Микро- и нанодисперсные системы газов и воды (MNWDS) - новая техника увеличения добычи сырья, при помощи введения микро- и нано-масштабной дисперсии газа и воды возможно добраться до более мелких поровых пространств, тем самым расширяется объем охвата и эффективно повышается коэффициент извлечения сырья. В настоящее время эта методика проходит испытания на шахтном участке вулкана 6 на Уилливанес. Создание численной симуляции для предсказания количества сырья, добываемого MNWDS, требует учета множества параметров и сложных газово-жидкостных взаимодействий, так процесс является сложным и длительным и не может быстро предсказать количество сырья, извлекаемого при помощи MNWDS. Для точного предсказания сырьевых запасов после введения микро- и нанодисперсной системы газов и воды, данный метод основан на фактических данных производства в испытательном участке и геологических параметрах модели, применяется алгоритм искусственной нейронной сети (ANN) для создания модели предсказания сырьевых запасов после введения микро- и нанодисперсной системы газов и воды. Данная модель имеет входными параметрами данные производства до введения микро-и нанодисперсной системы газов и воды, содержание влаги, проницаемость, объем вводимой микро- и нанодисперсной системы газов и воды, запас подтопленной воды, пористость, эффективная толщина. Выходными параметрами являются данные о запасах после ввода, данные производства в течение 12 месяцев после введения. Путем применения анализа кластеризации методом М-среднего для обучения модели, удаляется недействительные образцы, наконец, сформированы 59 образцов для обучения. В процессе обучения модели применен алгоритм оптимизации для автоматической корректировки параметров, что значительно повысило точность прогнозирования модели. На основе этой модели сделан прогноз запасов для 21 группы скважин, которые собираются вводить микро- и нанодисперсную систему газов и воды, сравнение прогнозов модели и численной симуляции показало совпадение в 95% и подтверждается точность модели. Данная модель предоставляет новый способ прогнозирования запасов сырьевой продукции при введении микро- и нанодисперсной системы газов и воды.

Микро- и нанодисперсные системы газов и воды; машинное обучение; анализ кластеризации М-среднего; искуственные нейронные сети; алгоритм Ливенберга-Марквардта