Казахстанские ученые исследуют возможность применения квантовых вычислений для решения одной из сложных задач нефтегазовой отрасли — моделирования процессов, происходящих непосредственно в нефтяном пласте. Специалисты Казахского национального университета имени аль-Фараби объединили физически информированные нейронные сети PINN с квантовыми вычислениями и предложили квантовую PINN-модель для моделирования и оптимизации нефтедобычи, передает inbusiness.kz со ссылкой на министерство науки и высшего образования РК.
"Разработка основана на сочетании сразу нескольких технологий. PINN-модели используют преимущества нейронных сетей, но при этом учитывают физические законы, описывающие исследуемый процесс. В новом подходе к ним добавляются методы квантовых вычислений, которые ученые рассматривают как инструмент для расширения вычислительных возможностей при решении сложных задач", - пояснили в миннауки Казахстана.
Для нефтегазовой отрасли точность таких расчетов имеет практическое значение. При разработке месторождений необходимо учитывать множество взаимосвязанных физических процессов, происходящих в пласте. От корректности моделирования зависит возможность эффективнее управлять технологическими параметрами добычи.
"Один из распространенных методов повышения нефтеотдачи — закачка воды в пласт. Она позволяет поддерживать пластовое давление и способствует вытеснению нефти к добывающим скважинам. Однако эффективность такого процесса зависит от множества параметров, поэтому его моделирование требует учета сложного взаимодействия физических факторов", - отметили в ведомстве.
Традиционные вычислительные методы при этом сталкиваются с необходимостью проведения многопараметрических расчетов. По мере усложнения модели увеличивается объем вычислений, особенно когда необходимо одновременно учитывать физические свойства пласта, движение флюидов и изменения производственных параметров.
Именно эту проблему ученые КазНУ рассматривают в качестве одного из направлений для применения квантовых технологий. Предложенная модель объединяет физические закономерности, нейросетевые алгоритмы и квантовые вычислительные методы в единой системе.
"Принципиальное отличие PINN-подхода заключается в том, что нейронная сеть не просто обучается на массиве данных. В модель закладываются физические уравнения, описывающие процесс. Это позволяет использовать известные закономерности нефтяного пласта непосредственно при построении вычислительной модели", - пояснили авторы научного исследования.
Добавление квантового компонента открывает возможность исследовать, насколько такие вычислительные методы способны повысить эффективность решения задач, связанных с моделированием нефтедобычи. Речь идет, прежде всего, о научном исследовании возможностей технологии, а не о замене существующих промышленных систем квантовыми компьютерами.
"Практическая цель разработки заключается в том, чтобы совершенствовать моделирование процессов в нефтяном пласте, сокращать вычислительные затраты и находить более эффективные параметры управления добычей", - рассказали в министерстве науки и высшего образования РК.
В перспективе, подобные модели могут использоваться для анализа различных сценариев разработки месторождений.
"Например, вычислительная система может оценивать последствия изменения параметров закачки воды или других производственных условий и помогать выбирать решения, которые позволяют эффективнее использовать пласт", - привели пример в ведомстве.
Для Казахстана это направление представляет особый интерес с учетом роли нефтегазовой отрасли в экономике страны. Повышение эффективности добычи связано не только с увеличением объемов производства, но и с возможностью более рационально использовать существующие запасы и продлевать эффективный период эксплуатации месторождений.
При этом квантовые вычисления пока остаются развивающейся технологией, а их применение в задачах нефтегазового моделирования находится на исследовательском этапе. Поэтому основное значение разработки ученых КазНУ на данном этапе заключается в проверке нового вычислительного подхода и определении его возможностей для решения конкретных задач отрасли.
Объединение PINN и квантовых методов показывает, как современные направления искусственного интеллекта и вычислительной науки постепенно проникают в традиционные отрасли экономики. В случае успешного дальнейшего развития технологии подобные модели могут стать дополнительным инструментом для более точного анализа нефтяных пластов и оптимизации производственных процессов.
Исследования КазНУ в этом направлении формируют основу для дальнейшего изучения квантовых вычислений в нефтегазовой отрасли и поиска способов их практического применения при моделировании сложных процессов нефтедобычи.
Читайте по теме:
Казахстанские ученые создали гидрогель для восстановления поврежденных тканей суставов
