USD 70.752

0

EUR 78.5489

0

BRENT 37.99

+0.26

AИ-92 42.15

+0.06

AИ-95 46.06

+0.05

AИ-98 52.47

-0.24

ДТ 47.29

0

38 мин
481
0

Цифровые технологии строительства скважин. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин

Описана технология выявления нештатных ситуаций с помощью обучающих алгоритмов, анализа распределения и сегментации процесса на базе действующей геолого-технологических модели месторождения в процессе строительства и эксплуатации скважин. Применяемые программно-технические средства обеспечивают создание высокопроизводительной системы управления за счет внедрения технологий больших геоданных, интеграции индустриальных платформ, блокчейна, машинного обучения, искусственного интеллекта и нейросетей для моделей осложнений и неопределенностей, обеспечения передачи информации на основе современных каналов и нефтегазового интернета вещей.
Архитектура решений обеспечивает возможность перепрофилирования направления разработки, масштабирование решений и тиражирование с минимизацией стоимости внедрения и эксплуатации для выявленных отраслевых проблем; способствует созданию новых отечественных продуктов, услуг, компаний и высококвалифицированных рабочих мест. Глобальной задачей является создание междисциплинарной проектно-исследовательской среды; интеграция и взаимодействие фундаментальной и прикладной наук, студентов и преподавателей, эксплуатационного персонала для решения конкретных задач отрасли.

Экономическое развитие страны в период кризиса получило дополнительное подтверждения необходимости перевода экономики на отрасли высоких технологий на базе отечественных разработок. В условиях быстро ускоряющихся изменений рынка и изменения приоритетов все сложнее заниматься эффективным стратегическим планированием, однако отсутствие научно обоснованной стратегии длительного развития нефтегазовой отрасли в горизонте от 5-ти лет несет серьезные риски планирования отрасли и обеспечения эффективности и организации внедрения современных решений. Цифровизация экономики России с учетом происходящих сегодня в мире событий рассматривается в качестве одного из важнейших стимулов обеспечения экономического роста и процветания страны за счет ресурсно-инновационного развития, возможности быстрой адаптации к внешним условиям предложений поставки на рынок нефти и газа. [1].

Цифровая экономика теперь воспринимается как основа для создания качественно новых моделей бизнеса, способная изменять формат функционирования отраслей экономики и государственного управления, коммуникаций между людьми и задавать новую парадигму развития государства, экономики и всего общества в целом. При этом по сведениям в открытой печати доля цифровой экономики в валовом внутреннем продукте (ВВП) Российской Федерации остается достаточно низкой, составляя лишь 3,9%, тогда как в США она составляет 10,9%, в Китае - 10%, в ЕС - 8,2%. Запасы легкой нефти и газа ежегодно сокращаются, ускоренными темпами растут объемы трудноизвлекаемых запасов, в связи с чем коэффициент извлечения продукции месторождений, находящихся длительное время в эксплуатации, значительно падает или процесс добычи становится нерентабельным или даже нерентабельным в силу геологических или технологических осложнений. Эта негативная динамика требует изменения сложившихся методов поиска и добычи, практик строительства и эксплуатации добычных промыслов с учетом новых требований по эффективности, обеспечения технологической и экологической безопасности для всех стадий жизненного цикла месторождений. [2].

По оценке Института проблем нефти и газа Российской академии наук (ИПНГ РАН) эффективность добычи нефти при применении традиционных технологий составляет 29%, цифровых (оснащенных локальной автоматикой) - 38%, а у интеллектуальных месторождений с использованием элементов кибернетики этот показатель достигает 47%. Такие различные показатели эффективности объясняются тем, что для скважин и месторождений обычно приводится четыре различных режима работы - фактический, проектный, режимный и потенциальный. Цифровой режим приближен по показателям к режимному, а для интеллектуальных объектов приближается к потенциальным и максимально возможным с учетом геолого-технологических ограничений. Реализация интеллектуального управления предполагает также наличие современной научной базы, интеграцию технологий, процессов и соответствующей процессам квалификации. Применение цифровизации как основы интеллектуальной информационной системы эксплуатации требует кардинального пересмотра существующих практик и обеспечивается необходимостью трансформации бизнеса с использование элементов модели интеллектуального управления за счет цифровизации, интеллектуализации, элементов кибер-производства, применения промышленного интернета и виртуальной реальности для всех стадий и компонент объектов добычи, транспорта, переработки.

Достижение целей трансформации нефтегазовой отрасли предусмотрено полученными результатами фундаментальных, поисковых и прикладных исследований по программе «Фундаментальный базис инновационных технологий в нефтяной и газовой промышленности», в выполнении которой за период 1995-2019 гг. приняли участие более 28 институтов Российской Академии Наук. За это время сформировалась практически новая нефтегазовая наука, обеспечившая создание прорывных инновационных технологий по всей технологической цепочке (поиск, разведка, разработка, обустройство, добыча транспорт, переработка); в значительной мере решены проблемы энергоэффективности, ресурсосбережения, импортозамещения для обеспечения цифровой модернизации нефтегазового комплекса на основе отечественных разработок. На многие технологии получены российские и зарубежные патенты; доклады представителей РАН вызывают заинтересованность на международных конференциях и семинарах и как следствие, имеется значительный опыт применения инновационных подходов и предлагаемых решений за пределами России.

Основой оптимизации процессов является интеграция отдельных апробированных решений в интеллектуальный технологический комплекс, обеспечивающий внедрение масштабируемого инструментального базиса, динамическую оптимизацию и повышение качества управления на базе реальных параметров месторождения и использования геолого-технологической информации по всей технологической цепочке от цифровых скважин до подготовки продукта к транспорту; непрерывного анализа эффективности управляющих воздействий и оценке рисков, моделирования с учетом особенностей технологических особенностей объекта. Базовым трендом повышение качества управления и алгоритмического формирования управляющих воздействий при этом является повторяющийся коррекционный цикл типа: Цифра–Модель-Оперативность-Экономика. При этом значительно трансформируется и сам технологический цикл управления процессом добычи, который формируется информационным циклом: Измерение-Коррекция-Контроль-Прогноз-Воздействие с учетом реализации принятых ранее критериев. Комплексное применение цифровых технологий и алгоритмов, как основы оптимизации затрат, обеспечивает возможность безаварийного удаленного управления объектами строительства и эксплуатации, снижение влияния человеческого фактора и компетенций, увеличение эффективности инвестиционных вложений, обеспечивает продление сроков рентабельной эксплуатации в усложненных условиях и требованиях.

