Об авторах about authors:

Г.Х. Шайхутдинова1,  А.А. Нежданов2, д.г.-м.н.,  В.Ф. Гришкевич2,3, д.г.-м.н.,

1. ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг», г. Когалым, 2. Западно-Сибирский научно-исследовательский институт геологии и геофизики, г. Тюмень, 3. Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень

G.Kh. Shaikhutdinova1, A.A. Nezhdanov2, DSc, V.F. Grishkevich2,3, DSc

1. LUKOIL Engineering LLC, Kogalym, 2. West Siberian Scientific & Research Institute on Geology and Geophysics, Tyumen, 3. Tyumen Industrial University, Tyumen

Аннотация:

На основе анализа геолого-геофизического материала «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь» подтверждена принципиальная схема эмиграции нефти из нефтематеринской толщи (НМТ) через зоны аномальных разрезов верхнеюрских отложений и ослабленные трещиноватые зоны над долгоживущими глубинными разломами фундамента. Источником аномального давления в НМТ является процесс генерации нефти и сопутствующих газов, что позволяет предположить существование сложного и мозаичного поля скоростей первичной миграции и сопряженного с ним поля пластовых давлений. Качественный анализ информации дает возможность выделить зоны с улучшенными коллекторскими свойствами и зоны с пониженным пластовым давлением. Данные зоны рекомендуется учитывать при проведении поисково-разведочных работ.

Ключевые слова:

подсчет запасов нефти, оценка запасов подвижной нефти, трещинные и трещинно-поровые коллекторы, нефтематеринские толщи (НМТ), локальная эмиграция нефти через ослабленные зоны флюидоупоров, аномальные разрезы (АР) пород осадочного чехла, зоны трещиноватости пород осадочного чехла, миграционные перераспределения нефти, «газовые трубы», ачимовские залежи нефти, многозалежное скопление нефти, внутрипластовая миграция нефти под зонами аномальных разрезов, источники миграции нефти, эмиграция нефти из нефтематеринской толщи через зоны развития аномальных разрезов, прогноз нефтеносности верхнеюрских отложений, математическая модель потоков эмиграции неф

Abstract:

Based on the analysis of geological and geophysical materials of "LUKOIL-West Siberia", a schematic diagram of oil emigration from the oil-bearing strata (OBS) through zones of anomalous sections of Upper Jurassic sediments and weakened fractured zones above extensive deep foundation faults has been confirmed. The source of abnormal pressure in OВS is the process of oil and associated gas generation, which suggests the existence of a complex and mosaic field of primary migration rates and the associated reservoir pressure field. The qualitative analysis of information makes it possible to identify the zones with improved reservoir properties and zones with reduced reservoir pressure. It is recommended to take these zones into account when conducting prospecting and exploration work.

Key words:

evaluation of oil reserves, evaluation of mobile oil reserves, fractured and fractured-porous reservoirs, oil-bearing strata (OBS), local oil migration through weakened zones of fluid seals, abnormal formation cover rock cross-sections (ACS), fractured zones in sedimentary formation cover rock, migrating oil redistribution, "gas pipes", Achimov oil pools, multi-layer oil accumulations, intra-stratum migration of oil under the zones with abnormal cross-sections, oil migration sources, migration of oil from oil-bearing strata through the zones with developed abnormal sections, forecast of oil-bearing capacity in Upper Jurassic formations, mathematical model of oil emigration flow

Об авторах about authors:

А.Г. Кошелев, В.М. Милинцев, И.Д. Гумнов, М.Г. Рагимов /АО «ССК», г. Москва, Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript / А.А. Пальчунов, А.М. Федюкович, Н.В. Пальчунов /ГК INNERICA, г. Москва, Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript /

A.G. Koshelev, V.M. Milintsev, I.D. Gumnov, M.G. Ragimov /SSK JSC, Moscow/ A.A. Palchunov, A.M. Fedyukovich, N.V. Palchunov /INNERICA Group, Moscow/

Аннотация:

В статье поднята тема цифровизации супервайзинга буровых работ. Рассказывается о реализации проекта по внедрению платформы INNERICA с целевыми модулями в компании «ССК», осуществляющей бурение «под ключ». Представлены основные параметры, функционал и модульный состав платформы INNERICA. Показаны функционал и возможности специализированного модуля «Innerica Скрытое НПВ», использование которого позволяет оптимизировать временные нормы на выполнение операций для конкретных условий бурения, а также возможности автоматизации процесса подготовки суточного рапорта супервайзера. Описывается внедрение и сопровождение облачной цифровой платформы INNERICA с целевыми модулями супервайзинга бурения «под ключ». Представлены полученные результаты: 100 % скважин, заявленных в проект, находятся на онлайн-мониторинге, общее время бурения скважин сократилось на 5–7 %, время заполнения суточного рапорта уменьшилось на 75 %, производственная отчетность формируется автоматизированно в 1 клик, инвестиции в проект окупились менее чем за 6 месяцев.

