Об авторах about authors:

Е.В. Шкунов, Н.К. Каюров, Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript В.Н. Ульянов, к.т.н., Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript /ООО «Новосибирский Научно-технический Центр» (ННТЦ), г. Новосибирск/

E.V. Shkunov, N.K. Kayurov, V.N. Ulyanov, PhD /Novosibirsk Scientific and Technical Center LLC (NSTC) , Novosibirsk/

Аннотация:

Современные нефтегазовые проекты характеризуются значительным объемом разнородных геолого- геофизических данных, поступающих из различных информационных систем, сервисных компаний, лабораторий и инженерных программных комплексов. В результате значительная часть времени специалистов расходуется не непосредственно на интерпретацию и принятие решений, а на поиск, подготовку, согласование и комплексирование информации. В статье рассматривается подход к использованию больших языковых моделей (LLM) в качестве интеллектуального интерфейса к корпоративной системе управления геолого-геофизическими данными ALFA. Основой подхода является объектно-процессная модель, обеспечивающая представление геологических объектов, их атрибутов, связей и процессов обработки данных в единой информационной среде. Такая организация данных позволяет использовать LLM не как автономный источник знаний, а как интеллектуальный механизм взаимодействия пользователя с верифицированными корпоративными данными, алгоритмами и аналитическими сервисами.

Ключевые слова:

цифровизация геолого-геофизических работ, большие языковые модели (LLM), система управления геолого-геофизическими данными ALFA, эффективное применение LLM, объектно-процессная модель (ОПМ) для представления геолого-геофизических данных, интерпретация ГИС, преобразование естественно- языковых запросов в SQL, использование LLM для работы с геолого-геофизическими данными, интеллектуальный интерфейс

Abstract:

Modern oil and gas projects are characterized by a significant volume of heterogeneous geological and geophysical data coming from various information systems, service companies, laboratories and engineering software complexes. As a result, a significant part of expert labor is spent not directly on interpretation and decision-making, but on search, preparation, coordination and integration of information. The authors of the paper discuss the approach in using large language models (LLM) as an intelligent interface to ALFA corporate geological and geophysical data management system. This approach is based on the object-process model that provides a representation of geological objects, their attributes, relationships, and data treatment processes in a single information environment. This data organization allows LLM to be used not as an autonomous source of knowledge, but as an intelligent mechanism for the user interaction with verified corporate data, algorithms and analytical services.

Key words:

digitation of geological and geo-physical work, large language models (LLM), ALFA geological and geophysical data management system, effective use of LLM, object-process model (OPM) to represent geological and geophysical data, well geo-service data interpretation, conversion of natural language queries into SQL, use of LLM to operate geological and geo-physical data, smart interface

Об авторах about authors:

И.А. Васинкин, Ю.В. Чередов, А.С. Чернышов, Ю.А. Шибаев, И.Л. Шраго /ООО «ЗАО АМТ», г. Санкт-Петербург Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript /

I.A. Vasinkin, Yu.V. Cheredov, A.S. Chernyshov, Yu.A. Shibaev, I.L. Shrago /"CJSC AMT" LLC, St. Petersburg/

Аннотация:

Описан опыт ООО «ЗАО АМТ» по внедрению моделей искусственного интеллекта (ИИ) в сфере геолого- технологических исследований (ГТИ). Представлены решения, используемые для оптимизации, автоматизации процессов строительства скважин и удаленного управления строительством скважин. Показано, что методы ИИ позволяют решать широкий круг задач, выступая ключевым элементом эволюции отрасли. Как начальный этап этого процесса ООО «ЗАО АМТ» выбрало решение задач семантического поиска запрашиваемой пользователем информации, классификации технологических операций, выполняющихся в процессе строительства скважины, определения количественного анализа шлама. Разработанные технологии подтверждают свою работоспособность в реальных условиях и позволяют сделать первые шаги к снижению нагрузки на специалистов и повышению объективности ГТИ.