В открытой печати делается прямая связь между наличием автоматизированных (цифровых) скважин и цифровыми (интеллектуальными) месторождениями. [3;4] . Приоритетными направлениями при этом являются задачи существенного сокращения временных затрат по внедрению от момента постановки задачи до ее реализации, обеспечение оптимального использования финансовыми и иными ресурсами, ускоренному внедрению и тиражированию положительных результатов, применению лучших практик в отрасли. На большинстве нефтегазовых Обществ реализована возможность проектировать и эксплуатировать технологические комплексы в автоматизированном технологическом процессе, обеспечить возможность подключения и отключения ряда оборудования и резервных мощностей в автоматическом режиме с элементами интеллектуального управления, имеется развитая линейка управления всем спектром технологического оборудования наземной инфраструктурой месторождений и управлением скважиным фондом.

Состояние и перспективы развития скважин, классификация скважин и объемы информации для различных видов управления (ручное, автоматизированное, интеллектуальное) приведено в [5;6] и в таблице 1.


Таблица. 1. Классификация скважин по видам управления [по 5, 6 с изменениями]

Нефтегазовая скважина в процессе добычи является критически важным технологическим объектом и средством, определяющим работоспособность и основную эффективность месторождения. Применение цифровых технологий позволяет не только оптимизировать стоимость строительства при бурении и обустройстве отдельных скважин, но и обеспечить повышение уровня добычи нефти и газа. Скорость строительства, продуктивность и рентабельность высокотехнологичных скважин (бионических, суперскважинных, см. рис. 2, многозабойных, драконовых, змеиных, горизонтальных, многолатеральных) постоянно растет, и составляет, соответственно, 150-350, 200-450 и 250-550% выше традиционных скважин.


Рис. 1. Суперскважина – это многокустовая, мнозабойная скважина с многостадийным ГРП. [Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А. Инновационные решения при проектировании разработки Приразломного месторождения. Строительство бионических скважин. // Нефть. Газ. Новации. 2018. № 12 (217). С. 43-46.]

Высокотехнологичное бурение достигло 48% от общей мировой проходки в 2018 г., что на 19% выше, чем было в предшествующем году. Одна из целей создания высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин – это кратное сокращение издержек строительства высокотехнологичных скважин. Программный комплекс высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин включает в себя несколько основных компонент, на которые поданы заявки на получение патентов и свидетельств о регистрации программ. В США и на Ближнем Востоке Доля высокотехнологичных скважин во вновь вводимых в эксплуатацию скважин составляет 70-80% от всего ежегодного фонда пробуренных скважин в странах бассейна Арабского залива и США. В Российской Федерации этот показатель ежегодно прирастет и составляет от 25 до 30% от всего ежегодного фонда скважин, вводимого в эксплуатацию. Внедрение высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процесс строительства нефтяных и газовых скважин позволит достичь синергетического эффекта от обработки больших объемов геоданных и их обработки, интерпретации и принятия решений методами искусственного интеллекта в режиме реального времени, а именно, повышения эффективности процессов бурения до 40-50%. Практикой сохранения объемов добычи при падении показателей обычно является ввод новых скважин или проведение капитального ремонта на действующем фонде. Такой подход является экономически затратным в связи с тем, что на стоимость строительства скважин приходится более 40% от всех инвестиций в нефтегазодобыче, более того такие инвестиции часто не оправдываются для промыслов с падающей добычей и наличием осложнений. Традиционный подход при обустройстве скважин включают значительный объем проектных и производственных ресурсов и практически не позволяет применить прогнозный анализ и машинные автоматизированные методы проведения работ, так в период с 2014 по 2018 годы в нефтегазовом секторе не менее 70% проектов было реализовано с превышением или сроков, или сметной стоимости, а почти половина проектов - 43% завершаются с превышение этих двух показателей одновременно. Суммарно, более 70% издержек за счет этого относятся к этапу эксплуатации, однако по оценкам экспертов, цифровые скважины позволяют снизить эксплуатационные затраты не менее чем на 20% при изменении технологий и внедрении научных подходов.

С учетом научно-технического потенциала академических институтов Российской Академии Наук выработаны методики, которые способны в значительной мере решить имеющиеся проблемы энергоэффективности, ресурсосбережения, импортозамещения в рамках проведения цифровой модернизации нефтегазового комплекса и интеллектуализации производства в сложных экономических условиях, необходимости проведения ресурсно-инновационного развития отрасли [7]. Предлагаемые и в настоящее время и недостаточно востребованные нефтедобывающими компаниями методы управления предполагают применение искусственного интеллекта на базе нейронных сети, внедрение алгоритмов на основе элементов нечёткой логика, внедрение машинного обучения в технически сложных отраслях, развитие эволюционных вычислений и применение генетических алгоритмов. [8;9;10]. Практическим примером применения таких методик является выполняемая работа ФГБУН Институт проблем нефти и газа РАН по теме «Разработка высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин на основе постоянно действующих геолого-технологических моделей месторождений с применением технологий искусственного интеллекта и индустриального блокчейна для снижения рисков проведения геолого-разведочных работ, в т.ч. на шельфовых проектах» выполняемая по гранту Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (идентификатор проекта RFMEFI60419X0217, регистрационный номер АААА-А20-120032890002-3).

В процессе проведения буровых работ, строительства и эксплуатации месторождений по причинам, связанным с природными и техногенными факторами, возникают различного рода инциденты, которые разделяют по ряду признаков на осложнения и аварии. Возникающие при бурении осложнения являются прогнозируемыми и ожидаемыми с учетом накопленного опыта бурения, имеющихся геологических и технологических факторов. Гораздо легче устранить выявленные осложнения на ранней стадии, для чего разработан устоявшийся комплекс технологических приёмов и методик. По причинам нарушения технологического процесса строительства скважины нередко переходят в категорию аварий и в среднем 20–25% от времени строительства уходит на борьбу с осложнениями и авариями. Стоимость бурения скважин имеет тенденцию к повышению, а осложнения при бурении становятся все более нежелательными. Сокращение потерь рабочего времени для устранения осложнений и их последствий является одной из возможностей для увеличения коэффициента производительности работ, сокращения времени при строительстве скважин. Причины и факторы возникновения осложнений при бурении приведены в [11] и на схеме «Причины и факторы возникновения осложнений» Рис.3.


