Об авторах about authors:

А.Д. Черников, к.т.н., О.К. Чащина-Семенова, к.т.н. /Институт проблем нефти и газа РАН, г. Москва/ А.А. Черникова, /Инновационный технологический центр МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва/

A.D. Chernikov, PhD, O.K. Chashchina-Semenova, PhD /Institute of Oil and Gas Problems of the Russian Academy of Sciences, Moscow/ A.A. Chernikova /Innovation Technology Center MSTU N.E. Bauman, Moscow/

Аннотация:

В условиях санкционной войны, развернутой ведущими западными государствами против нефтегазового сектора экономики РФ, разработка и внедрение современных технологий искусственного интеллекта (ИИ) является одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности и безопасности производственных процессов при разработке нефтегазовых месторождений. Сегодня технологии генеративного искусственного интеллекта (GenAI) изменили технологический ландшафт автоматизации производства, включая нефтегазовую инженерию и другие промышленные области. В то же время в нефтегазовой отрасли, как и в других отраслях с опасными условиями труда, применение генеративных моделей сдерживается в связи с высокими требованиями к надежности систем. Цена ошибки высока, сбой может повлечь за собой значительный экономический ущерб и угрозу для безопасности персонала. Однако бурное развитие и совершенствование современных технологий искусственного интеллекта не оставляют сомнений в том, что данные проблемы будут преодолены и в ближайшее время мы увидим практические примеры использования интегрированных интеллектуальных систем с GenAI для решения сложных производственных задач.

Ключевые слова:

интеллектуальное месторождение, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, машинное обучение, нейронные сети, универсальные интеллектуальные модули и комплексы, интегрированные интеллектуальные системы автоматизации разработки и эксплуатации месторождений

Abstract:

In the context of sanctions pressure from leading Western countries on the Russian oil and gas sector, the development and implementation of modern artificial intelligence (AI) technologies represents one of the most promising directions for improving the efficiency and safety of production processes in oil and gas field development. Today, generative artificial intelligence (GenAI) technologies are reshaping the technological landscape of industrial automation, including oil and gas engineering and other industrial domains. However, in the oil and gas industry, as in other sectors with hazardous operating conditions, the adoption of generative models is constrained by stringent reliability requirements. The potential cost of a failure is high, as it could lead to significant economic damage and pose a threat to personnel safety. Nevertheless, the rapid development and continuous improvement of modern artificial intelligence technologies leave no doubt that these challenges will be overcome. In the near future, we can expect to see practical examples of integrated intelligent systems utilizing GenAI to solve complex production tasks

Key words:

complications and emergency situations during well construction, drill string sticking, geological and technological measurement data, automated processing of field information, machine learning, neural network models, universal intelligent modules and complexes.

Об авторах about authors:

М.А. Мельников, В.А. Гиевский, С.В. Лобанов /ООО «БурСервис», г. Москва/ Т.М. Бондаренко, доцент,  /ФГБОУ ВО «Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина», г. Москва/

M.A. Melnikov, V.A. Gievskiy, S.V. Lobanov /BurService LLC, Moscow/ T.M. Bondarenko, Associate Prof. /I.M. Gubkin Russian State Oil and Gas University (NRU), Moscow/

Аннотация:

В статье рассматриваются возможные сценарии применения интеллектуальных ИИ-ассистентов на базе больших языковых моделей (LLM) для решения ключевых проблем нефтесервисной отрасли: высокой цены ошибок, операционных простоев и зависимости от опыта персонала (на примере компании «БурСервис»). Описывается архитектура таких систем, отмечается их отличие от традиционной RPA, использование технологии RAG для работы с внутренними базами знаний и гибридные подходы для обеспечения информационной безопасности. На примерах показано, как ИИ-агенты могут выступать в роли «цифрового напарника» для полевого инженера, предоставляя мгновенный доступ к регламентам, помогая в диагностике, принятии решений и обучении. Представлен расширенный функционал агентов, включая прогнозное техническое обслуживание, оптимизацию МТО и автоматизацию отчетности. Показано, что ИИ-агенты способны трансформировать операционную среду, превращая накопленные экспертные данные в доступный цифровой актив и повышая эффективность работы персонала всех уровней.

Ключевые слова:

интеллектуальные ассистенты, генеративный искусственный интеллект (ИИ), гиперреалистичный виртуальный ассистент, внедрение ИИ-ассистентов в нефтесервисных компаниях, эволюция ИИ, машинное обучение, искусственный интеллект в нефтесервисе, большие языковые модели (LLM), «опенсорсные» модели, архитектура ИИ-агента, программные роботы RPA (Robotic Process Automation), функционал ИИ-агента для полевого инженера

Abstract:

The authors of the paper discuss possible scenarios in using the intelligent AI assistants based on large language models (LLM) to resolve the key problems in oilfield services industry, i.e. high cost of errors, operational downtime and dependence on personnel experience (as based on BurService Co. operation). They describe the architecture of such systems, their difference from traditional RPA, the use of RAG technology for operate the knowledge internal bases and hybrid approaches to ensure information security. Basing upon the history cases the authors illustrate how AI agents may act as "digital partner" for field engineer, providing instant access to regulations, thus assisting with diagnosis, decision-making and training. They also present the expanded functionality of agents, including the predictive maintenance, logistics and material provision optimization and automation of reporting. The authors illustrate that AI agents are able to transform the operational environment, turning accumulated expert data into an accessible digital asset and increasing the efficiency of personnel at all levels.

