании рассматриваются передовые вычислительные методы, в частности, использование машинного обучения для повышения точности оценки месторождения. Проведена сравнительная оценка существующих практик в отрасли, включающая анализ их сильных и слабых сторон, а также адаптируемости к различным геологическим условиям.</p> <p><strong>Результаты.</strong> Результаты последних исследований демонстрируют потенциал мультимодальных подходов к анализу для повышения точности прогнозов и эффективности принятия решений. Сравнительные оценки показывают, что, несмотря на ценность традиционных методов в определённых условиях, методы на основе цифровых данных обладают большей адаптивностью и масштабируемостью. Определены перспективные направления развития – использование потоков данных в реальном времени и междисциплинарное моделирование.</p> <p><strong>Заключение. </strong>Сравнительный анализ, основанный на данных и поддерживаемый методами машинного обучения, обладает значительным потенциалом в улучшении практик управления месторождениями. Благодаря более точному выбору точек бурения и повышению эффективности процессов заводнения данные подходы повышают как экономические, так и производственные показатели. В исследовании подчёркивается важность постоянных инноваций и интеграции вычислительных инструментов для решения растущей сложности систем месторождений.</p>multimodal analysisgeological parameterstechnological parameterscomparative analysiswell placement optimizationmachine learningreservoir managementмультимодалды талдаугеологиялық параметрлеригеру көрсеткіштерісалыстырмалы талдауұңғымаларды орналастыруды оңтайландырумашиналық оқытукен орнын игерумультимодальный анализгеологические параметрыпоказатели разработкисравнительный анализоптимизация размещения скважинмашинное обучениеразработка месторождений1.Fisher A., O’Keefe F.X., Niedz C., et al. 3D Driven Rock Quality Mapping and Landing Target Selection in the Wolfcamp Formation: A Case Study on How to Combine Geologic, Geophysical, and Engineering Data to Produce Better Well Results, Midland Basin, Texas // Unconventional Resources Technology Conference; July 2019; Denver, Colorado, USA. Available from: chooser.crossref.org/?doi=10.15530%2Furtec-2019-1147.2.Salehi A., Arslan I., Deng L., et al. A Data-Driven Workflow for Identifying Optimum Horizontal Subsurface Targets // SPE Annual Technical Conference and Exhibition; Sept 21–23, 2021; Dubai, UAE. Available from: onepetro.org/SPEATCE/proceedings-abstract/21ATCE/21ATCE/D011S011R004/469195.3.Martins B.V.D., Lesage A., Rondeleux B., et al. Use of Machine Learning Approach on the Results of a 3D Grid Model to Identify Impacting Uncertainties and Derive Low/High Production Profiles, FRF Team // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference (ADIPEC); Oct 31 – Nov 3, 2022; Abu Dhabi, UAE. Available from: onepetro.org/SPEADIP/proceedings-abstract/22ADIP/22ADIP/D031S073R004/513086.4.Kullawan K., Bratvold R.B., Bickel J.E. Value Creation with Multi-Criteria Decision Making in Geosteering Operations // SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium; May 19–20, 2014; Houston, Texas, USA. Available from: onepetro.org/SPEHEES/proceedings-abstract/14HEES/14HEES/D021S009R002/211383.5.Бекен А.А., Ибраев А.Е., Жетруов Ж.Т., и др. Автоматический подбор зон для бурения нагнетательных скважин-кандидатов // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2024. Том 6, №1. С. 74–86. doi: 10.54859/kjogi108677.