Рис.2. Причины и факторы возникновения осложнений

Основными видами осложнений являются: осыпи и обрушения неустойчивых пород, сужения ствола скважины текучими породами, поглощения бурового раствора, нефтеводо-газопроявления и рапопроявления. Доля этих осложнений составляет более 85% от общего числа фиксируемых осложнений; при этом в годовом балансе непроизводительных затрат доля затрат на их устранение составляет от 5 до 25% себестоимости добываемого продукта. Многообразие причин возникновения этого вида осложнений (рис. 3) и их взаимосвязь требует целого комплекса мероприятий по их предупреждению. Среди аварий основное место занимают прихваты бурильного инструмента вследствие различных причин (в основном вследствие действия перепада давления в зоне проницаемых пород и заклинивания колонны бурильных труб), а также смятие обсадных колонн из-за пластического течения горных пород [11]. Несвоевременное обнаружение или отсутствие прогноза развития нештатных ситуаций приводит как правило к длительным простоям, необходимости привлечения дополнительных финансово-организационных затрат на их устранение и, как следствие, увеличению стоимости и сроков строительства. Задача управления рисками при бурении является актуальной и сводится к прогнозированию нештатных ситуаций. Соответственно упреждение является крайне важной и актуальной задачей, требующей применения современных инженерных методов и подходов рассчитываемой с различной точностью и развитием непосредственно на буровой площадке и в рамках центра мониторинга бурения. При реализации инвестиционных проектов строительства особенно важным становится первоначальное формирование перечня задач по бурению и строительству скважин на основе имеющихся современных технологий, целей и задач функционирования объекта, принятых технологических решений и очередей.

С увеличением темпов добычи углеводородного сырья растет общий скважинный фонд объектов обустройства нефтегазовых месторождений. Внедрение новых технологий, таких как горизонтально-направленное бурение и кустовое бурение, использование индустриального блокчейн, геолого-технологических моделей, оптикализация и применение нейронных сетей, элементов машинного обучения, ставит новые задачи по управлению строительством. Организация рабочего места на буровом комплексе при строительстве морских скважин показана на Рис.4.


Рис. 3. Автоматизированное рабочее место на буровой установке проекта Сахалин -2 нефтегазовой компании «Сахалин Энерджи»).

С учетом этих факторов основными целями реализации проекта разработки системы предупреждения осложнений и аварийных ситуаций являются [12]:

  • Систематизация информации по возможности реализации интеллектуальных систем предотвращения аварийных ситуаций и осложнений в процессе бурения на основании прогнозного моделирования и имеющейся геолого-технологической информации и моделей месторождения. Определение эффективности применения интеллектуальных технологий для стадии бурения и обустройства скважин различного назначения для обеспечения эффективности месторождений в длительной перспективе и учетом стадий жизненного цикла месторождений. Анализ состояния проблемы превентивного управления бурением у ведущих нефтегазовых компаний, имеющийся уровень реализации;

  • Анализ имеющихся методик и мероприятий, классификация аварий и осложнений в бурении. Разработка метода оптимальной конфигурации сети нейронов и параметров схождения для выполнения достоверного предсказания осложнений и аварийных ситуаций в процессе бурения скважины;

  • Формирование с технологического оборудования буровой площадки оптимального набора параметров, требований к составу и объему геолого-технологической информации получаемых в режиме онлайн для задачи оперативного предотвращения прихватов, поглощений, газонефтеводопроявлений как непосредственно на буровой в оперативном режиме, так и на уровне отраслевого центра мониторинга при организации репозитория и предсказательного анализа проведения буровых работ;

  • Проведение имитационного бурения и моделирование ситуаций на удаленной платформе; организация непрерывной системы передачи, сбора, распределения, хранения и валидации геолого-геофизических данных с элементами технологии блокчейн, интегрированной с WITSML.

На рис.4. приведена принятая в проекте разработки сравнительная модель обнаружения закономерностей и классификации осложнений для выявления нештатных ситуаций с помощью обучающих алгоритмов, анализа распределения и сегментации параметров процесса бурения на основании получаемых геолого-технологических данных.


Рис. 4. Модель обнаружения закономерностей

Оперативное управление и краткосрочное прогнозирование режимов выполняются непосредственно на буровой, а удаленно в центре мониторинга организуется обеспечение непрерывного технологического контроля специалистами по различным направлениям, расчет моделей и режимов с среде-срочной и длительной перспективе. Создание автоматизированной системы предупреждения требует привлечения геологов, проектировщиков, буровиков, специалистов IT-технологий, специалистов по безопасности и защите информации, управления проектами строителей, эксплуатационного персонала и др. Привлечение такого широкого круга специалистов обусловлено сложившейся практикой и выделения в отдельные этапы широкого круга задач в процессе строительства: подготовка; устройство вышки и оборудования; организация бурения; непосредственное бурение на месторождении; оборудование скважины трубами и ее укрепление; вскрытие пласта и проверка его на поток газа или нефти. Применяемые программно-технические средства при этом предполагают внедрение технологий Индустрия 4.0 с применением анализа больших данных по бурению скважин, интеграции различных индустриальных платформ для индустриально блокчейна, применение технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и нейросетей для применения моделей осложнений и неопределенностей, а также организации каналов связи на основе промышленного интернета [13].

Коллективом разработчиков предложена и реализована перспективная технология, обеспечивающая предотвращения осложнений и аварийных ситуаций при бурении и строительстве скважинного фонда. Базовые элементы системы обеспечивают предупреждение нештатных ситуаций с учетом функциональных задач и осложняющих факторов в процессе строительства на основе геолого-технологических моделей с применением искусственного интеллекта и нейросетевого моделирования, промышленного интернета и индустриального блокчейна, реализованные в рамках создания цифрового нефтегазового месторождения. Структурная схема выявления и прогнозирования нештатных ситуаций, принятия решений по признакам приведена на Рис. 6.


Рис.5. Схема выявления и прогнозирования нештатных ситуаций [Дмитриевский А.Н., Дуплякин В.О., Еремин Н.А., Капранов В.В. Алгоритм создания нейросетевой модели для классификации в системах предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин Датчики и системы. 2019. №12 (243). с.3-10. DOI: 10.25728/datsys.2019.12.1]

Где Q и C – длины двух входных последовательностей или временных рядов с номером измерения по порядку K; DTW – Dynamic time warping
(алгоритм динамической трансформации временной шкалы); RMSE – Root-Mean-Squared Error (среднеквадратичная ошибка).
Известные методы сравнения временных рядов предполагают использование метрик схожести 2-х временных рядов Q и C, таких как: эвклидова метрика,
коэффициенты Фурье, DTW расстояние (Dynamic Time Warping distance) и различные их модификации. После введения выбранной метрики вся база
данных временных рядов может быть разделена на несколько групп с различными методами кластеризации. Для сравнения проклассифицированного
образца с тем случаем, который обнаружила ИНС, предполагается использовать алгоритм динамической трансформации временной шкалы
(DTW-алгоритм, от англ. dynamic time warping; DTW NN – нейронная сеть с DTW алгоритмом), который позволяет найти оптимальное соответствие между
временными последовательностями. DTW коэффициент (стоимость пути) между двумя последовательностями рассчитывается на основе оптимального
пути трансформации с помощью формулы, указанной на рисунке. Функция потерь, которая определяет, как сеть должна оценивать качество своей
работы на обучающих данных и, соответственно, как корректировать ее в правильном направлении. Это величина, которую требуется свести к минимуму
в ходе обучения. Используется среднеквадратичная ошибка (RMSE – Root-Mean-Squared Error (среднеквадратичная ошибка)).

