Интегрированная модель управления разработкой цифрового промысла

Шпуров Игорь Викторович; Данько Михаил Юрьевич; Харченко Кирилл Сергеевич; Печёркин Михаил Фёдорович; Кротова Алина Григорьевна; Симаков Евгений Алексеевич

doi:10.31857/S0869587324100036

Русский

Главная>Номер выпуска 10>Интегрированная модель управления разработкой цифрового промысла

Интегрированная модель управления разработкой цифрового промысла

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии

Интегрированная модель управления разработкой цифрового промысла

Аннотация

Код статьи

S0869587324100036-1

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Шпуров Игорь Викторович Связаться с автором

Должность: доктор технических наук, генеральный директор
Аффилиация: ФБУ “Государственная комиссия по запасам полезных ископаемых”

Данько Михаил Юрьевич

Должность: заместитель генерального директора по науке
Аффилиация: ООО “Тюменский институт нефти и газа”

Харченко Кирилл Сергеевич

Должность: заместитель генерального директора по геологии и разработке
Аффилиация: ООО “Нефтегазовый научно-исследовательский центр МГУ имени М.В. Ломоносова”

Печёркин Михаил Фёдорович

Должность: генеральный директор
Аффилиация: ООО “Тюменский институт нефти и газа”

Кротова Алина Григорьевна

Должность: специалист отдела разработки
Аффилиация: ООО “Нефтегазовый научно-исследовательский центр МГУ имени М.В. Ломоносова”

Симаков Евгений Алексеевич

Должность: директор департамента анализа и проектирования разработки
Аффилиация: ООО “Тюменский институт нефти и газа”

Выпуск

Том 94 Номер выпуска 10

Страницы

892-899

Аннотация

Разработка и широкое внедрение в добывающую отрасль России новых технологий для поддержания уровня добычи нефти и газа − важнейшая задача. В первую очередь необходимо обеспечить прирост рентабельных запасов за счёт развития геологоразведки и расширения цифровой трансформации, форматирования систем принятия решений. Месторождение, управляемое с использованием искусственного интеллекта, – новая реальность. Его внедрение предполагает не сокращение рабочих мест или полную замену человека на промысле, а обеспечение системного объективного подхода к принятию решений, основанного на достижениях точных наук, а не на личном опыте отдельного человека. Сегодня основным инструментом планирования в нефтяной и газовой отрасли служит геолого-гидродинамическая модель. В последнее время, благодаря увеличению вычислительных мощностей, отрасль совершила эволюционный скачок в этом направлении, осуществляется переход к интегрированному моделированию, объединяющему процессы в подземной и наземной части месторождения. Будущее за нейросетевыми технологими, интегрированными с классическими методами в единую цифровую среду для оптимизации всех процессов – от нефтегазового пласта до переработки и реализации продукции. В новой парадигме управление нефтегазодобычей на разных стадиях освоения месторождения нуждается не только в кардинальной трансформации используемых инструментов, но и корректировке законодательной базы, разработке регламента интегрированного моделирования, включающего все элементы исследований и добычи − от сейсморазведки до обустройства месторождений. Статья подготовлена на основе доклада, заслушанного на заседании президиума РАН 11 июня 2024 г.

Ключевые слова

управление разработкой месторождений углеводородного сырья трудноизвлекаемые запасы цифровой промысел интегрированное моделирование искусственный интеллект нейросети

Классификатор

Получено

21.11.2024

Всего подписок

Всего просмотров

Оценка читателей

0.0 (0 голосов)

Цитировать Скачать pdf

ГОСТ	Данько М. , Кротова А. , Печёркин М. , Симаков Е. , Харченко К. , Шпуров И. Интегрированная модель управления разработкой цифрового промысла // Вестник Российской академии наук / Herald of the Russian Academy of Sciences. – 2024. – T. 94. – Номер выпуска 10 C. 892-899 . URL: https://heraldras.ru/s0869587324100036-1/?version_id=105844. DOI: 10.31857/S0869587324100036
MLA	Danko, M. Yu, Kharchenko, K. S, Krotova, A. G, Pecherkin, M. F, Shpurov, I. V, Simakov, E. A "Integrated model for digital oil field development management." Вестник Российской академии наук / Herald of the Russian Academy of Sciences. 94.10 (2024).:892-899. DOI: 10.31857/S0869587324100036
APA	Danko M., Kharchenko K., Krotova A., Pecherkin M., Shpurov I., Simakov E. (2024). Integrated model for digital oil field development management. Вестник Российской академии наук / Herald of the Russian Academy of Sciences. vol. 94, no. 10, pp.892-899 DOI: 10.31857/S0869587324100036

Библиография

1. Нишкевич Ю.А., Рябец Д.А., Бриллиант Л.С. и др. Опыт организации роботизированных систем управления заводнением в алгоритмах искусственного интеллекта при оптимизации разработки высокообводненных залежей // Геология и недропользование. 2022. № 7. С. 51−58. / Nishkevich Yu.A., Ryabets D.A., Brilliant L.S. et al. Experience in organizing robotic waterflooding control systems in artificial intelligence algorithms for optimizing the development of highly watered deposits // Geology and subsoil use. 2022, no. 7, pp. 51−58. (In Russ.)

