기계 학습을 통한 지열 시추 작업 최적화

지열은 기본 부하와 급전 가능한 전력을 그리드에 모두 제공할 수 있는 가장 탄소 중립적이고 지속 가능하며 재생 가능한 에너지원 중 하나로 간주되어 왔습니다. 순 제로 미래로 전환하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력에도 불구하고 지열은 심부 지열의 높은 비용으로 인해 현재 가장 활용도가 낮은 재생 가능 자원입니다.

지열 프로젝트 비용의 주요 요소는 시추 및 완료와 관련되며 전체 프로젝트 개발의 최대 70%를 차지합니다. 그 외에도 시추 산업은 지열정 시추 및 완료와 관련하여 낮은 침투율(ROP), 바닥 구멍 인식 부족 등 몇 가지 문제에 직면해 있습니다. 형성 특성.

업계에는 개인 기술과 오래된 데이터에 의존하는 디지털화 및 자동화가 부족합니다. 기존 시추 시스템은 유성 진흙이 있는 탄화수소 유역용으로 설계되어 지열 및 단단한 암석층에 대한 유용성이 제한됩니다. 현재 시스템도 회전식 시추를 기반으로 하는 반면, 지열 시추 부문에는 충격 및 비접촉 열 시추와 같은 새로운 기술이 필요합니다.

업스트림 에너지 산업의 디지털 혁신으로 인해 최근 몇 년 동안 생성되는 데이터의 양과 유형이 기하급수적으로 증가했습니다. 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)의 발전은 지열 시추 산업에서 혁신과 최적화를 위한 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 혁신적인 도구는 지열 탐사의 정확성과 비용을 향상시키고 지열 운영을 최적화하여 지열 에너지의 전체 비용을 절감합니다.

기계 학습 알고리즘을 사용하면 데이터의 비정상적인 반응을 식별하고 시추 문제와 운영 또는 물류상의 어려움을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구 결과를 바탕으로 복원 전략을 개발함으로써 심부 지열 프로젝트의 위험을 제거하고 투자자에게 더욱 매력적인 프로젝트를 만드는 것이 가능할 수 있습니다.

OptiDrill 프로젝트는 통합 자문 시스템 하에서 기계 학습 모듈을 개발하는 것을 목표로 하는 유럽 위원회의 Horizon 2020 보조금으로 자금을 지원받습니다. 각 모듈은 드릴링 또는 완료 프로세스의 한 측면에 대한 분석, 예측 또는 최적화를 담당합니다.

OptiDrill 시스템 설계는 모든 지층에서 드릴링 효율성을 향상시킬 수 있는 시스템 개발을 중심으로 이루어졌습니다. OptiDrill 지열 시추 자문 시스템의 통합 프레임워크에서 다음 접근 방식을 채택하여 기존 데이터 및 지식 이전을 활용하고 기존 문제를 해결하며 기존 방법 및 기술을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

• 자연어 처리(NLP) 딥 러닝 방법을 통해 이전 시추 데이터와 텍스트 기반 보고서를 디지털화하여 시추 및 완료 일일 보고서와 문제에 대한 디지털 데이터베이스를 생성함으로써 일일 시추 보고를 디지털화하고 추가 전송을 가능하게 합니다. 석유 및 가스 분야의 지식 • 드릴 장비 및 바닥 조립체(BHA) 호환 센서 스트링 및 데이터 전송 시스템의 구현을 통한 드릴링 프로세스 계측 및 드릴로 인한 매개변수(예: 진동, 하중, 토크, 흐름 및 음향 신호) 및 프로세스에 미치는 영향을 해석합니다. • 저수지 시뮬레이션 및 현장 규모의 실험 데이터를 사용하여 사용 가능한 데이터 세트의 공백을 메우고 '가상' 시나리오를 포함한 다양한 시추 문제 시나리오를 시뮬레이션합니다. 완벽하고 빈틈없는 데이터베이스를 통해 이전에 기록된 데이터가 거의 없었던 형성 또는 상황 시나리오에서도 모델이 가장 높은 예측 능력에 도달할 수 있습니다. 학습 및 새로운 딥 러닝 방법 • 모델 검증 및 효율성 향상을 위한 새로운 센서 문자열 데이터와 결합된 딥 러닝 방법을 사용하여 지층의 실시간 암석학 예측 • 데이터 기반 통계 및 기계를 통해 드릴링 문제 예측 및 트리거 감지 시추 및 완료 과정에서 불필요하고 비용이 많이 드는 위험을 방지하고 NPT를 줄이는 학습 방법 • 수평 – 다자간 유정 클러스터에 대한 유정 완성 및 개선 모델링, 기계 학습과 새로운 딥 러닝 방법의 결합을 통한 성능 예측 및 최적화. • 기계 학습 모델의 통계적 모델링 검증 및 최적화; • 자체 학습 ML 알고리즘과 결합된 ML 체계 통합은 OptiDrill 시스템에 모든 새로운 드릴링 및 완료 활동을 통해 업데이트될 수 있는 고유한 가능성을 제공합니다. 이 기능은 OptiDrill 자문 시스템의 미래 지향적이고 자체 진화 기능을 보장합니다.