По запросу Big Data поисковик библиотеки SPE выдает на 09/04/2020 выдает 17720 ссылок, т.е. ежегодно количество статей прирастает более чем 12%. Из 17720 ссылок более 51% публикаций имеют отношение к методам обработки больших данных в бурении. Одним из способов повышения эффективности бурения является более эффективное и быстрое принятие решений с помощью инструментов, обеспечивающих беспрепятственный доступ к текущему состоянию строительства скважин. Внедрение систем предиктивной аналитики больших гео данных в бурении позволит сократить сроки бурения и стоимость скважин на 30 % и 15 %, соответственно [Jacobs, T. (2015). Automated Drilling Technologies Showing Promise. Journal of Petroleum Technology, 67(06), 50–55. doi:10.2118/0615-0050-jpt]. Было подсчитано, что объем данных, обрабатываемых нефтяными компаниями, удваивается каждые 12-18 месяцев, что приводит к постоянно растущему объему данных и проблеме получения новых знаний на основе их обработки методами искусственного интеллекта. [Feder, J. (2020, February 1). Artificial Intelligence-Driven Timelines Help Optimize Well Life Cycle. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/0220-0050-JPT]. В нефтегазовой промышленности по мере того как производство нефти и газа стагнирует, а производство больших геоданных бурно растет за счет процессов сенсоризации и цифровизации основных производственных активов, оптикализации передачи геоданных, интеллектуализации процессов принятия решений, суперкомпьютеризации моделирования цифровых двойников, роботизации рутинных технологических операций. При столь стремительном росте и расширении различные экспоненциальные технологии будут продвинуть модернизацию нефтегазовой отрасли вперед в новую эру роботизации нефтегазового дела. 

Экспоненциальная технология и ее внедрение основаны на критерии роста Самуэля, определяемом как


Рис. 6 Экспоненциальное развитие экономики

Экспоненциальный Рост = (Экспоненциальная Технология) (Экспоненциальное Мышление)

Экспоненциальные нефтегазовые технологии будут приводит отрасль в движение после точки бифуркации, скорость и ускорение которого будут завесить от интенсивности усвоения новых знаний в нефтегазовом деле. Экспоненциальное мышление называется "экспоненциальным фактором неожиданности", который наблюдается при широком и последовательном применении таких технологий обработки и анализа больших гео данных как машинное обучение и методы искусственного интеллекта. [Samuel, R. (2019, July 1). Technology Focus: Wellbore Tubulars (July 2019). Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/0719-0050-JPT]. Как уже указывалось в [14;15] использование в процессе разработки технологий больших гео данных (Big GeoData) является своеобразной ступенькой (элементом) для создания «цифрового двойника эксплуатационного актива» процесса бурения и организации эксплуатации нефтегазовой скважины. Цифровой двойник скважины является виртуальным прототипом реального объекта, моделью процесса эксплуатации и образом будущего интеллектуального перспективного интеллектуального месторождения. Сложный технологический и программный продукт, создается на основе самых разнообразных данных и информации, компетенций. Особенностью внедрения является его эволюционное развитие когда разработанные модели предназначены уже не на простое представлении информации для мониторинга деятельности, а включают предложения для сравнения текущей эффективности и оказания помощи персоналу в выявлении и решении требующих внимания проблем, если целью эксплуатации стоит достижение оптимальной производительности и эффективности добычи. Цифровой двойник скважины не ограничивается сбором данных, полученных на стадии бурения и разработки, а продолжает накапливать и анализировать данные по мере ввода объекта в эксплуатацию и проведения регламентных работ, совершенствоваться во время всего жизненного цикла реального объекта, управление данными становится основой цифровой трансформации всей экономики процессов нефтегазодобычи. Необходимо отметить, что применяемое при этом интерактивное геологическое моделирование должно базироваться на высокотехнологичных программных комплексах на основе оперативных данных, получаемых с разведывательных и добывающих скважин на всем протяжении жизненного цикла промысла.

Неотъемлемой частью бурения и строительства нефтегазовых скважин является проведение геолого-технологических исследований (ГТИ), которые с учетом современных возможностей и оборудования объединяют различные направления: 1) приборный контроль бурения на основе информационно-измерительных систем; 2) газовый каротаж; 3) экспрессные петрофизические исследования. Измерения проводятся непосредственно в процессе строительства скважины на буровой площадке, с момента начала бурения и завершаются обустройством скважины с установкой фонтанной арматуры; решают комплекс геологических и технологических задач, направленных на оперативное выделение в разрезе строящейся скважины перспективных на нефть и газ пластов-коллекторов, изучение их фильтрационно-емкостных свойств и характера насыщения, оптимизацию отбора керна, экспрессное опробование и изучение методами геоинформационных систем (ГИС) объектов бурения, обеспечение безаварийной проводки и оптимизацию технологического режима [16; 17]. К процессу обеспечивающему возможность прогноза осложнений и предупреждения также относится получение информации по исследованию состава и свойств пластовых флюидов и горных пород в циркулирующей промывочной жидкости на различных этапах строительства скважин с привязкой результатов исследований ко времени контролируемого технологического процесса и разрезу исследуемой скважины, что позволяет повысить точность прогноза. Существуют разные способы получения и передачи геолого-технологической информации для расчета по месту бурения и удаленно, организации каналов передачи в специализированные центры бурения. Передача больших массивов при создании автоматизированной системы прогнозирования и предупреждения должна быть организована с использованием современных каналов связи и промышленного интернета, открытых для применения программных продуктов и протоколов обмена информацией типа (WITS/WITSML) [18]. Применение подобного подхода позволяет организовать в Центре бурения непрерывный диспетчерский автоматический контроль процессов и качества бурения, создать единое информационное пространство данных для большинства технологических операций и процессов, организовать специализированную базу данных и пользователей в соответствии с конфигурацией, анализировать достигнутые технико-экономические показатели, а также создавать реальные 3D-модели продуктивных пластов месторождения, определять и своевременно корректировать основные показатели разработки, снизить риски по оценке запасов и технологическому режиму эксплуатации. По сведениям в открытой печати применение специализированных удаленных центров доказала эффективность работы Центра управления бурением "ГеоНавигатор» группы компаний «Газпром нефть», Центра управления буровых работ ПАО «Татнефть», Центра управления системой инжиниринга бурения скважин ПАО «НК «Роснефть» и других нефтегазовых Компаний России. Возможность создания удаленного мониторинга и управления бурением позволяет обеспечить качество реализации инвестиционных проектов и существенно повысить эффективность финансовых вложений в строительство скважин, обеспечить оперативность реализации мероприятий по снижению рисков аварий и осложнений, соблюдение экологической безопасности строительства.