Ключевые слова:

программное обеспечение для цифровизации буровых работ, платформенная цифровизация супервайзинга буровых работ, облачная цифровая платформа INNERICA с целевыми модулями супервайзинга бурения «под ключ», INNERICA Мониторинг ГТИ, анализ эффективности буровых работ, выявление скрытого непроизводительного времени (НПВ или СНПВ), специализированный модуль «INNERICA Скрытое НПВ», суточный рапорт супервайзера (DDR), INNERICA DDR, управление бурением

Abstract:

The group of authors discuss the issues with the digitalization of drilling supervision process and describe the application of the project on the implementation of "INNERICA" platform with target modules in "SSK" company, which conducts drilling of a turn-key basis. The paper informs on the main parameters, functionality and modular composition of "INNERICA" platform and illustrates the functionality and capabilities of the specialized "Innerica Hidden NPT" module, the use of which allows optimizing the time limits to conduct the operations in specific drilling conditions, as well as the possibility to automate the process of drafting daily supervisor’s report. The paper also presents the implementation and maintenance of "INNERICA" cloud digital platform with target modules for "turn-key" drilling supervision. The following results were obtained: 100 % of the wells included in the project are under on-line monitoring, the total drilling time has been reduced by 5 to 7 %, the time to fill in the daily report has decreased by 75%, production reports are generated automatically in 1 click, investments in the project have paid-back in less than 6 months

Key words:

software to digitize drilling operations, platform digitizing of drilling supervision process, "INNERICA" cloud digital platform with target modules for "turn-key" drilling supervision, "INNERICA GTS" Monitoring, analysis of drilling process efficiency, detection of hidden non-productive (NP or HNP) time, "INNERICA Hidden NPT" specialized module, supervisor's daily report (DDR), "INNERICA DDR", drilling process management

Об авторах about authors:

Н.А. Еремин, д.т.н., проф.,  А.Н. Дмитриевский, д.г.-м.н., проф. И.К. Басниева /ФГБУН «ИПНГ РАН», г. Москва/ П.Н. Еремина /РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, г. Москва/

N.A. Eremin, DSc, Prof., A.N. Dmitrievsky, DSc, Prof. I.K. Basnieva /FSBI IPNG RAS, Moscow/ P.N. Eremina /Gubkin University, Moscow/

Аннотация:

Рассматриваются перспективы развития цифровой экономики в рамках национального проекта «Экономика данных». Показаны возможности развития нефтегазовой отрасли на основе больших геоданных. Сформулированы задачи экономики больших геоданных в нефтегазовой отрасли. Представлены инновационные методы обработки больших геоданных: большие языковые модели, методы искусственного интеллекта и др. Обозначена проблема, которая возникнет при обработке больших данных с использованием генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей,  острый дефицит электроэнергии. Представлены пути ее решения.

Ключевые слова:

национальный проект «Экономика данных», цифровые интегральные платформы, цифровые скважины, большие геоданные (БГД), инновационные методы обработки больших геоданных, методы искусственного интеллекта, большие языковые модели (Large Language Models, LLM), визуализация больших геоданных, автоматизация процессов обработки больших геоданных, нефтегазовый интернет вещей (PIoT), квантовые технологии сбора геоданных, технологическая сингулярность, обработка больших данных с использованием генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей, термоядерный генератор электроэнергии, газовая генерация электроэнергии

Abstract:

The paper informs on the prospects to develop digital economy, presented within the framework of "Data Economics" national project and illustrates the possibilities of oil and gas industry development as based on large geodata. The paper also formulates the tasks of big geodata economics in oil and gas industry are formulated and presents the innovative methods of bid geodata processing: large language models, methods of artificial intelligence, etc. The authors inform on the problem that will arise when processing big data using generative artificial intelligence and large language models, i.e. acute shortage in electricity and discuss the ways to resolve it.