Key words:

intelligent assistants, generative artificial intelligence (AI), hyper-realistic virtual assistant, implementation of AI assistants in oilfield service companies, AI evolution, machine learning, artificial intelligence in oilfield services, large language models (LLM), "open-source" models, AI agent architecture, RPA (Robotic Process Automation) software robots, AI agent functionality for field engineer

Об авторах about authors:

Л.И. Тихомиров, к.т.н. А.С. Овчинников,  К.С. Ромохов, /Группа компаний ITPS, г. Москва/

L.I. Tikhomirov, PhD, A.S. Ovchinnikov, K.S. Romokhov /ITPS Group of Companies, Moscow/

Аннотация:

Рассматриваются вопросы, связанные с эффективным управлением разработкой газоконденсатных месторождений на основе применения данных в режиме реального времени, цифровых моделей и искусственного интеллекта. Предложено решение, сформированное на базе ПО ГК ITPS – AVIST Oil&Gas, которое представляет собой единую информационную среду, связывающую существующие информационные системы как источники информации и цифровые модели как инструменты моделирования сложных систем. Описаны механизм действия системы, взаимодействие компонентов, задачи, решаемые с помощью единой системы, и инструменты для их решения. Задача оптимизации добычи также выполняется внутри единой системы с целью извлечения определенного количества углеводородов при рациональном использовании пластовой энергии с учетом технологических и геологических ограничений, а также планов мероприятий на фонде. Обозначены эффекты, достигнутые благодаря выстраиванию бизнес-процессов в цепочку принятия производственных решений с использованием AVIST Oil&Gas.*

Ключевые слова:

управление разработкой газоконденсатного месторождения, цифровые двойники на базе решения ITPS – AVIST Oil&Gas, цифровые модели, искусственный интеллект, расчет прогнозируемых показателей добычи, геолого-гидродинамическая модель, упрощение расчетной модели при сохранении точности прогнозирования объемов добычи, ПО ГК ITPS – AVIST Oil&Gas, оптимизация сценария добычи углеводородов, рациональное использование пластовой энергии с учетом технологических и геологических ограничений, мониторинг работы скважин, функциональный модуль «Мониторинг», оценка прогнозных профи лей добычи, оценка риска осложнений

Abstract:

The authors of the paper discuss the issues related to the effective management over the process of gas condensate field development based on the use of real-time data, digital models and artificial intelligence and propose the solution based on "AVIST Oil & Gas" software of "ITPS" Group of Companies, which represents a single information environment media that unites the existing information systems and digital models as simulation tools for complex systems. The authors also describe the mechanism of the system operation, the interaction of its components, the targets resolved using a single system, and the tools for their solution. The task to optimize the production is also performed within a single system in order to produce the certain volume of hydrocarbons with the rational use of formation energy, taking into account process and geological constraints, as well as action plans for the well stock. The authors of the paper outline the effects achieved by arranging business processes into a production decision-making chain using "AVIST Oil & Gas".

Key words:

gas condensate field management over the development, digital twins based on the "AVIST Oil & Gas" solution of "ITPS", digital models, artificial intelligence, calculation of projected production indices, geological and hydro-dynamic model, simplification of calculation model while maintaining the accuracy of production volume forecast according, "AVIST Oil & Gas" software of "ITPS" Group of Companies, optimization of hydro carbon production scenario, rational use of formation energy in view of process and geological constraints, monitoring over well operation, "Monitoring" functional module, evaluation of predicted production profiles, evaluation of complication risks

Об авторе about author:

К.Д. Чекан, /ООО «Техноинфо», г. Москва/

K.D. Chekan /Technoinfo LLC, Moscow/

Аннотация:

В статье рассматриваются современные подходы к цифровому анализу геологических образцов, основанные на использовании передовых аппаратных комплексов. Особое внимание уделяется комплексному подходу при выборе оборудования, который позволяет получать детальную и достоверную информацию о поверхностных и внутренних особенностях образцов, а также оценивать физико-химические свойства горных пород. В статье описываются различные системы анализа горных пород с акцентом на неразрушающих методах и их реализация в отечественных измерительных комплексах.