По оценкам экспертов междисциплинарный информационный подход бурения и строительства обеспечивает снижение затрат на устранение аварийных ситуаций, что приведет к снижению общей стоимости строительства скважин и добываемого продукта от 5 до 25% от начальных затрат. Обустроенные интеллектуальные высокотехнологичные скважины позволяют «самостоятельно» подстраиваться под изменяющиеся условия в соответствии с критериями управления или гидродинамической или технологической модели, обеспечить процесс эффективного управления и быструю экономическую отдачу от инвестиций, что позволяет не менее чем на 20% в дальнейшем снизить эксплуатационные затраты. Преимуществом высокотехнологического управления является возможность перехода к плановому управлению без участия оператора промысла, способность на основе нейронных моделей эффективно реагировать на заранее не определенные ситуации, имитировать и моделировать неопределенности при эксплуатации группы скважин, а в дальнейшем и месторождений, создавать группы интеллектуальных месторождений в пределах нефтегазодобывающих Обществ.

Переход к новому экономическому укладу связан со значительными преобразованиями и в других направлениях: разработка нормативно-правовой базы, совершенствование технологических процессов, применение методов современной диагностики и материалов. Внедрение интеллектуальных технологий на принципах удаленного мониторинга и управления обеспечивает получение дополнительных объемов добычи нефти и газа за счет внедрения масштабируемого инструментального базиса, прикладных методических основ модельно-предиктивного управления цифровым производством в режиме реального времени, оптимизацией кинематики и динамики движения газовых потоков в интегрированной системе цифровой нефтегазодобычи и обеспечение требуемого качества продукции. Однако с учетом ограниченности финансовых возможностей первоочередные инвестиции должны быть сделаны не в ремонт мощностей прошлого века, а направлены в создание современных высокорентабельных роботизированных производств.

Объект эксплуатации характеризуется при этом тремя «степенями свободы»: надежность, безопасность, эффективность. Между тем, инвестиционный цикл объекта существует в рамках известного другого «золотого треугольника: срок реализации – цена объекта – достигнутое качество.

Таким образом, в рамках государственной и отраслевой политики в сжатые сроки необходимо обеспечить:

  • Анализ нормативной деятельности в области инвестиций, обновление имеющейся правовой, проектной, технической отраслевой базы с учетом мировых практик и технологий будущего;

  • Создание технологических проектных консорциумов, что определяется возрастающей сложностью компетенций и инженерных задач, выполнением работ в длительной перспективе (не менее 2025-2030 г.г.);

  • Развитие инженерного образования и подготовки специалистов, что является следствием для обеспечения успеха первых двух тенденций.

Лучшие мировые практики показали эффективность применения принципов «цифрового» месторождения на нефтегазовых объектах, что обеспечивает в процессе эксплуатации увеличение извлекаемых запасов газонефтедобычи не менее 10%, уменьшение времени простоев скважин порядка 50 % от начального уровня и сокращение операционных затрат около 10-25 %.Анализ зарубежного опыта показывает, что комплексное внедрение методов постоянного мониторинга геодинамических процессов на протяжении всего жизненного цикла разработки нефтегазовых месторождений, позволяет обеспечить повышение продуктивности коллекторов - 4%, коэффициента остаточного извлечения газа до 3%, переход на новый уровень автоматизации управления производственными процессами газодобычи и применение интеллектуальных технологий для широкого круга решаемых задач. С учетом необходимости применения современных технологий и научных разработок объективно первоначально возрастают вложения в перспективные технологии и НИОКР, также необходимо создание специализированных центров по разработке и внедрению проектных моделей (цифровых двойников), отечественных программно-технических комплексов; необходимо создание и развитие центров сопровождения бурения и строительства и др. С целью обеспечения единой технической политики в краткосрочной и долговременной перспективе для реализации инновационных технологий необходима разработка долговременной Концепций развития с учетом экономической заинтересованности научных и производственных предприятий; принятие единых в рамках Обществ типовых проектных подходов, с возможностью широкого тиражирования и приведение в соответствие с современными решениями нормативной базы и регламентов эксплуатации.

Инновационные цифровые технологии бурения в Российской Федерации.