Key words:

"Data Economics" national project, digital integrated platforms, digital wells, big geodata (BGD), innovative methods to process big geodata, methods of artificial intelligence, large language models (LLM), visualization of big geodata, automation of big geodata processing, oil and gas Internet of things (PIoT), quantum geodata pick-up technologies, process singularity, big data processing using generative artificial intelligence and large language models, thermo-nuclear electric power generator, gas electric power generation

Об авторах about authors:

В.В. Кульчицкий, д.т.н., проф., академик РАЕН /НИИБТ Губкинского университета (РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина),  А.И. Архипов, к.т.н., доцент, член-корр. РАЕН, /РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, г. Москва/ А.В. Щебетов, к.т.н., член-корр. РАЕН,/3АО «НИПЦ ГНТ», г. Москва/

V.V. Kulchitsky, DSc, Prof., Academician of Russian Academy of Natural Sciences /NIIBT at Gubkin University (Gubkin Russian State Oil and Gas University), Moscow/ A.I. Arkhipov, PhD, Associate Prof., Corr. Member at RANS /Gubkin Russian State Oil and Gas University, Moscow/ A.V. Shchebetov, PhD, Corr. Member at RANS /"NIPC GNT" JSC, Moscow/

Аннотация:

Геокосмизм, т.е. философия освоения недр, формирует мировоззрение ученых и инженеров-практиков, создающих прорывные интеллектуальные технологии разработки нефтегазовых месторождений. Представлены термины и результаты практики применения геонавигации, геонавтики, геосвязи, киберскважин. Приведены способы сооружения и эксплуатации интеллектуальных скважин с исследованием околоскважинного пространства и передачей информации на дневную поверхность посредством электромагнитных волн. Показано, как двухустьевые скважины в интеллектуальном исполнении обеспечивают многофункциональную эксплуатацию сложных природно-техногенных комплексов, например, геореакторов.

Ключевые слова:

геокосмос, геокосмизм, геонавтик, интеллектуализация разработки нефтегазовых месторождений, геонавигация, электромагнитный канал связи (ЭМК) скважины, геосвязь, бескабельная эксплуатационная телеметрическая система (БЭТС), интеллектуальная скважинная система (ИСС) разработки нефтегазовых месторождений, бурение и эксплуатация двухустьевых горизонтальных скважин (ДУГС), геореактор, система взаимного ориентирования скважин (СВОС), проектирование и сооружение киберскважин, интеллектуальное заканчивание скважин, управление траекторией ствола скважины и ориентированием долота, роботизированная добыча углеводородов, предотвращение аварийных ситуаций при бурении и эксплуатации, оптимизация режима эксплуатации скважин

Abstract:

Geocosmism, i.e. the philosophy of subsurface development, forms the worldview of scientists and practical engineers who create breakthrough intelligent technologies for the development of oil and gas fields. The terms and results of the practice of geonavigation, geonautics, geocommunication, and cybersquare are presented. The methods of construction and operation of intelligent wells with exploration of the near-well space and transmission of information to the daytime surface by means of electromagnetic waves are presented. It is shown how two-well wells in intelligent design provide multifunctional operation of complex natural and man-made complexes, for example, georeactors.

Key words:

geo-cosmos, geo-cosmism, geo-nautics, intellectualization of oil and gas field development, geo-navigation, electro-magnetic communication channel (EMCC) of the well, geo-communication, wireless operational telemetry system (WOTS), smart well-bore system (SWS) for oil and gas field development, drilling and operation of double well-head horizontal wells (DWHW), geo-reactor, well mutual orientation system (WMOS), design and construction of cyber wells, smart well completion, intelligent well completion, navigation of wellbore trajectory and bit orientation, robotic hydrocarbon production, prevention of emergencies during drilling and operation, optimization of well operation mode

Об авторах about authors:

Н.А. Еремин, д.т.н., проф., А.Н. Дмитриевский, д.г.-м.н., проф., А.Д. Черников, И.К. Басниева, П.Н. Еремина /ФГБУН «ИПНГ РАН», г. Москва/

N.A. Eremin, DSc, Prof., A.N. Dmitrievsky, DSc, Prof., A.D. Chernikov, I.K. Basnieva, P.N. Eremina /FSBI IPNG RAS, Moscow/

Аннотация:

Рассматриваются понятие, компоненты и функционирование нефтегазовой экосистемы искусственного интеллекта. Показаны задачи и этапы формирования цифровой экосистемы и эффект от ее внедрения. Рассматриваются инновационные технологии, которые могут найти широкое применение в нефтегазовом деле, в частности в оснащении цифрового и роботизированного оператора.