Ключевые слова:

геологоразведка, цифровой анализ горных пород, сканирование керна, сканер керна UniCore, минералогический анализ, метод рентгеновской дифракции, рентгеновская компьютерная томография геологических образцов, томограф для изучения неконсолидированных полноразмерных кернов Cylindscan-2000, промышленный микротомограф Nanovoxel-4000, методы геологического анализа, цифровые методы исследования геологических образцов, определение химического состава геологических образцов, портативный рентгенофлуоресцентный анализатор «МетЭксперт», лазерный анализатор элементного состава LEA-S500, дифрактометр Powdix, неразрушающие цифровые методы исследования геологических образцов

Abstract:

The article discusses modern approaches to digital analysis of geological samples based on the use of advanced hardware complexes. Particular attention is paid to a comprehensive approach to equipment selection, which allows obtaining detailed and reliable information about the sur face and internal features of samples, as well as assessing the physical and chemical properties of rocks. This article describes various rock analysis systems with an emphasis on non-destructive methods and their implementation in domestic measuring complexes.

Key words:

geo-exploration, digital formation rock analysis, core scanning, "UniCore" core scanner, mineralogical analysis, X-ray diffraction method, X-ray computed tomography of geological samples, "Cylindscan-2000" tomograph to study unconsolidated full-size cores, “Nanovoxel-4000” industrial micro-tomograph, methods of geological analysis, digital methods to study geological samples, determination of chemical composition in geological samples, "MetExpert" portable X-ray fluorescence analyzer, LEA-S500 laser elemental composition analyzer, "Powdix" diffractometer, non-destructive digital methods to study geologi cal samples

Об авторах about authors:

В.В. Кульчицкий, д.т.н., проф., А.В. Щебетов, к.т.н., В.И. Рагзин /Научно-техническое общество нефтяников и газовиков имени академика И.М. Губкина/

V.V. Kulchitskiy, DSc, Prof., A.V. Schebetov, PhD, V.I. Ragzin /I.M. Gubkin Scientific and Technical Community of Employers in Oil and Gas Industry/

Аннотация:

Рассмотрена проблема разобщенности различных буровых сервисов на буровом объекте при строительстве скважин в условиях раздельного сервиса и перегруженности бурового супервайзера полномочиями и обязанностями. На основе опыта повышения эффективности управляющего супервайзинга и сокращения затрат на строительство скважин в Западной Сибири представлена инновационная форма управляющего супервайзинга в сфере инжиниринга бурения – буровой экипаж, состоящий из подрядчиков по бурению, буровым растворам, геонавигации, долотному сервису, координируемый буровым геосупервайзером и управляемый буровым супервайзером.

Ключевые слова:

буровой супервайзинг, раздельный сервис при строительстве скважин, буровой экипаж, штаб-вагон бурового экипажа, геонавигатор, инженер долотного сервиса, буровой мастер, геосупервайзер, инженер по буровым растворам, инженер-геолог, инженер-супервайзер по промышленной безопасности и охране труда, оператор цифрового видеомониторинга, оптимизация управления строительством скважин, цифровая трансформация процесса строительства скважин, интеллектуализация скважин

Abstract:

The paper considers the problem of the disunity of drilling engineering of well construction with separate service and the overload of the drilling supervisor with powers and duties. Based on the experience of increasing the efficiency of management supervision and reducing the costs of well construction in Western Siberia, an innovative form of management supervision of drilling engineering is presented, which solves these problems by the drilling crew of service contractors for drilling, drilling mud, geosteering, and bit service coordinated by the geosupervisor and managed by the drilling supervisor.

Key words:

drilling supervision, separate service during well construction process, drilling crew, drilling crew caravan, geo-navigator, engineer in drill bit service, drilling foreman (geo- supervisor), engineer in drilling fluids, engineer – geologist, engineer – supervisor in industrial safety and labor protection aspects, digital video monitoring operator, well construction management optimization, digital transformation of well construction process, well intellectualization

Об авторах about authors:

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

1. ЗАО «Ижевский нефтяной научный центр» (ИННЦ)), г. Ижевск,  2. Институт механики, ФГБУН «Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук», г. Ижевск

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

1. INNTs JSС, Izhevsk,  2. Institute of Meсhaniсs, Udmurt federal researсh сenter of the Ural branсh of the Russian Aсademy of Sсienсes, Izhevsk/

Аннотация:

Предложен модуль предиктивной аналитики на основе анализа параметров систем телемеханики нефтедобывающих скважин. Модуль предиктивной аналитики обеспечивает предсказание внеплановых остановок скважин, в том числе аварий. Описана структура и компоненты модуля, представлен укрупненный алгоритм функционирования. В условиях санкций в качестве механизма анализа выбрана платформа для обработки данных с применением элементов искусственного интеллекта отечественного производства Deductor. В качестве метода обработки данных для данной задачи выбран метод построения деревьев решений. Предлагаемый модуль предиктивной аналитики выдает во всплывающем окне на персональном компьютере оператора пульта цеха нефти и газа информацию о вероятных остановках нефтедобывающих скважин месторождения, прогнозируемых в течение ближайшей недели. Данные сообщения отправляются по корпоративной электронной почте операторам скважин в службу эксплуатации. В статье обоснована целесообразность разработки и применения модуля предиктивной аналитики. Описаны возникшие в ходе исследования требования к нему. Предложенный модуль предиктивной аналитики предназначен для применения на распределенных объектах в цехах добычи нефти и газа и может быть интегрирован с автоматизированной системой управления нефтедобывающими скважинами. Ее архитектура обеспечивает высокую степень мобильности. Предложенный модуль предиктивной аналитики на основе анализа параметров системы телемеханики скважин может применяться другими нефтегазодобывающими компаниями при условии его адаптации с учетом накопленной ими уникальной статистической информации.