21 января 2020 года ПАО «НК «Роснефть» объявила о внедрении автоматизированной системы интеллектуального бурения (АСИБ) на буровых станках, работающих на месторождениях Оренбургской области. АСИБ работает по принципу автопилота при выполнении буровых работ. Опираясь на исходные параметры, система своевременно вносит корректировки в управление технологическим процессом бурения. Каждые 10 мс система сканирует показатели датчиков и оперативно реагирует на ситуацию. При достижении критических значений программа сама останавливает работу, проинформировав бурового мастера светозвуковой сигнализацией. В зависимости от типа буровой АСИБ самостоятельно рассчитывает максимальную скорость, соответствующую технологическому режиму. Увеличение механической скорости проходки на 15% позволило сократить время бурения скважины на одни сутки, соответствующий экономический эффект при бурении одной скважины оценивается примерно в 5 млн рублей. ПАО «НК «Роснефть» установила 10 станций удаленного мониторинга данных бурения с элементами искусственного интеллекта на 97% тяжелых буровых установках. В частности, в марте 2020 года данная технология начала применяться на Северо-Даниловском месторождении, входящим в Даниловский кластер. Всего на месторождении планируется разбурить десять кустов скважин с использованием данной технологии. В 2019 году компания начала опытно-промышленные работы по бурению высокотехнологичных скважин с увеличенной длиной более 1,5 км и количеством стволов более 8. Корпоративный научно-проектного комплекса ПАО «НК «Роснефти» является оператором всей геолого-технологической информации (на 1.1.2020 накоплено более 1,9 Пб данных), осуществляет сопровождение бурения наиболее сложных высокотехнологичных скважин (более 2000 операций ежегодно), внедряет собственные информационные решения для осуществления более 70 тысяч операций на реальных объектах с использованием цифровой платформы Predix. В 2017 году был запущен первый в России центр по геологическому сопровождению бурения. По состоянию на февраль центры геологического сопровождения бурения «Роснефти» обеспечивают 100% контроль за процессами геомеханического сопровождения бурения скважин, круглосуточное обновление 3Dгеологических и гидродинамических моделей в процессе бурения и провела успешное сопровождение высокотехнологичных скважин с протяженностью горизонтального участка более 10 000 м. При этом используются следующие высокотехнологичные методы строительства скважин, такие как глубинное картирование пластов с записью пластового давления, роторно-управляемые системы с дистанционным сопровождением процесса бурения в режиме реального времени, и контроль целостности стенок скважин и очистки ствола. Центр осуществляет удаленный контроль за бурением более 3000 высокотехнологичных скважин в год Накопленный экономический эффект от проведенных мероприятий уже сегодня составляет более 1,2 млрд. руб. В 2018 году была осуществлена апробация технологии компьютерного зрения для мониторинга соблюдения в области промышленной безопасности, охраны труда и окружающей среды при бурении. Компания планировала завершить работы в 2019 году по созданию программного обеспечения РН-Сигма для осуществления геомеханического моделирования и управления рисками при бурении скважин (см. рис. 7).


Рис. 7. Интерфейс РН-ГРИД, Источник: ПАО «НК «Роснефть»

В 2019 году было осуществлено внедрение технологии горизонтального бурения с контролем забойного давления на Юрубчено-Тохомском месторождении с целью сокращения времени бурения на 30%, исключения потери бурового раствора, увеличения суммарного дебита по кусту скважин в 4,5 раза по сравнению с традиционным бурением при более низких значениях обводненности продукции и газового фактора. Благодаря цифровым технологиям за последние 5 лет объем буровых работ увеличился более чем вдвое и пробурено более 8000 высокотехнологичных скважин и боковых стволов. К концу 2020 года количество высокотехнологичных скважин в общем фонде должно возрасти до 40% и составит 24 тысячи скважин. Доля добычи из высокотехнологичных скважин превысит 30% от общей добычи нефти. При этом, коммерческая скорость бурения возрасте на 12-15% и средняя стоимость скважины снизится на 6-8%. Цифровая стратегия «Роснефти» предполагает разработку технологии «искусственного интеллекта» для снижения рисков бурения благодаря активному прогнозированию, а также создание роботизированной буровой установки.

ПАО «Газпромнефть» заключила в 2018 году Соглашение о сотрудничестве по взаимодействию в развитии нефтесервисных услуг с применением импортозамещающего оборудования и технологий по направлению «Высокотехнологичные сервисы при бурении» с ПАО «ЛУКОЙЛ» и ПАО «Татнефть». В Стратегии-2030 компании ПАО «Газпромнефть» заложено развитие технологического центра сопровождения бурения "Геонавигатор" для круглосуточного дистанционного сопровождения процесса бурения новых скважин.



Рис. 8. Приоритетные направления внедрения технологии Больших Гео Данных в ПАО «Газпромнефти» [Перспективные технологии Big Data в нефтяном инжиниринге: опыт компании «Газпром нефть» / М.М. Хасанов, Д.О. Прокофьев, О.С. Ушмаев, Б.В. Белозеров, Р.Р. Гильманов, А.С. Маргарит // Нефтяное хозяйство, 2016, №12, C. 76-79]

В 2017 году ПАО «Газпром нефть» заключило соглашение с «Яндексом» об использовании технологий big data (см. рис. 8), машинного обучения и искусственного интеллекта в области бурения и заканчивания скважин, но до сих пор не опубликованы были результаты работ по данному соглашению. 1 апреля 2019 года Научно-Технический Центр «Геонавигатор» ПАО «Газпром нефть» объявил о разработке самообучающейся программы для оптимизации затрат и сокращения сроков строительства высокотехнологичных скважин в случае ее тиражирования до 1 млрд. руб. и 15%, соответственно. По косвенным параметрам в процессе строительства уточняется геология пласта и принимается решение о корректировке траектории бурения, чтобы все время оставаться в границах нефтяного пласта. Для этого используют датчики, передающие Информацию об окружающей породе с датчиков бурового оборудования, передается в центр «Геонавигатор», см. рис.9. В силу конструкционных особенностей датчики на буровом оборудовании можно расположить не ближе 15-30 метрах от долота. Данные поступают с определенной задержкой, создавая риск выхода за пределы продуктивной зоны. Программа с помощью методов машинного обучения оперативно анализирует следующие данные — уровень вибрации, скорость бурения и вращения ротора, нагрузку на долото. Эти параметры зависят от физико-механических и геологических характеристик вскрываемой горной породы, то их анализ методами машинного обучения позволяет оперативно определять литологический состав и косвенные фильтрационно-емкостные свойства породы. В случае, если прогнозные параметры горной породы отличаются от фактических, то программа корректирует траекторию скважины. Технология машинного обучения предусматривает самообучение во время бурения, поэтому прогноз литологии горных пород совершенствуется со временем. Программа прошла промышленные испытания на активах «Газпромнефть-Ямала» — точность предсказания смены литотипов горной породы при бурении скважин составила 70%. Время расчета возможных сценариев корректировки траекторий скважины сократилась до 15 минут.


Рис. 9. Оптимизация траектории скважины методами машинного обучения, где а – определение местоположения бурового инструмента в пласте по косвенным признакам; б – зона неопределенности; в – возможные осложнения (выход за пределы продуктивного пласта, непроизводительное время бурения) и г- скорректированная траектория скважины.
Источник: РАО «Газпром нефть».