Ключевые слова:

нефтегазовая экосистема искусственного интеллекта (ИИ), анализ больших геоданных, системы непрерывного мониторинга на базе ИИ, петророботизация, интеллектуальные системы управления нефтегазовым производством, графеновые технологии, экосистема цифрового и роботизированного оператора

Abstract:

The paper discusses the concept, components and functioning of artificial intelligence in oil and gas ecosystem and illustrates the objectives and stages in arranging the digital ecosystem and the effect of its implementation. It also includes the consideration of innovative technologies that may be widely used in oil and gas industry, in particular in equipping digital and robotic operators

Key words:

oil and gas ecosystem of artificial intelligence (AI), analysis of big geo-data, continuous monitoring systems at the basis of AI, petro-robotics, intelligent control systems for oil and gas production, graphene technologies, ecosystem of digital and robotic operator

Об авторах about authors:

А.У. Хафизов, А.М. Абдулазянов /АО НПФ «Геофизика», г. Уфа/

A.U. Khafizov, A.M. Abdulazyanov /NPF Geofizika JSС, Ufa/

Аннотация:

Статья посвящена современным технологиям и оборудованию для исследования нефтяных и газовых скважин. Рассматриваются аппаратно-программные комплексы и системы, применяемые для каротажа и мониторинга параметров скважин, показаны их конкурентные преимущества. Проводится сравнение ключевых параметров оборудования производства АО НПФ «Геофизика» и других ведущих компаний.

Ключевые слова:

исследования нефтяных и газовых скважин, забойная телеметрическая система с гидравлическим каналом связи LWD Vector, измерения параметров скважины, автономно-кабельная система «Наутилус», аппаратно-программный комплекс «СПРУТ», мониторинг параметров УЭЦН, геонавигационный комплекс с роторно-управляемой системой, каротаж в процессе бурения

Abstract:

This article is dedicated to modern technologies for the research of oil and gas wells. It discusses the hardware and software complexes and systems used for logging and monitoring well parameters as well as their competitive advantages. Special attention is paid to the physical methods used in these systems and a comparison with Russian competitors

Key words:

study of oil and gas wells, downhole telemetry system with LWD "Vector" hydraulic communication channel, measuring of well parameters, "Nautilus" autonomous cable system, "SPRUT" hardware and software complex, monitoring of ESP parameters, geo-steering complex with rotary-controlled system, logging while drilling (LWD)

Об авторах about authors:

С.Г. Мухаметдинова1, А.И. Коршунов2,3, д.т.н., проф., Н.О. Вахрушева1, к.т.н., Д.В. Кузнецов1, А.Г. Колесников1, Г.Х. Ашкар4

1. ЗАО «Ижевский нефтяной научный центр» (ИННЦ), г. Ижевск, 2. ФГБУН «Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук», г. Ижевск, 3. ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный университет», г. Ижевск, 4. ООО «Т8 Сенсор», г. Москва

S.G. Mukhametdinova1, A.I. Korshunov2,3, DSc, Prof., N.O. Vakhrusheva1, PhD, D.V. Kuznetsov1,           A.G. Kolesnikov1, G.Kh. Ashkar4

1. Izhevsk Petroleum Research Center CJSC, Izhevsk, 2. Udmurt federal researсh сenter of the Ural branсh of the Russian Aсademy of Sсienсes, Izhevsk, 3.Udmurt State University, Izhevsk, 4. "T8 Sensor" LLC, Moscow

Аннотация:

В статье представлен авторский подход к решению задачи формирования предиктивной аналитики по отказам оборудования на основе анализа сигналов системы телемеханики нефтегазодобывающих скважин. Описана процедура предварительной обработки исходных данных, подготовки данных для создания нейросетевой модели. Рассматривается обработка данных с применением двух нейросетевых алгоритмов: карт Кохонена и градиентного бустинга. Показана возможность прогнозирования остановов и отказов оборудования, для представленной выборки точность прогнозирования составила более 90 процентов. Выявлены значимые параметры системы телемеханики нефтегазодобывающих скважин, позволяющие прогнозировать предстоящие остановы оборудования. Предложенное решение может быть внедрено в технологический процесс нефтедобычи путем внедрения специального модуля в программное обеспечение рабочего места диспетчера промысла. Расчеты были выполнены для данных, полученных на месторождении ПАО «Удмуртнефть» имени В.И. Кудинова.

