Обзор методов прогнозной аналитики для прогнозирования и предупреждения прихватов бурильной колонны

Исмаков Р.А., Галлямов Р.Р.

Уфимский государственный нефтяной технический университет
Осложнения типа прихвата бурильной колонны остаются одной из основных причин непроизводительного времени при строительстве нефтяных и газовых скважин. Современные цифровые технологии и методы прогнозной аналитики позволяют выявлять тенденции, предшествующие прихвату, и своевременно предупреждать буровые бригады. В статье выполнен систематический обзор методов машинного обучения и искусственного интеллекта, применяемых для прогнозирования и предупреждения прихватов бурильной колонны, оценить их эффективность и определить направления развития.

С увеличением числа горизонтальных и наклонно-направленных скважин значительно возросло количество случаев потери подвижности бурильного инструмента. По данным международных операторов, доля времени на ликвидацию последствий данного осложнения может достигать
до 15 % от общего цикла строительства скважины. Современные методы прогнозной аналитики направлены на раннее обнаружение признаков прихвата с использованием алгоритмов машинного обучения (ML) и анализа временных рядов параметров бурения [1].
На раннем этапе прогнозирование прихватов строилось на эмпирических правилах и физических моделях, включая расчеты коэффициента трения, геомеханических моделей [2]. Эти подходы обеспечивали среднюю точность, но не позволяли работать в условиях неопределенности и больших объемов данных. С 2010-х годов в практику все активнее внедряются методы интеллектуального анализа данных.
Исследования ученых Liang L.C. (2017) и Alshaikh A. et al. (2019) показали потенциал простых моделей принятия решений — деревьев решений и случайного леса — для оценки вероятности прихвата по данным нагрузки на долото, моменту вращения, расходу промывочной жидкости и другим параметрам [3].
Позднее стали использоваться ансамблевые методы (градиентный бустинг, XGBoost) и искусственные нейронные сети (ANN). Гибридная модель PSO-based ANN, использующая алгоритм роя частиц для глобальной оптимизации весов и смещений нейросети, обеспечила точность свыше 80 % при прогнозировании дифференциальных прихватов, сужений ствола, проблем очистки и геометрии скважины на основе выборки из 230 наборов данных, полученных с 85 скважин. К преимуществам метода относится высокая способность к моделированию сложных нелинейных зависимостей для снижения непроизводительного времени, в то время как недостатками остаются зависимость от репрезентативности данных и риск низкой достоверности прогнозов вблизи порога вероятности 0,5 [4].
На рисунке 1 представлено распределение публикаций, связанных с прогнозной аналитикой по годам. Наибольшая доля исследований приходится на период с 2023 по 2025 гг.
Рис. 1. Распределение публикаций по теме

В исследовании предложена гибридная система прогнозирования дифференциальных и механических прихватов, интегрирующая детерминированную инверсию коэффициента трения на базе модели и глубокое обучение с использованием архитектуры LSTM, протестированная на выборке из 74 скважин месторождения Тарим. Применение аппарата нечеткой математики позволило достичь точности F1 = 0,98 и снизить уровень ложных срабатываний до 1%, однако модель ограничена чувствительностью к качеству исходных данных и необходимостью эмпирического подбора порогов вероятности, а также показывает успешность только в рамках данного месторождения [5].
В реальных промысловых условиях (шум, пропуски данных, разнотипные прихваты, тип КНБК, нестационарность процесса) точность снижается до 0,7–0,8.