Информационная стратегия ПАО «Лукойл» является неотъемлемой частью долгосрочной программы стратегического развития на 2018–2027 годы и включает около 100 инициатив, среди них интеллектуальное бурение, зарезка вторых стволов, технология строительства горизонтальных скважин трехколонной конструкции, скважин с малым диаметром. Малый диаметр скважин позволяет сократить затраты на строительство по сравнению со стандартными скважинами на 30-50%, и вовлечь в разработку дополнительные запасы нефти. В Западной Сибири Компания успешно развивает технологию строительства горизонтальных скважин трехколонной конструкции. Применение данной технологии сокращает сроки строительства в среднем на 40% (а в некоторых случаях – в два раза), а затраты – примерно на 15% по сравнению с горизонтальными скважинами стандартной четырехколонной конструкции. Высокоэффективным методом повышения нефтеотдачи пласта является также бурение вторых стволов на существующих скважинах. Высокая эффективность в первую очередь обусловлена подготовкой научно обоснованных мини-проектов с применением гидродинамического моделирования и повышением точности прогнозирования геологического строения и структуры запасов на участках бурения вторых стволов. Следует отметить, что бурение вторых стволов применяется в основном на бездействующем фонде скважин с целью доизвлечения остаточных запасов нефти. В структуре дополнительной добычи нефти, технология зарезки вторых стволов обеспечила 26,27% или или 5,7 млн.т нефти. Технология TTS (Texas Two Step) позволяет выполнять многозонный гидравлический разрыв пласта (ГРП) в определенном порядке, а не поочередно от забоя горизонтальной скважины, что повышает эффективность за счет более высоких дебитов. ЛУКОЙЛ стал первой в России компанией, применившей данную технологию гидроразрыва пласта на боковом стволе. Дебиты горизонтальных скважин с многозонным ГРП по технологии TTS в 4 раза превышают дебиты наклонно-направленных скважин с ГРП и в 2 раза превышают дебиты горизонтальных скважин со стандартным многозонным ГРП см рис. 10.


Рис. 10. Технология TTS (Texas Two Step) в боковых стволах скважин.

Компания ЛУКОЙЛ пробурила 4 двуствольные скважины с интеллектуальным нижним заканчиванием и герметичным узлом разветвления типа TAML5 на месторождениях имени Ю. Корчагина и В. Филановского. Затраты времени на бурение дополнительного ствола на месторождении составили порядка 30 дней. Этот срок сопоставим со сроками бурения дополнительных стволов на других аналогичных месторождениях. Результаты эксплуатации показывают, что дебиты двуствольных скважин на 20%-60% выше соседних одноствольных скважин. Пример скважины В показывает, что забойные многопозиционные клапаны позволяют бороться с неопределенностями уже после строительства скважины и значительно минимизируют риск потери скважины из-за прорыва газа. Интеллектуальные двуствольные скважины на месторождении им. В. Филановского помогают оптимизировать затраты и, благодаря увеличению охвата дренируемых запасов, повысить дебиты скважин. Двуствольная геометрия скважины, с возможностью одновременно отслеживать и контролировать приток из каждого ствола по-отдельности; увеличивает эффективность очистки скважины от бурового раствора; способствует оптимизации работы скважины; продлению периода безаварийной эксплуатации скважины и позволяет управлять добычей с целью максимизации дебитов и накопленной добычи (см. рис. 11). Каждый ствол оборудован противопесочными фильтрами. Фильтры основного ствола оборудованы сдвижными втулками (муфтами), которые позволяли закрывать фильтры с помощью инструмента на геофизическом кабеле без извлечения колонны внутрискважинного оборудования. Для предотвращения попадания газа в скважину в случае вырезки окна в газонасыщенном интервале скважины были оборудованы герметичным узлом разветвления TAML5. Колонна внутрискважинного оборудования с датчиками давления и температуры и многопозиционными клапанами контроля притока позволяла управлять добычей из каждого ствола по-отдельности.


Рис. 11. Конструкция интеллектуальной двуствольной скважины на месторождении им. В. Филановского с герметичным узлом разветвления с уровнем сложности TAML5.

Лидерами в предоставление услуг по бурению, связанному с добычей нефти, газа и газового конденсата по объему выручки являются: Компания ГК «Цифра» или «Zyfra»б ООО "РН-Бурение", АО "Сибирская сервисная компания", ООО "Эриэлл нефтегазсервис", ООО "СГК-Бурение", ООО "Управление буровых работ-1", ООО "Управляющая компания "Татбурнефть" и ООО "Бурсофтпроект". Уровень цифровизации буровых работ растет, но недостаточно быстрыми темпами. Системы автоматизированного выявления и предупреждения осложнений и аварий при строительстве скважин на основе отечественных систем искусственного интеллекта пока или не представлены на рынке или находятся на стадии НИОКР. Компания ГК «Цифра» или «Zyfra» из Сколково, позиционирует себя как конкурента «большой четверки: Schlumberger, Halliburton, Baker Hughes, и Weatherford» – мировых поставщиков нефтесервисных услуг в области строительства скважин и управления добычей углеводородов на нефтегазовом рынке Российской Федерации. Компания ГК «Цифра» или «Zyfra» (собственники: Энергопром (Группа ЭПМ) - 74,13%, ГК Ренова (Renova) - 25,87%), которая приобрела в прошлом году компанию «Геонавигационные технологии» (GTI) анонсировала 19 февраля 2020 года программу дополнения программного обеспечения «Геонафт» новыми компонентами по цифровым решениям сопровождения бурения, и надеется, что на порядок увеличит эффективность методов удаленного сопровождения бурения. В настоящее время ПО «Геонафт» включает в себя следующие программные модули: построение концептуальной геонавигационной модели скважины модели с синтетическими кривыми ГИС, которые планируется записать в процессе бурения; петрофизического анализа данных; интерактивное сопровождение 3D единой геонавигационной модели скважины (структурная геологическая + петрофизическая + каротажная) во время бурения; интерпретации азимутальных приборов; расчета пластового давления; симулятор гидравлического разрыва пласта FracSolver; автоматической загрузки и визуализация данных в 3D пространстве; расчета геомеханических свойств и напряжений; оптимизации и корректировки решений о траектории скважины по результатам сравнения синтетического и фактического каротажей; траектории горизонтальной / наклонной скважины; истории геонавигационных версий; межскважинной корреляции; формирование финального отчета о ходе геонавигации и формирование рекомендаций на бурение. ПК "Геонафт" включен в "Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных". Программное обеспечение «Геонафт» представляет собой модульный программный комплекс, предназначенный для сопровождения бурения наклонно-направленных и горизонтальных скважин с целью наиболее эффективной и безопасной проводки ствола в целевом горизонте. ПК «Геонафт» позволяет определить стратиграфическое местоположение скважины в процессе бурения, прогнозировать изменение геологической структуры пласта, строить петрофизические, геомеханические и геонавигационные модели на всех стадиях строительства скважины: предбуровом моделировании, сопровождении бурения в режиме реального времени, анализе результатов бурения и подготовки финальной модели месторождения. Все вышеописанные задачи «Геонафт» позволяет решать со скоростью, максимально приближенной к режиму реального времени (единственное ограничение – по скорости подгрузки новых данных пользователем). ООО "Бурсофтпроект" разрабатывает обычное программное обеспечение, для обеспечения процессов строительства скважин на нефть и газ. ПК "Инженерные расчеты строительства скважин" нацелен на решение традиционных проектных, инженерных задач учета данных бурения и оперативного контроля процесса строительства скважин; анализа информации о процессе бурения, об осложнениях, авариях и методах их устранения, но не решает вопросы сбора, анализа больших объемов данных со станций ГТИ для решения инновационных задач предупреждения осложнений и аварий в процессе бурения на основе нейросетевого моделирования.