Ключевые слова:

интеллектуальное месторождение, повышение рентабельности нефтегазодобычи, обработка данных системы телемеханики с помощью нейронных сетей, создание нейросетевой модели, предиктивная аналитика отказов скважин, создание модели прогноза остановов нефтегазодобывающих скважин, нейросетевая модель для прогнозирования отказов оборудования, анализ нейросетевых моделей, алгоритм карты Кохонена, алгоритм градиентного бустинга, прогнозирование нештатных ситуаций на нефтедобывающих скважинах на основе анализа сигналов системы телемеханики скважин, специальный модуль по прогнозированию незапланированных отказов добывающих скважин

Abstract:

The article shows the author's approach to solving the problem of generating predictive analytics for equipment failures based on the analysis of signals from the telemechanics system of oil and gas production wells. Pre-processing of the source data has been completed. The preparation of data for creating a neural network model is shown. Data processing was performed using two neural network algorithms: Kohonen maps and gradient boosting. The possibility of predicting equipment shutdowns and failures was demonstrated; for the presented sample, the prediction accuracy was more than 90 percent. Significant parameters of the telemechanics system of oil and gas production wells have been identified, which make it possible to predict upcoming equipment shutdowns. The proposed solution can be implemented into the oil production process by introducing a specialized module into the software of the field controller's workplace. Calculations were performed for data from the field of PJSC Udmurtneft named after V.I. Kudinov.

Key words:

smart field, increasing the profitability of oil and gas production, processing of a telemetry data system using neural networks, creation of neural network model, predictive analytics of well failures, creation of predicting shutdown model for oil and gas production wells, neural network model to predict equipment failures, analysis of neural network models, Kohonen map algorithm, gradient of boosting algorithm, prediction of emergency situations at oil production wells based on the analysis of signals from well telemetry system, special module to predict unplanned failures with production well

Об авторе about author:

А.А. Исаев, к.т.н., /ООО УК «Шешмаойл», г. Альметьевск/

A.A. Isaev, PhD /Sheshmaoil MC LLC, Almetyevsk/

Аннотация:

Представлен блок измерения продукции скважин (БИПС), предназначенный для измерения расхода скважинной продукции. Описаны функционал и основные элементы установки БИПС, пределы допускаемой относительной погрешности измеряемых БИПС величин. Показан принцип работы БИПС и порядок проведения измерений. Приведена схема установки БИПС. Поднимается проблема создания вискозиметра, позволяющего измерять вязкость жидкости в точке отбора (на промыслах), особенно актуальная для месторождений высоковязкой нефти. Приведена принципиальная схема вискозиметра, способного осуществлять замеры вязкости жидкости на промыслах, показана область его применения. Представлено пробозаборное устройство (ПЗУ) и его конструктивные особенности.

Ключевые слова:

измерения массового дебита сырой нефти, измерения объема нерастворенного газа в продукции скважины, замер газового фактора, передвижная установка по замеру газового фактора (УЗГФ), блок измерения продукции скважин (БИПС), установка БИПС, замеры вязкости нефти, вискозиметр, замеры вязкости жидкости на промыслах, прибор Гепплера, устройство пробозаборное щелевого типа

Abstract:

The paper presents the well product metering unit (WPMU), designed to measure the flow rate of well products and describes the functional and basic elements of WPMU, the limits of permissible relative error in values measured by WPMU. The paper also illustrates the WPMU operating principle and the order of measurements performed, including the diagram of WPMU block. The paper provides the discussion on the problem of creating a viscosity meter that allows measuring the viscosity of a liquid a sampling point (in the fields), especially relevant for high-viscous oil fields. One may find the schematic diagram of viscosity meter capable of to perform the metering of liquid viscosity in the fields and the area of its application as well as the sampling device (SD) and its design features