Анализ отечественных разработок

Авторы Н.А. Еремин и А.Д. Черников в рамках разработки экспериментального образца системы АС ПОАС (автоматизированная система предупреждения осложнений и аварийных ситуаций) представили методику автоматизированной подготовки и разметки архивных массивов со станций ГТИ для обучения нейросетевых моделей, направленных на прогнозирование прихватов бурильной колонны. Применение данной системы позволило увеличить интервал раннего предупреждения до 60 минут и более за счет автоматизации идентификации типовых отклонений от нормального режима бурения, однако эффективность модели ограничена высокой чувствительностью к качеству (целостности) входных данных и возможными ошибками в хронологии инцидентов в первичных буровых журналах [7, 8].
Авторы Ш.Ш. Кодиров и А.Л. Шестаков представили трехслойную нейронную сеть (многослойный персептрон), обученную на архивных данных 92 случаев прихватов для классификации дифференциальных, механических и геолого-технических осложнений по 32 входным параметрам [9]. Модель обучается на обобщенных факторах, отражающих изменение параметров бурения (10 входных параметров, таких как нагрузка на долото, момент вращения, расход жидкости, давление насосов, механическая скорость бурения и др.). Сеть построена в среде Python с использованием библиотек KERAS и TensorFlow. Особенность данного подхода — возможность легкой адаптации модели к новым данным (дообучение без полного переобучения). Оценка качества выполнялась методом кросс-валидации по k-блокам (k-fold). Разработанная нейросеть пригодна для оперативного прогнозирования прихватов в реальном времени, легко адаптируется под новые скважины, но требует для внедрения качественных исторических данных и не различает типы прихватов; доля верно классифицированных случаев (прихват / норма) — 0,85–0,92.
В статье Р.Э. Щербакова и А.В. Ковалева «Использование методов машинного обучения «без учителя» для предупреждения прихватов бурильной и обсадной колонн» предложен алгоритм прогнозирования прихвата на основе иерархической временной памяти Hierarchical Temporal Memory, HTM) — метода обучения без учителя, работающего в реальном времени. Суть подхода заключается в применении алгоритма, который непрерывно анализирует многомерные временные ряды параметров бурения (нагрузка на крюке, крутящий момент, давление на стояке, расход, частота вращения и др.), выявляет точечные и контекстуальные аномалии и генерирует предупреждение при превышении порога вероятности аномалии. Модель тестировалась на исторических данных с дифференциальными прихватами. Метрики — среднеквадратичная ошибка прогнозирования (медианное значение ~0,89–2,42 т); время упреждения — от 13 до 31 часа до инцидента; количество ложных срабатываний — от 4 до 7 на скважину [10].
Согласно патенту RU2772851C1 [11], предложен двухэтапный метод машинного обучения без учителя для прогнозирования аномалий бурения. На первом этапе «внутренняя модель» кластеризует исторические данные и выделяет эталонные кластеры «нормального» бурения, что позволяет выявлять потенциальные аномалии. На втором этапе регрессионные модели предсказывают параметры нормального процесса – среднюю нагрузку на крюк (HKLA), средний крутящий момент (TQA) и среднее давление в стояке (SPPA). Сравнивая прогноз с реальными данными в скользящем временном окне (от 10 минут до 6 часов) и анализируя отклонение относительно порога, система определяет фактические аномалии. Согласно патенту, прихват инструмента под действием перепада давления, система обнаружила возможный прихват примерно за 1,5 часа до реального события.
По данным статьи [16], компанией Digital Petroleum опубликованы работы по прогнозированию аварий в бурении, описан метод принятия решений на основе статистических данных и алгоритм физической модели, обученной на 125 авариях по данным 100 скважин. Результаты отражают, что модель прогнозировала около 70 % аварий при ошибочных определениях в 40 % случаев, при этом авторы отмечают, что в общей сложности в выборку для дообучения попало более 200 скважин и свыше 1 500 событий.
В таблице 1 представлена сравнительная характеристика методов прогнозной аналитики, отражающая основные недостатки и преимущества рассмотренных методов.
Табл. 1. Сравнительная характеристика методов прогнозной аналитики

