Исследование предлагает улучшенные инструменты для принятия решений при строительстве нефтяных скважин

Традиционно лица, принимающие решения при строительстве скважин, полагались на интуитивный подход. Ключевые решения и лежащие в их основе неопределенности редко идентифицируются и количественно оцениваются, так же как и не учитывается, относится ли полученная информация к этим неопределенностям или решениям. В своей диссертации PhD-кандидат Мохамад Али Раджаеямчи применил аналитический подход к принятию решений к таким ситуациям, как выбор глубины установки обсадных колонн, корректировка траектории ствола скважины и проектирование типа и плотности бурового раствора.

Исследование важно, поскольку предлагает систематический инструмент для повышения качества и скорости принятия решений. Автор использовал дерево решений (также известные как байесовские сети) для структурирования, анализа и поддержки процессов. Эти диаграммы представляют собой компактные графические модели, основанные на теории решений и теории вероятностей. Они строго, но наглядно отображают взаимосвязи между переменными, что упрощает коммуникацию между экспертами и менеджерами, и позволяют интегрировать различные источники информации для вероятностного анализа.

Разработанная в работе таксономия решений для строительства скважин помогает определить наиболее подходящий метод принятия решений и структуру информации для различных типов задач. Это создает общее понимание ключевых характеристик разных типов решений, что упрощает взаимодействие в процессе. Как отмечается в работе, применение дерева решений позволяет быстрее принимать обоснованные решения, что является центральной гипотезой в концепции «цифрового нефтяного месторождения» или интегрированных операций.