Key words:

measurements of crude oil mass flow rate, volumetric measurements of undissolved gas in well products, measurement of gasoil ratio (GOR), mobile GOR measurement unit (GOT meter), well product metering unit (WPMU), WPMU block, measurements of oil viscosity, viscosity meter, measurements of liquid viscosity at the fields, Geppler device, slotted sampling device

Об авторе about author:

Р.Ф. Мавлютов /ООО «Харампурнефтегаз», г. Губкинский/

R.F. Mavlyutov /Kharampurneftegaz LLC, Gubkinsky/

Аннотация:

В статье рассмотрены практика и особенности применения методов диагностики промысловых трубопроводов в ООО «Харампурнефтегаз», представлены выявленные преимущества и ограничения методов диагностики, таких как длинноволновой ультразвуковой метод (LRUT, Long Range Ultrasonic Technology), метод магнитной томографии (МТМ), внутритрубная инспекция трубопроводов с применением мобильных камер пуска/приема средств очистки и диагностики. Приведены результаты обследований. Проведено сравнение полученных данных с результатами внутритрубной диагностики, дана оценка сходимости результатов.

Ключевые слова:

диагностирование промысловых трубопроводов, метод технического диагностирования трубопроводов, внутритрубная диагностика (ВТД), ревизия трубопроводов, обеспечение целостности переходов трубопроводов через естественные и искусственные преграды, система комплексного сканирования трубопроводов длинноволновым ультразвуковым методом LRUT (Long Range Ultrasonic Technology), экспресс-диагностика трубопровода, бесконтактное диагностирование трубопровода методом магнитной томографии (МТМ), внутритрубная инспекция трубопроводов с применением мобильных камер пуска/приема средств очистки и диагностики

Abstract:

The article discusses the practice and features of the application of methods for diagnosing field pipelines in LLC Kharampurneftegaz, the identified advantages and limitations of diagnostic methods such as: long-wave ultrasonic method LRUT (Long Range Ultrasonic Technology), мagnetic tomography method (MTM), pipelines in-line inspection using mobile start-up and reception cameras cleaning and diagnostic tools. The results of the surveys are presented. The obtained data are compared with the results of in-line diagnostics, and the convergence of the results is estimated.

Key words:

diagnostics of in-field pipelines, method of pipeline technical diagnostics, in-line diagnostics (ILD), revision of pipelines, ensuring the pipeline integrity crossing natural and artificial obstacles, system of complex pipeline scanning by long-wave ultrasonic method (Long Range Ultrasonic Technology), express diagnostics of pipelines, contactless diagnostics of pipelines by magnetic tomography method (MTM), in-line pipeline inspection using mobile stations to launch/ receive cleaning and diagnostic equipment

Об авторах about authors:

А.Ф. Садыков, Б.И. Мухаметзянов, М.В. Черняк, Д.С. Кусяев, Я.Ю. Михнюк, /Nedra Digital (ООО «НЕДРА»), г. Санкт-Петербург/ Д.В. Батрашкин, Р.Р. Худайбергенов /ООО «Газпромнефть-Хантос», г. Ханты-Мансийск/

A.F. Sadykov, B.I. Mukhametzyanov, M.V. Chernyak, D.S. Kusyaev, Ya.Yu. Mikhnyuk /Nedra Digital (NEDRA LLC), St. Petersburg/ D.V. Batrashkin, R.R. Khudaibergenov /Gazpromneft-Khantos LLC, Khanty-Mansiysk/

Аннотация:

В статье рассматривается актуальная проблема мониторинга состояния промысловых трубопроводов в нефтегазовой отрасли, где внутренние коррозионные дефекты представляют собой значительную угрозу. Современные методы оценки состояния трубопроводов имеют ограниченные возможности и могут быть затратными. Предложен новый подход, основанный на применении метода машинного об - учения для прогнозирования роста коррозионных дефектов с использованием исторических данных. Рассмотрены нюансы сбора и обработки данных для моделей машинного обучения, включая отбор ключевых параметров, и ряд экспериментов по прогнозированию дефектов с использованием нескольких архитектур моделей. Особое внимание уделяется сравнению эффективности различных алгоритмов машинного обучения, таких как градиентный бустинг, AutoML, LSTM, PCA и Transformer, при прогнозировании возникновения и увеличения размеров дефектов на стенках промысловых трубопроводов. Показано, что наилучшие результаты демонстрирует модель градиентного бустинга с Transformer, обеспечивающая наименьшую среднюю абсолютную ошибку (МАЕ)