2. Андонов К.А., Елишева А.О., Круглов С.П. Управление разработкой зрелых месторождений с применением нейронных сетей на месторождениях ПАО “Лукойл”. https://togi.ru/publication/ (дата обращения 11.07.2024) / Andonov K.A., Elisheva A O., Kruglov S.P. Management of mature field development using neural networks at Lukoil PJSC fields. https://togi.ru/publication/ (date accessed 11.07.2024)

3. Меркель М.А. Предиктивная аналитика отказов ГНО. https://togi.ru/publication/ (дата обращения 11.07.2024) / Merkel M.A. Predictive analytics of GNO failures. https://togi.ru/publication/ (date accessed 11.07.2024)

4. Завьялов А.С. Технологии искусственного интеллекта в управлении добычей. https://togi.ru/publication/ (дата обращения: 11.07.2024) / Zavyalov A.S. Artificial Intelligence Technologies in Production Management. https://togi.ru/publication/ (date accessed 11.07.2024)

5. Зарубин А.Л, Перов Д.В., Рябец Д.А. и др. Автоматизация процессов нейросетевой оптимизации режимов закачки воды на месторождениях АО «НК “Нефтиса”» // Нефть. Газ. Новации 2020. № 8. С 30−35. / Zarubin A.L., Perov D.V., Ryabets D.A. et al. Automation of processes of neural network optimization of water injection modes at the fields of JSC NK Neftisa // Oil. Gas. Innovations. 2020, no. 8, pp. 30−35. (In Russ.)

6. Рябец Д.А, Бескурский В.В., Бриллиант Л.С. и др. Автоматизация процессов управления режимами работы нагнетательных скважин при нейросетевой оптимизации на объекте БС8 Западно-Малобалыкского месторождения // Neftegaz.RU. 2020. № 2 (98). / Ryabets D.A, Beskursky V.V., Brilliant L.S. et al. Automation of processes for controlling the operating modes of injection wells with neural network optimization at the BS8 facility of the Zapadno-Malobalykskoye field // Neftegaz.RU. 2020, no. 2 (98). (In Russ.)

7. Трофимова Е.П., Лучинин С.Б., Валеев Е.М., Южанина А.А. Технико-экономическое обоснование применения мобильных установок подготовки скважинной продукции на нефтяных месторождениях в период пробной эксплуатации // Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений. 2020. № 4. С. 1−49. / Trofimova E.P., Luchinin S.B., Valeev E.M., Yuzhanina A.A. Feasibility study for the use of mobile well product preparation units at oil fields during trial operation // Development and operation of oil and gas fields. 2020. no. 4, pp. 1−49. (In Russ.)

8. Сугаипов Д.А., Батрашкин В.П., Хасанов М.М. и др. Основные принципы модульной стратегии обустройства месторождений в ПАО “Газпром нефть” // Нефтяное хозяйство. 2018. № 12. С. 68– 71. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-12-68-71 / Sugaipov D.A., Batrashkin V.P., Khasanov M.M. et al. Basic principles of the modular strategy for field development at PJSC Gazprom Neft // Oil industry. 2018, no. 12, pp. 68−71. (In Russ.) DOI: 10.24887/0028-2448-2018-12-68-71

9. Дашевский А.В., Устимчук М.В., Дубровин К.А. и др. Современные решения для обустройства инфраструктуры малых месторождений // Нефтяное хозяйство. 2018. № 12. С. 124−125. / Dashevsky A.V., Ustimchuk M.V., Dubrovin K.A. et al. Modern solutions for the arrangement of small field infrastructure // Oil Industry. 2018, no. 12, pp. 124−125. (In Russ.)

10. Дашков Р.Ю., Гафаров Т.Н., Облеков Р.Г. и др. Опыт освоения и оптимизация разработки Лунского нефтегазоконденсатного месторождения // Газовая промышленность / Спецвыпуск. 2024. № 2 (866). С. 48−53. / Dashkov R.Yu., Gafarov T.N, Oblekov R.G. et al. Experience of development and optimization of the Lunskoye oil and gas condensate field // Gas industry. Special issue. 2024, no. 2 (866), pp. 48−53. (In Russ.)

Библиография

Комментарии

Войти через