Ключевые слова:

автоматизация и цифровизация процессов нефтегазовой отрасли, методы искусственного интеллекта для предиктивной аналитики остановок скважин, АСУ ТП нефтегазодобывающих скважин, модуль предиктивной аналитики остановок нефтегазодобывающих скважин, аналитическая платформа Deductor, модуль предиктивной аналитики на основе анализа параметров систем телемеханики нефтедобывающих скважин

Abstract:

The paper proposes a predictive analytics module based on the analysis of oil well telemetry parameters. The predictive analytics module predicts unscheduled well shutdowns, including accidents. The structure and components of the module are described, and a comprehensive algorithm of operation is presented. Under sanctions, a platform for data processing using domestically produced artificial intelligence elements Deductor was selected as an analysis mechanism. After conducting research, the method of constructing decision trees was selected as a data processing method for this task. The proposed predictive analytics module displays information about probable shutdowns of oil-producing wells in the field, which are expected to occur within the next week, in a pop-up window on the operator's personal computer in the oil and gas workshop. These messages are also duplicated to the corporate e-mail of the well operators' operation service. The article substantiates the feasibility of developing and using a predictive analytics module. The requirements for it that arose during the study are presented. The proposed predictive analytics module is oriented for use at distributed objects in oil and gas production shops and can be integrated into an automated control system for oil producing wells. Its architecture ensures a high degree of mobility. Replication of the proposed predictive analytics module based on the analysis of well telemetry system parameters is possible for use by other oil and gas producing companies, subject to adaptation based on the unique statistical information accumulated by them.

Key words:

automation and digitalization of processes in oil and gas industry, methods of artificial intelligence for predictive analytics of well shut-downs, automated control system (SCADA) for oil and gas production wells, mod ule of predictive analytics for oil and gas production well shut-downs, “Deductor” analytical platform, module of predictive analytics based on the parameter analysis of oil production wells telemetry systems

Об авторах about authors:

Р.В. Малкош1,2,  С.А. Леонтьев3, д.т.н., проф.,

1.Тюменское отделение «СургутНИПИнефть», г. Тюмень,  2. ПАО «Сургутнефтегаз», г. Сургут , 3. Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень

R.V. Malkosh1,2, S.A. Leontyev3, DSc, Prof.

1. Tyumen branch of «SurgutNIPIneft», Tyumen,  2. Surgutneftegaz PJSC, Surgut,  3. Tyumen Industrial University, Tyumen

Аннотация:

В статье отражен опыт ПАО «Сургутнефтегаз» по изучению и разработке месторождений, расположенных в Восточной Сибири. В процессе исследования обобщен большой фактический материал, включающий данные поисково-разведочного и эксплуатационного, в том числе транзитного, бурения, результаты изучения кернового материала, интерпретации сейсмических данных 3D, а также подбора и реализации систем разработки. Указаны основные факторы, влияющие на успешность разработки пород-коллекторов непского свода, определены подходы и оптимальные системы разработки.

Ключевые слова:

геологоразведочные работы на нефть и газ, карта тектонического районирования фундамента сибирской платформы, Лено-Тунгусская нефтегазоносная провинция, Непско-Ботуобинская антеклиза, оптимальная система разработки место рождений, разработка сложнопостроенных карбонатных и терригенных коллекторов, внутренняя структура (макро- и микроструктура) пласта, оценка запасов углеводородного сырья (УВС), комплексный подход к оценке продуктивности скважин, скважины сложной конструкции, разработка карбонатных пластов ТрИЗ

Abstract:

The article reflects the experience of PJSC Surgutneftegas in studying and developing fields located in Eastern Siberia. In the course of the study, a large amount of factual material was summarized, including data from exploration and production, including transit drilling, core material study, results of 3D seismic data interpretation, as well as selection and implementation of development systems. The article formulates the main factors influencing the success of the development of Nepaarch reservoir rocks, defines approaches and optimal development systems.