В представленных источниках концепция обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) рассматривается как перспективный метод перехода от пассивного прогнозирования к проактивному планированию действий для минимизации рисков прихватов. Авторы Сингх Саини и соавт. [17], а также Альзахрани и соавт. [18] обосновывают использование интеллектуальных агентов, которые обучаются в среде цифровых двойников (Digital Twins) для оптимизации очистки ствола и предотвращения аварийных ситуаций. Применялись алгоритмы Reinforcement Learning (включая теоретическую базу DQN) в сочетании с технологией цифровых двойников для моделирования физики процесса бурения в реальном времени, обучение проводится в гибридной среде, использующей как массивы исторических данных с датчиков, так и динамические симуляции, генерируемые цифровым двойником скважины для тестирования различных сценариев управления. Определяемым видом прихвата является механический, связанный с неэффективной очисткой ствола от шлама, и общие осложнения прихвата бурильной колонны.
В диссертационной работе T.A. Farid (2025) предложен метод раннего предупреждения прихватов бурильной колонны в горизонтальных и наклонно-направленных скважинах на основе алгоритмов обучения с подкреплением (DQN, PPO), реализованных в симулированной среде. Агент обучался на исторических и данных ГТИ (WOB, TOB, ROP и производные), с целью минимизировать ложные срабатывания и задержки в прогнозе, модель показала способность предсказывать риски механического и дифференциального прихвата с упреждением до 10 м, однако ее точность зависит от реалистичности симуляции, и она не обобщается на редкие типы прихватов (осыпи, обвалы, и др.) [19]
Помимо традиционных методов машинного обучения и нейронных сетей, в последние годы активно развиваются подходы, демонстрирующие высокий потенциал для решения задачи прогнозирования и предотвращения прихватов бурильной колонны: генеративный искусственный интеллект, агентные и многоагентные системы, а также большие языковые модели.
Основной проблемой при построении моделей прогнозирования прихватов является крайне малая выборка реальных аварийных событий. Генеративный ИИ предлагает эффективное решение за счет синтеза реалистичных временных рядов параметров бурения, предшествующих прихвату. Наиболее перспективными генеративными архитектурами в контексте временных рядов являются вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN). С помощью VAE-генеративной модели можно синтезировать реалистичные и разнообразные временные ряды на основе ограниченной выборки, что позволяет смягчить влияние дефицита данных на производительность модели и существенно повысить точность обнаружения аномалий.
Применительно к бурению генерирование синтетических сценариев позволяет расширить обучающую выборку для слабо предсказуемых типов прихватов (например, вызванных осыпями и обвалами пород). В работе, посвященной идентификации прихватов на основе дополнения данных и ATT-LSTM, применение процентного масштабирования и GAN позволило эффективно расширить обучающий набор данных, что привело к повышению точности прогнозирования прихватов на 21,31 %. Данный результат подтверждает эффективность генеративного ИИ для преодоления проблемы разреженности аварийных событий в буровых данных [12, 13].
На рынке уже существуют коммерческие решения, использующие агентный подход. Платформы представляет собой решение на основе машинного обучения, обеспечивающее оптимизацию бурения в реальном времени и оповещение о рисках прихвата. Агенты по прихватам используют данные в реальном времени для обнаружения таких состояний, как дифференциальный прихват, проблемы с очисткой ствола и механический прихват, за минимум 30 минут до потенциального события, что позволяет своевременно принять меры для предотвращения аварийных работ. Агенты являются адаптивными к различным литологиям, типам долот, компоновкам низа бурильной колонны (КНБК) и свойствам бурового раствора [14].
Большие языковые модели открывают принципиально новые возможности для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных в задачах бурения. Одним из направлений является извлечение информации из текстовых отчетов. Ежедневные буровые отчеты содержат ценную, но неструктурированную информацию о предвестниках прихватов. Исследования показали, что модели LLM могут эффективно выявлять проблемы, косвенно или напрямую связанные с рисками прихватов различного типа, причем коммерческие модели, такие
как GPT-3.5/4/5, продемонстрировали более высокую точность и экономическую эффективность по сравнению с открытыми (бесплатные версии). При этом время анализа сокращается с дней или месяцев до часов.
Наиболее комплексным решением является гибридный подход, объединяющий системы обнаружения опасностей с LLM для генерации интерпретируемых выводов и рекомендаций. В работе, представленной на конференции SPE ATCE 2025, описан модульный подход, интегрирующий LLM с открытым исходным кодом в существующую систему обнаружения риска прихвата. В системе автоматически обобщается недавняя история индикаторов риска, генерирует интерпретации вероятного механизма прихвата и рекомендует действия по предотвращению риска в соответствии с передовыми практиками. Интерпретации и рекомендации генерируются LLM с использованием подходов Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая получает релевантную контекстную информацию из векторизованной коллекции документов (включая отраслевые стандарты и стандартные операционные процедуры оператора). Эксперты в предметной области подтвердили, что сгенерированные интерпретации и рекомендуемые действия являются разумными и уместными для сценария. [15].
С инженерной точки зрения важен не столько тип нейросети, сколько то, какой горизонт заблаговременного предупреждения она дает и сколько «ложных тревог» генерирует. В отчетах и статьях по внедрению целевых ML-агентов [4, 5] показано, что на практике приемлемым считается окно предупреждения от 30–40 минут до нескольких часов с контролируемым уровнем ложных срабатываний (точность порядка 0,7–0,8 считается хорошим показателем, если полнота обнаружения аварий близка к 1,0). Иначе говоря, буровой бригаде важнее не пропустить реальный прихват, чем совсем убрать ложные срабатывания, но слишком «нервная» система, постоянно подающая тревогу, в реальной жизни будет просто игнорироваться.
Применение агентных и мультиагентных систем, так или иначе использующих большие языковые модели, подвержено так называемым «галлюцинациям». С одной стороны, это означает попытку модели «придумать» объяснение событию, однако в среде, где важны точность и быстрота принятия решения, неточные данные могут существенно повлиять на уровень риска. Вне независимости от типа языковой модели, существует огромная проблема понимания контекста извлеченной информации, которая не может быть решена методами RAG или применением «библиотеки знаний» по причине невозможности учита всех существующих интерпретаций данных. Перспективным является применение графовых систем RAG в бурении, обеспечивающих глубокий анализ взаимосвязей между разнородными данными, которые обычные системы (векторный RAG или классический ИИ) часто упускают. GraphRAG способен на многошаговые рассуждения. Агент может проследить связи между событием (например, рост коэффициента трения), функциями (Hookload) и результатами (изменения в отчетах о рейсе по предыдущим скважинам — прихват бурильной колонны), чтобы дать точное предупреждение о риске, основываясь на совокупности данных.