Ключевые слова:

промысловые трубопроводы, обеспечение безопасности эксплуатации трубопроводов, методы оценки целостности трубопроводов, оценка риска коррозии трубопроводов, прогнозирование дефектов на стенках промысловых трубопроводов, уменьшение толщины стенки трубы, алгоритмы машинного обучения при прогнозировании роста скорости развития дефекта трубопровода, модель градиентного бустинга с Transformer, модель градиентного бустинга с LSTM, сравнение алгоритмов машинного обучения для решения задачи прогнозирования остаточной толщины стенки трубопровода

Abstract:

The paper is dedicated to actual problem in monitoring the status of field pipelines in the oil and gas industry, where internal corrosion defects pose significant threat. Modern methods of assessing the pipeline status have limited capabilities and can be costly. The authors of the paper propose new approach based on the application of machine learning method to predict the growth of corrosion defects using historical data. The authors consider the nuances of data pick-up and processing for machine learning models, including the selection of key parameters, and a number of experiments on predicting the defects using several model architectures. Specific attention is paid to comparing the effectiveness of various machine learning algorithms, such as gradient boosting, "AutoML", LSTM, PCA and "Transformer", in predicting the occurrence and increase in the size of defects on the walls of in-field pipelines. The authors also illustrate that the best results are demonstrated by the gradient boosting model with "Transformer", which provides the mean absolute error (MAE).

Key words:

in-field pipelines, ensuring the safety in pipeline operation, methods to assess pipeline integrity, assessing the risk of pipeline corrosion, forecasting the defects on the walls of field pipelines, reducing the pipe wall thickness wall, machine learning algorithms to predict the rate of pipeline defect development, gradient boosting model with “Transformer”, gradient boosting model with LSTM, comparison of machine learning algorithms to resolve the problem with the prediction of pipeline residual wall thicknes

Об авторах about authors:

О.Е. Герулайтис, Р.В. Шум, /ООО «УралТЭП», г. Екатеринбург/

O.E. Gerulaitis, R.V. Shum /"UralTEP" LLC, Yekaterinburg/

Аннотация:

Рассказывается о деятельности компании «УралТЭП», связанной с комплексным проектированием строительства, реконструкции и технического перевооружения объектов энергетики. Описан передовой опыт применения нового отечественного ПО для автоматизированного информационного BIMмоделирования. Представлен программный комплекс Model Studio CS, состоящий из 12 специализированных модулей для комплексной системы информационного моделирования объектов промышленного и гражданского строительства, совмещенных с платформой CADLib Модель и Архив. Описан пилотный проект по внедрению Model Studio CS. Показаны возможности и преимущества отечественного программного продукта, с применением которого выполняются крупные комплексные проекты.

Ключевые слова:

проектирование тепловых электростанций и электросетевых объектов, проектные и изыскательские работы, комплексное проектирование объектов энергетики, разработка проектов строительства газотурбинных и газопоршневых установок на нефтегазовых месторождениях, системы электронного документооборота TDMS, оценка воздействия на окружающую среду (ОВОС), 3D-модели объектов, ПО для 3D-проектирования и автоматизированного информационного BIMмоделирования, технологии информационного моделирования (ТИМ), системы автоматизированного информационного моделирования Model Studio CS

Abstract:

The author of the paper presents the activities of "UralTEP" company related to the integrated design of construction, reconstruction and technical re-equipment of energy facilities and describes the advanced experience of using new domestic software for automated information BIM-modeling. The paper also presents "Model Studio CS" software package, consisting of 12 specialized modules for an integrated information modeling system in the area of industrial and civil construction combined with "CADLib" Model and Archive platform. and informs on pilot project which implemented "Model Studio CS" package. The author also illustrates the possibilities and advantages of Russian software product with the use of which one can carry large complex projects.

Key words:

design of thermal power plants and electric network facilities, design and survey work, integrated design of energy facilitie designing the construction projects for gas turbine and gas piston units at oil and gas fields, TDMS electronic document management systems, evaluation of environmental impact (EEI), 3D models of facilities, Software for 3D designing, automatic information BIM-modeling, information modeling technology (IMT), "Model Studio CS" automated information modeling systems

Об авторах about authors:

О.А. Филимонова, Р.А. Одинцов, /ЗАО «Ижевский нефтяной научный центр», г. Ижевск/

O.A. Filimonova, R.A. Odintsov /Izhevsk Petroleum Research Center CJSC, Izhevsk/

Аннотация:

Статья посвящена выявлению методологических основ формирования системы корпоративного обучения. Описаны основные принципы и подходы к выбору методов корпоративного обучения. Приведены этапы создания и внедрения системы управления знаниями в компании. Рассматриваются подходы к созданию интеллектуальных информационных систем – баз данных – и преимущества их использования в качестве платформы для реализации систем управления знаниями и корпоративного обучения.