Key words:

geo-exploration for oil and gas, tectonic zoning map of Siberian platform foundation, Lena Tunguska oil and gas province, Nepsko-Botuobinskaya anteclise, optimal field development system, development of complexly structured Carbonate and Terrigenous reservoirs, internal structure (macro- and micro-structure) of the formation, assessment of hydrocarbon (HC) reserves, integrated approach to assess well productivity, wells with complex structure, the development of HRR in Carbonate formations

Об авторах about authors:

В.В. Баушин, /ООО «ИМПЕЛ СОФТ», г. Казань/ К.А. Поташев,  д.ф.-м.н., доцент /ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», г. Казань/

V.V. Baushin1, K.A. Potashev2, PhD, Associate Professor 1 IMPEL SOFT LLC, Kazan 2 Kazan (Volga Region) Federal University FGAOU VO, Kazan

Аннотация:

В статье представлена концепция разрабатываемого программного комплекса Solina для интеллектуального заканчивания и управления добычей на горизонтальных нефтегазовых скважинах в режиме реального времени. В условиях импортозамещения и ухода зарубежных вендоров предлагается оригинальное решение, основанное на сопряжении высокоточных математических моделей фильтрации в пласте и гидродинамики многофазного потока в стволе скважины с учетом работы клапанного оборудования устройств управления притоком. Применение модели фильтрации в трубках тока и алгоритмов искусственного интеллекта при решении гидродинамических задач в скважине позволяет значительно сократить время расчетов с сохранением высокой точности. Прогнозируемый прирост добычи за счет внедрения комплекса составляет 30–40 %, при этом снизятся операционные затраты. Описаны архитектура программного обеспечения, этапы разработки, представлены экономическое обоснование и рыночный потенциал проекта.

Ключевые слова:

сложнопостроенные месторождения, интеллектуальная скважина, управление добычей в режиме реального времени, моделирование работы горизонтальной скважины, устройство управления притоком (УУП), программный комплекс Solina, модели фиксированных трубок тока, расчет гидравлики в скважине, аппарат машинного обучения искусственных нейронных сетей, многовариантное гидродинамическое моделирование многофазного потока, гидродинамический симулятор, подбор оптимального режима работы устройств управления притоком, гидродинамическое моделирование, машинное обучение гидравлической модели, повышение эффективности разработки сложных месторождений

Abstract:

The article presents the concept of the Solina software complex under development for intelligent well completion and real-time production management of horizontal oil and gas wells. Amidst import substitution efforts and the departure of foreign vendors, the complex offers an innovative solution. It is based on coupling high-accuracy mathematical models of reservoir filtration and wellbore multiphase flow hydrodynamics, accounting for the operation of flow control devices (valve equipment). The use of the streamtube filtration model and artificial intelligence algorithms for solving wellbore hydrodynamic problems enables a significant reduction in computation time while maintaining high accuracy. The projected production increase from implementing the complex is 30–40 %, accompanied by a reduction in operational costs. The software architecture, development stages, economic rationale, and market potential of the project are described.

Key words:

сomplexly structured fields, smart well, real time production management, simulation of horizontal well operation, inflow control device (ICD), "Solina" software package, models of fixed current tubes, calculation of well hydraulics, machine learning apparatus of artificial neural networks, multi-optional hydro-dynamic modeling of multi phase flow, hydro-dynamic simulator, selection of optimal operating modes for inflow control devices, hydrodynamic modeling, machine learning in hydraulic model, improved efficiency of complexly structured field development.

Об авторе about author:

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

A.A. Isaev, PhD /Sheshmaoil Management Company LLC, Almetyevsk/

Аннотация:

В статье рассматривается применение инженерного калькулятора, осуществляющего расчет оптимальных технологических параметров скважин на основе эмпирических и/или теоретико-эмпирических методов. Построены динамограммы с наложением на фактическую динамограмму (теоретическую и прогнозную) после корректировки параметров станка-качалки. Определено влияние на динамограмму корректировки параметров. В ходе работ получены данные о приросте дебита нефти после оптимизации параметров. Проведение расчетов по описанному в статье методу позволило также оптимизировать снижение глубины спуска насоса (с увеличением скорости откачки, чтобы достичь увеличения дебита при сохранении безопасных нагрузок), в том числе на скважинах, характеризующихся большими приведенными напряжениями. Представлены выводы и рекомендации по применению инженерного калькулятора для достижения оптимального режима эксплуатации скважин.

Ключевые слова:

накопление газа в затрубном пространстве, снижение притока нефти к забою, уменьшение депрессии на пласт, комплексы для откачки газа из скважин (КОГС), программно-технологический комплекс по проектированию оптимальных технологических пара метров работы скважины в условиях откачки газа из затрубного пространства, оптимизация режима работы штангового насоса

Abstract:

This paper reviews the application of an engineer ing calculator using empirical and/or theoretical-empirical methods to calculate optimal process parameters of an oil well. Dynamometer cards were plotted by overlaying the actual dynamometer card with the theoretical and predicted load curves after adjusting the parameters of the sucker-rod pumping unit. The effect of adjusting for parameter changes on the dynamometer card was determined. The data on oil flow rate increment after optimization of parameters were obtained in the course of these works. The calculations based on the method presented in the article have also made it possible to optimally reduce the depth of the pump run (and increase the pumping rate to achieve higher flow rates while maintaining safe loads), including the wells characterized by high reduced stresses. The conclusions and recommendations are presented on the application of the engineering calculator to select the optimal mode of well operation.