Ограничения данных подходов

Несмотря на значительные успехи, остается ряд проблем, препятствующих массовому внедрению ИИ-решений для прогноза прихвата в промысловую практику.
Во-первых, значительная часть моделей имеет ограниченную обобщающую способность: они хорошо работают в условиях, на которых были обучены, но могут терять точность при применении на новых месторождениях.
Во-вторых, большинство нейросетевых решений функционируют как «черный ящик», не позволяя инженеру интерпретировать результат. Это снижает доверие к прогнозной системе и ограничивает ее применение в оперативной обстановке [1].
Кроме того, возникает проблема качества исходных данных. В реальных условиях данные часто содержат шум, выбросы, пропуски, что требует применения фильтров и предобработки (например, фильтры, медианное сглаживание и т.д.) [6].
В настоящее время наибольшую перспективу представляют гибридные решения, сочетающие ML/AI-модели с физическими уравнениями и геомеханическими расчетами, что позволяет одновременно достичь высокой точности и сохранить интерпретируемость предсказаний.
Исмаков Р.А., Галлямов Р.Р.

Уфимский государственный нефтяной
технический университет, Уфа, Россия
gallyamovrustam96@gmail.com

Проанализированы исследования, охватывающие классификационные модели (деревья решений, случайный лес, XGBoost), нейронные сети, методы обнаружения аномалий и гибридные модели, сочетающие физические расчеты с алгоритмами обучения.
прихват, прогнозная аналитика, машинное обучение, бурение, нейронные сети
Исмаков Р.А., Галлямов Р.Р. Обзор методов прогнозной аналитики для прогнозирования и предупреждения прихватов бурильной колонны // Экспозиция Нефть Газ. 2026. № 3. C. 58–63.
DOI: 10.24412/2076-6785-2026-3-58-63

03.12.2025
УДК 004.822:622.248.54
DOI: 10.24412/2076-6785-2026-3-58-63
Рекомендуемые статьи
Добыча
Лабораторные исследования влияния водоизолирующих составов на динамические упругие свойства
Исследование рассматривает роль грязевых вулканов в углеводородном балансе планеты, а также их влияние на климат и органический мир
Геология
Экспериментальное обоснование условий внутрипластовой генерации и хранения водорода
Обоснована связь фильтрации флюидов и деформации горных пород с возникновением электрических полей, инициирующих физико-химические превращения в системе «горная порода – водный раствор»
© Экспозиция Нефть Газ. Научно-технический журнал. Входит в перечень ВАК
+7 (855) 222-12-84
office@runeft.ru