Ключевые слова:

методология корпоративного обучения, принципы системы корпоративного обучения, система управления знаниями, корпоративная база знаний, организация непрерывного процесса обучения на единой платформе базы знаний, информационная система управления знаниями, адаптивное и персонализированное обучение, внедрение в систему корпоративного обучения технологий искусственного интеллекта, анализ больших массивов данных

Abstract:

The paper is describing the identification of methodological basis to form corporate training system and presents the basic principles and approaches to the choice of corporate training methods. The authors of the paper provide the stages in creating and implementing the knowledge management system in the Company and discuss the approaches in arranging the intelligent information systems, i.e. databases as well as the advantages of using them as a platform in implementing the knowledge management and corporate training systems.

Key words:

сorporate training methodology, principles of corporate training system, knowledge management system, corporate knowledge base, arrangement of non-stop training process using a unified knowledge basic platform, knowledge management information system, adaptive and personalized training, introduction of artificial intelligence technologies into the corporate training system, analysis of big data files

Об авторах about authors:

Г.О. Жбанков, А.В. Чистяков /ООО «ПрограмЛаб», г. Москва/

G.O. Zhbankov, A.V. Chistyakov /ProgramLab LLC, Moscow/

Аннотация:

Рассмотрены актуальные проблемы цифровизации и особенности стратегий развития нефтегазовых компаний на современном этапе цифровой трансформации, в том числе в части образовательного процесса. Выявлена необходимость разработки программно-аппаратных тренажерных комплексов для приобретения практических навыков безопасного выполнения работ. Показаны преимущества цифровых решений, созданных на базе уникальной платформы компании «Програм Лаб». Представлены функциональные особенности разработанных программных комплексов. Проведен анализ количества внедрений программных модулей виртуальных тренажерных комплексов в секторах нефтегазовой отрасли за последние пять лет. Определены особенности внедрения виртуальных учебных комплексов, в том числе с применением систем виртуальной реальности. Созданные отечественные программные учебные комплексы внедрены в образовательных учреждениях и учебных центрах, используются для подготовки специалистов нефтегазовой отрасли без риска травматизма и создания аварийных ситуаций.

Ключевые слова:

компьютерные тренажеры, платформа для создания цифровых двойни программно-аппаратные тренажерные комплексы цифровых двойников, виртуальные тренажеры, подготовка персонала нефтегазовой отрасли, программный комплекс «Химия нефти», программный комплекс «Геология нефти и газа», программный комплекс «Подготовка нефти и газа», программный комплекс «Переработка нефти и газа», программный комплекс «Транспортировка нефти и газа», программный комплекс «Хранение нефти и газа», внедрение программных комплексов с использованием систем виртуальной реальности

Abstract:

The current problems of digitalization and the specifics of the development strategies of oil and gas companies at the current stage of digital transformation, including in the educational process, are considered. The necessity of developing software and hardware training complexes for the acquisition of practical skills for the safe performance of work has been identified. The advantages of digital solutions created on the basis of the unique platform of the ProgramLab LLC are revealed. The functional features are listed on the examples of the developed software complexes. The analysis of the number of implementations of software modules of virtual training complexes in the areas of oil and gas over the past five years has been carried out. The features of the introduction of virtual educational complexes using virtual reality systems are determined. Domestic software training complexes have been created and implemented in educational institutions and training centers for the safe training of specialists in the oil and gas sector.

Key words:

сomputer simulators, "PL-Twin" platform for digital twins creation, software and hardware training complexes for digital twins, virtual simulators, training of personnel in oil and gas industry, "Chemistry of Oil" software package, "Geology of Oil and Gas" software package, "Oil and Gas Treatment" software package, "Processing of Oil and Gas" software package, "Oil and Gas Transportation" software package, "Oil and Gas Storage" software package, implementation of software packages using virtual reality systems