Key words:

accumulation of gas in well annulus space, reduction in oil inflow to well bore-hole, reduction of depression upon the reservoir, equipment sets to pump-out gas from wells (COGS), software and technological set to design optimal process parameters of well operation in conditions of gas pumping-out from well annulus space, optimization of sucker rod pump operation mode

Об авторах about authors:

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

A.A. Isaev, PhD, R.Sh. Takhautdinov /Sheshmaoil Management Company LLC, Almetyevsk/

Аннотация:

Представленные в статье зависимости для расчета давления на приеме насоса и забойного давления продемонстрировали высокую сходимость с промысловыми данными при статистической валидации. В рамках статистического анализа для расчета дебита жидкости из пласта в первом приближении использовался линейный закон фильтрации. Теоретический (расчетный) дебит скважин по жидкости оказался завышен в связи с высоким коэффициентом продуктивности, представленным в исходных данных, среднее его значение превысило 3 м3/сут⋅атм. В этой связи он был пересчитан с учетом исторических данных, что также позволило достичь согласования расчетных и промысловых данных: среднеквадратическое отклонение (СКО) значений теоретического и фактического дебита по жидкости составило 0,1 м3/сут, ρ-коэффициент корреляции Пирсона – 0,98, среднее значение коэффициента продуктивности при пересчете получилось равным 0,12 м3/сут⋅атм.

Ключевые слова:

комплекс оборудования по откачке газа из затрубного пространства скважины (КОГС); добыча нефти из скважины штанговыми установками; погружной штанговый насос; давление на приеме насоса; забойное давление; обводненность скважин; газовый фактор; расчет дебита скважин; расчет технологического режима штанговой установки, оборудованной КОГС

Abstract:

This work presents calculation models for pump intake pressure and bottomhole pressure that demonstrated statistically robust performance when comparing computed results with field measurements. Within the statistical analysis framework, Darcy's linear filtration law was used as a first approximation for estimating formation liquid production rates. The theoretical (calculated) liquid production rates proved overestimated due to inflated productivity indices in the input data, where the average value exceeded 3 m3/(day⋅atm). Accordingly, it was recalculated using historical data, that made it possible to achieve alignment between modeled and field measurements: the root mean square deviation (RMSD) between theoretical and actual liquid production rates was 0.1 m3/day, Pearson's correlation coefficient ρ reached 0.98, and the recalculated average productivity index (PI) equaled 0.12 m3/(day⋅atm)

Key words:

equipment set to pump-out gas from well annulus (COGS), oil production from a well equipped with sucker rod pump, submersible sucker rod pump, pressure at pump intake, bottom-hole pressure, well water-cut, gas-oil ratio (GOR), calculation of well production rate, calculation of sucker rod pump process operation equipped with COGS

Об авторе about author:

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

A.A. Isaev, PhD /Sheshmaoil Management Company LLC, Almetyevsk/

Аннотация:

Установлено, что радиус разгазирования нефти (расстояние от оси скважины, соответствующее началу разгазирования нефти в пласте) находится в прискважинной области пласта. При снижении забойного давления в пределах 10 % по сравнению с давлением насыщения радиус разгазирования увеличивается от 0,1 до 1 м. Представлен разработанный на основе анализа исходных данных метод расчета дебита жидкости (нефти) с учетом фильтрационно-емкостных свойств пород-коллекторов и условий эксплуатации скважин ООО УК «Шешмаойл». Отмечена положительная роль откачки газа из затрубного пространства скважины и/или вакуумирования как с точки зрения снижения газосодержания на приеме насоса, так и с точки зрения предупреждения эффекта Жамена. Тот факт, что при эксплуатации скважин, оборудованных КОГС, даже в условиях предельно низких («нулевых») забойных давлений отмечается устойчивая работа нефтенасыщенных пластов, позволяет предположить, что откачка газа из пласта допустима, поскольку весь процесс осуществляется в прискважинной зоне с радиусом до 1 м, и при небольшом значении газового фактора эффект Жамена не будет критичен.

Ключевые слова:

комплекс оборудования по откачке газа из затрубного пространства скважины (КОГС), прогнозирование дебита скважины, оценка дебита скважин, метод расчета давления на приеме насоса, забойное давление, зависимость дебита скважины по жидкости от забойного давления, приток пластового флюида, фильтрационно- емкостные свойства пород-коллекторов, фильтрационная модель

Abstract:

It has been established that the radius of oil degassing (the distance where gas separation from oil begins) corresponds to the nwellbore (near-wellbore) zone of the formation: when the downhole pressure decreases within 10 % of the saturation pressure, the degassing radius increases from 0.1 to 1 meter. Based on the analysis of initial data, the method of fluid (oil) flow rate calculation with regard to poroperm properties and operating conditions of reservoirs at the fields of Sheshmaoil Management Company LLC has been developed. It has been revealed that pumping gas from the annulus and/or evacuation has the greatest positive effect both in terms of reducing gas content at the pump inlet and in terms of removing gas from the wellbore zone of the for mation thereby preventing the Jamin effect. The very fact that stable performance of oil-saturated formations is observed for wells equipped with COGS units, even under conditions of extremely low «zero» downhole pressures, suggests that gas evacuation from the formation is accept able, since the whole process is limited to wellbore zone with a radius of up to 1 m, and the Jamin effect will be less important under small gas oil ratio.