Заключение

Эффективное и масштабное внедрение инновационных технологий позволит до 2024 года оценочно дополнительно добыть более 100,0 млн тонн легкой маловязкой нефти себестоимостью 2 долл./баррель; продлить на десятилетия сроки эффективной эксплуатации крупных и гигантских нефтяных и газовых месторождений, вступивших в позднюю стадию падающей добычи; реализовать технологии глубоких переделов уникальных ресурсов углеводородного сырья с получением высоколиквидной нефтегазохимической продукции.

Реализация для месторождении комплекса математических и численных моделей, специализированных программно-аппаратных комплексов, цифровых платформ для инновационных, цифровых, интеллектуальных, интегрированных и научно-технологических решений обеспечивает мультипликативный эффект с перекрестным положительным эффектом по следующим направлениям: разведка и добыча углеводородов; строительство, газовый сервис (бурение скважин, геофизические работы, интеллектуализация промысла, сохранение компетенций персонала); производство технологического оборудования, электроники, программного обеспечения и др. Архитектура решений, принятых с учетом современных тенденций развития и применения искусственного интеллекта, обеспечивает возможность перепрофилирования тематики работы, масштабирование решений и тиражирование с обеспечением минимизации общей стоимости внедрения и эксплуатации в рамках решения конкретных отраслевых проблем, способствует созданию новых отечественных продуктов, услуг, компаний и высококвалифицированных рабочих мест. Глобальной задачей, требующей незамедлительных решения в области внедрения высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин, является создание междисциплинарной проектно-исследовательской среды обеспечивающую интеграцию и взаимодействия фундаментальной и прикладной наук, студентов и преподавателей, эксплуатационного персонала отрасли для решения конкретных задач в сжатые сроки.


Литература

  1. Еремин Н.А., Королев М.А., Степанян А.А., Столяров В.Е. Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов. // Газовая промышленность. №4/783/2019, 2019 г., С.116-127.

  2. Еремин Н.А., Столяров В.Е., Степанян А.А. Управление нефтегазовыми активами в эпоху технологий хранения и обработки больших массивов данных // 2019, № 12 (557) 2019 г., С. 5-14.

  3. Минликаев В.З., Дикамов Д.В., Столяров В.Е., Дяченко И.А. Газовая скважина как объект автоматизации в современных условиях. Газовая промышленность, №10 /713/ 2014, 2014 г., С. 52-57.

  4. Еремин А.Н. Новая классификация цифровых и интеллектуальных скважин // Автоматизация и IT в нефтегазовой области, №2 (24)3, 2016 г., С.2-4.

  5. В.E. Столяров, Н.A. Еремин, A.N. Еремин, И.K. Басниева. Цифровые газовые скважины: состояние и перспективы // Нефтепромысловое дело», 2018 г., №7, С.48-55, DOI: 10.30713/0207-2351-2018-7-48-55.

  6. Еремин Н.А., Столяров В.Е. Газовая скважина как ключевой объект цифрового месторождения // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности». № 9 (554) 2019, 2019 г., С. 5-14, DOI:10.33285/0132-2222-2019-9(554)-5-14.

  7. Eremin N.A., Stolyarov V.E. On the digitalization of gas production in the late stages of field development. // SOCAR Proceedings No.1 (2020), Р.059-069. DOI: 10.5510/OGP20190400414.

  8. Еремин Н.А., Мельников И.В., Бобриков Н.М., Столяров В.Е., Когай А.А., Щеголев Д.П. Создание инновационных систем управления, направленных на повышение эффективности работы оборудования дожимных компрессорных станций. // Газовая промышленность, №6/785/2019, 2019 г., С. 42-49.

  9. Еремин Н.А., Столяров В.Е. Применение беспроводных решений и технологий в нефтегазовой добыче// Деловой журнал Ntftegaz.RU., №7 (91) 2019, 2019 г., С. 60-69.

  10. Dmitrievskiy A.N., Eremin N.A., Stolyarov V.E. Digital transformation of gas production. // Scopus IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 700 (2019) 012052. Dirac house, Bristol, England, BS1 6BE: 2019. P. 1–6, DOI:10.1088/1757-899X/700/1/012052.

  11. Безопасность морских нефтегазовых операций: уроки анализа прошлых аварий. Отчёт Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии URL: https://euoag.jrc.ec.europa.eu/system/files/public/page/offshore-accident-analysis-draft-final-report-dec-2012-rev7-print.pdf.

  12. Дмитриевский А.Н., Дуплякин В.О., Еремин Н.А., Капранов В.В. Нейросетевое моделирование в системах предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин. // Датчики и системы №12. 2019 г, С. 21-27.

  13. Еремин Н.А., Столяров В.Е. Оптимизация процессов добычи газа при применении цифровых технологий. // Геология. Геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений»., № 6/2018, 2018 г., С. 54-61.

  14. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А. Цифровая модернизация нефтегазовой экосистемы. // Актуальные проблемы нефти и газа, №2 (21) 2018 г., 2018 г., С.1-12.

  15. Zaini, M. Z., Du, K., Zhu, M., Feng, L. J., Yang, H. H., Wei, L., & Liu, Y. (2019, March 22). Yanbei-Unlocking the Tight Gas Green Field Development Potential Through Integrated Technology Application. International Petroleum Technology Conference.;

  16. Еремин Н.А., Дмитриевский А.Н., Тихомиров Л.И. Настоящее и будущее интеллектуальных месторождений. // Нефть. Газ. Новации., №12, 2015 г., С. 44–49.

  17. Yang, X., Bello, O., Yang, L., Bale, D., & Failla, R. (2019, March 22). Intelligent Oilfield - Cloud Based Big Data Service in Upstream Oil and Gas. International Petroleum Technology Conference.

  18. https://www.ntc.gazprom-neft.ru/



Статья «Цифровые технологии строительства скважин. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин» опубликована в журнале «Neftegaz.RU» (№4, 2020)

Авторы:
Читайте также
Система Orphus