Key words:

equipment set to pump-out gas from well annulus (COGS), prediction of well flow rate, evaluation of well flow rate, method to calculate pressure at pump intake, bottom-hole pressure, dependence of well fluid flow rate from bottom-hole pressure, formation fluid inflow, filtration and capacity properties of formation rock, filtration model

Об авторе about author:

А.Н. Аниськин, /ООО «Газпром проектирование», г. Санкт-Петербург/

A.N. Aniskin /Gazprom Designing LLC, St. Petersburg/

Аннотация:

В статье рассматриваются возможности и преимущества применения технологий информационного моделирования (ТИМ) в процессе проектирования. Информационное моделирование представлено как новая философия проектирования, позволяющая создать виртуальные двойники будущих сложных объектов и обеспечить абсолютную безопасность, технологичность и экономическую обоснованность всех проектируемых объектов. Рассказывается об успешном применении ТИМ при реализации арктических проектов, в частности при создании проекта подводного трубопровода в Арктике, при строительстве компрессорной станции на Ямале, разработке проекта ТЭЦ в Красноярском крае. Представлены отечественные программные платформы – Model Studio CS от ГК «СиСофт» и nanoCAD от «Нанософт», созданные для информационного моделирования. Рассматриваются задачи, которые необходимо решить для успешного внедрения ТИМ.

Ключевые слова:

технологии информационного моделирования (ТИМ); новая философия проектирования; виртуальные двойники; ТИМ при реализации арктических проектов; проект подводного трубопровода в Арктике; трехмерное моделирование; ТИМ при проектировании компрессорной станции; минимизация рисков, связанных с проектными несоответствиями; разработка проекта ТЭЦ; создание точной информационной модели электростанции; программная платформа Model Studio CS; программная платформа nanoCAD; многоуровневые системы контроля качества данных

Abstract:

The author of the paper discusses the possibili ties and advantages of applying information modeling technologies (IMT) in the process of designing. Information modeling is presented as a new design philosophy that makes it possible to create virtual twins of future complex objects and to ensure absolute safety, manufacturabili ty and economic feasibility of all designed objects. The author informs on IMT successful application while completing Arctic projects, in particular, while designing the deep-water pipeline project in the Arctic region, during the construction of a compressor station at Yamal, and while designing the project of thermal power plant in Krasnoyarsk Region. He also presents the Russian software platforms – Model Studio CS from SiSoft Group of Companies and NanoCAD from Nanosoft Company, created for information modeling and discusses the issues that should be resolved for the success ful implementation of IMT.

Key words:

information modeling technologies (IMT); new philosophy in designing; virtual twins; IMT while completing the projects in the Arctics; project of deep-water pipeline in the Arctics; three-dimensional modeling; IMT while designing a compressor station; minimiz ing risks associated with design inconsisten cies; designing the project of thermal power plant; creation of an accurate information model of a power plant; Model Studio CS soft ware platform; NanoCAD software platform; multi-level systems of data quality control

Об авторах about authors:

Л.Д. Зубова, к.т.н.,  Т.Н. Гильмутдинова /АО «Гипровостокнефть, г. Самара

L.D. Zubova, PhD, T.N. Gilmutdinova /Giprovostokneft JSC, Samara/

Аннотация:

Рассматриваются вопросы, связанные с применением 3D-моделирования и созданием информационных моделей в процесcе проектирования специалистами одного из ведущих проектных институтов отрасли – АО «Гипровостокнефть». Представлена линейка отечественных программных продуктов Model Studio CS, используемых для трехмерного моделирования. Рассмотрены стадии разработки моделей, возможности интеграции БДО с системами трехмерного моделирования, инструменты автоматизации, позволяющие повысить эффективность работы в 3D-САПР. Описаны возможности импортозамещения в трехмерном моделировании.

Ключевые слова:

проектно-изыскательские работы, концептуальное проектирование, проектирование комплексного обустройства месторождений нефти и газа, 3D-моделирование, цифровые моде ли, программные продукты Model Studio CS, централизованная база данных оборудования (БДО), Model Studio CS Трубопроводы, Model Studio CS Кабельное хозяйство, Model Studio CS Отопление и вентиляция, Model Studio CS Электротехнические схемы, Model Studio CS КИП, регламент информационного моделирования, 3D-САПР, база графических параметрических трехмерных компонентов, автоматизация заполнения тэговых номеров, считывание больших объемов данных из 3D-моделей, сборка сводных моделей, система управления базами данных (СУБД) PostgreSQL, графическая платформа nanoCAD, информационные модели сложных промышленных объектов

Abstract:

The authors of the paper discuss the issues relat ed to the use of 3D-modeling and the creation of information models in the design process by the expert of one of the leading design institutes in the industry, i.e. Giprovostokneft JSC and pres ent the range of Model Studio CS Russian soft ware products, used for three-dimensional mod eling. They also consider the stages of model designing, the possibilities of integrating EDB with three-dimensional modeling systems, auto mation tools to improve the efficiency of work in 3D- CAD, as well as the possibilities for import substitution in three-dimensional modeling

Key words:

design and survey operations, conceptual design, integrated designing of oil and gas field construction, 3D-modeling, digital mod els, Model Studio CS software products|, centralized equipment database (EDB), Model Studio CS for Pipelines, Model Studio CS for Cables, Model Studio CS Heating and Ventilation, Model Studio CS Electrical and Power Schemes, Model Studio CS Instrumentation, information modeling regulations, 3D-CAD, database of graphical parametric three-dimensional components, automation of tag numbers filling-in, reading large amounts of data from 3D-models, assembling composite models, PostgreSQL data base management system (DBMS), NanoCAD graphic platform, information models for complex industrial facilities

Об авторах about authors:

Р.М. Мустафина,  /ООО «НефтеПромПроект», г. Казань/ В.С. Саубанов, к.т.н., доцент /ООО «Курайсофт», г. Уфа/ R.M. Mustafina /NeftePromProject LLC, Kazan/, V.S. Saubanov, PhD, Associate Professor /Kuraisoft LLC, Ufa/

Аннотация:

Рассматриваются вопросы, связанные с применением технологий информационного моделирования в проектно-изыскательской деятельности. Предложен инновационный подход, ставший решением проблемы координации действий сотрудников отделов, соблюдения сроков, сокращения трудозатрат и повышения качества работ – интеграция BIM моделирования с методом управления рабочим потоком Kanban. Представлены ключевые особенности данного подхода. Для более точного анализа данных проекта предложено внедрение и обучение искусственного интеллекта (ИИ). Приведена схема интеграции ИИ и рабочего потока Kanban в процессе проектно-изыскательских работ. Показаны преимущества инновационного подхода.

Ключевые слова:

проектно-изыскательские работы (ПИР), опасные производственные объекты (ОПО) в нефтяной и газовой промышленности, 3D- сканирование, создание цифровых двойников на стадии инженерных изысканий, BIM-моделирование, комплексная информационная модель, автоматизация процессов ПИР, метод управления рабочим потоком задач Kanban, интеграция BIM моделирования с методом управления рабочим потоком Kanban в процессе проектно-изыскательских работ, искусственный интеллект (ИИ), интеграция ИИ и Kanban в процессе проектно-изыскательских работ

Abstract:

The authors of the paper consider the issues related to the use of information modeling technologies in design and survey activities and pro pose an innovative approach, which has become a solution to the problem in coordinating the actions of department employees, meeting deadlines, reducing labor costs and improving the quality of work, i.e. integration of BIM-modeling with "Kanban" workflow management method. They also present the key features of this approach. The introduction and training of artificial intelligence (AI) is proposed for more accurate analysis of the project data and provide the scheme of AI and "Kanban" integration into the workflow of design and survey operation process. The authors also inform on the advantages of this innovative approach

Key words:

design and survey work (DSW), hazardous industrial facilities (HIF) in oil and gas industry, 3D-scanning, creation of digital twins at the stage of engineering surveys, BIM modeling, integrated information model, automation of HIF processes, "Kanban" workflow management method, integration of BIM modeling with method of "Kanban" workflow management into the process of design and survey work, artificial intelligence (AI), integration of AI and "Kanban" in the process of design and survey work

Об авторах about authors:

Я.Е. Сапожников,  Д.В. Ложкина /ЗАО «Ижевский нефтяной научный центр», г. Ижевск/

Ya.E. Sapozhnikov, D.V. Lozhkina /Izhevsk Petroleum Scientific CJSC, Izhevsk/

Аннотация:

В статье представлен программный комплекс GeoTrack – специальная информационная система для автоматизированного управления инженерными геолого-изыскательскими работами на предприятиях нефтегазовой отрасли. Описана архитектура системы, включающая шесть функциональных модулей: управление предприятиями и объектами, планирование и контроль выполнения работ, рейтингование и премирование персонала, управление тех никой, картографическую визуализацию и управление нормативной документацией.

Ключевые слова:

управление инженерными геолого-изыскательскими работами, программный комплекс GeoTrack, автоматизированный мониторинг выполнения производственного плана инженерных геолого-изыскательских работ, геоинформационные системы, автоматическое формирование производственного плана с учетом комплекса факторов, машинное обучение, алгоритмы прогнозирования производительности работ

Abstract:

The article presents the GeoTrack software system – a specialized information system for auto mated management of engineering geological survey operations at oil and gas enterprises. The system architecture is described, including six functional modules: enterprise and facility management, work planning and execution control, personnel rating and bonus calculation, equipment management, cartographic visualization, and regulatory documentation management.

Key words:

management over engineering geo-exploration works, GeoTrack software package, automated monitoring over the execution of production plan in engineering geo-exploration works, geo-information systems, automatic arrangement of production plan taking into account a set of factors, machine learning, algorithms to predict work performance