Ключевые слова:

аппаратно-программные комплексы контроля технологических процессов при строительстве скважин, станции ГТИ, станция контроля параметров бурения «ВОСТОК-6», оптимизация и автоматизация режимов бурения, станции ГТИ АМТ-301, интеграция в станции АМТ-301 моделей искусственного интеллекта (ИИ), удаленное управление строительством скважин, система семантического поиска, специализированная RAG-система, интеллектуальные станции ГТИ, система машинного обучения, система количественного анализа шлама, модель компьютерного зрения на основе сверхточных нейронных сетей (CNN)

Abstract:

The experience of "CJSC AMT" LLC in implementing artificial intelligence (AI) models in the field of mud logging is described. The solutions used for optimization, automation of well construction processes and remote control of well construction are presented. It is shown that AI methods allow solving a wide range of tasks, acting as a key element in the evolution of the industry. As the initial stage of this process, "CJSC AMT" LLC chose to solve the tasks of semantic search of user-requested information, classification of technological operations performed during the well construction process, and determination of quantitative analysis of cuttings. The developed technologies confirm their operability in real conditions and allow making the first steps towards reducing the workload on specialists and increasing the objectivity of mud logging.

Key words:

hardware-software complexes for control of technological processes during well construction, mud logging stations, station for control of drilling parameters «VOSTOK-6», optimization and automation of drilling modes, mud logging stations AMT-301, integration into AMT-301 stations of artificial intelligence (AI) models, remote control of well construction, semantic search system, specialized RAG system, intelligent mud logging stations, machine learning system, system for quantitative analysis of cuttings, computer vision model based on convolutional neural networks (CNN)

Об авторах about authors:

З.И. Ахметова1, А.В. Морозова2, А.А. Шевченко2, Д.П. Костин3,

1. ООО «БурСервис», г. Бузулук, Оренбургская обл.,  2. ООО «БурСервис», г. Москва,  3. ООО «НПП «Бурение», г. Отрадный, Самарская обл.

Z.I. Akhmetova1, A.V. Morozova2, A.A. Shevchenko2, D.P. Kostin3

1. BurService LLC, Buzuluk, Orenburg region,  2. BurService LLC, Moscow,  3. NPP "Burenie" LLC, Otradny, Samara region

Аннотация:

В работе представлены результаты экспериментальной оценки стойкости пяти рецептур цементного камня, применяемого при цементировании скважин в условиях агрессивного воздействия сероводорода и углекислого газа. Актуальность исследования обусловлена необходимостью обеспечения долговременной герметичности заколонного пространства и предотвращения межколонных давлений, возникающих вследствие коррозионно-механической деградации цементного камня. Испытания про ведены в автоклаве при температуре 11 °C, общем давлении 3,9 МПа и парциальном давлении H2S 3,9 бар, CO2 – 5,07 бар. Экспозиция составила 240, 720 и 1440 ч. Методами исследования являлись визуальная оценка трещинообразования, динамика изменения массы, а также механические испытания на сжатие. Наибольшую склонность к образованию разрушающих трещин после сушки показали рецептуры на основе ПЦТ-I-50, что коррелирует со снижением прочностных характеристик. Введение микро кремнезема, обладающего высокой пуццолановой активностью, в состав цемента класса ПЦТ-I-G-CC-1 полностью исключило развитие растрескивания на всем протяжении испытаний. Полученные данные подтверждают, что оптимизация структуры порового пространства путем снижения пористости является ключевым фактором повышения стойкости цементного камня к углекислотной и сероводородной коррозии.

Ключевые слова:

крепления скважин, герметичность заколонного пространства, тампонажные материалы, повреждение цементного камня под воздействием агрессивных компонентов пластовых флюидов, коррозия цементного камня, оценка деградации механических свойств и трещиностойкости цементного камня, разработка рецептур тампонажных материалов, обеспечение долговечности цементного камня в агрессивных средах, пуццолановые добавки, лабораторное тестирование рецептур тампонажных материалов, автоклавные испытания, микрокремнезем, газоблокатор

Abstract:

The paper presents the results of an experimental evaluation of the resistance of five formulations of oil well cement stone used in well cementing under aggressive exposure to hydro gen sulfide and carbon dioxide. The relevance of the study is determined by the need to ensure long-term sealing of the annulus and prevent intercolumn pressures arising from corrosion-mechanical degradation of cement stone. The tests were conducted in an autoclave at a temperature of 11 °C, a total pressure of 3.9 MPa, and partial pressures of H2S 3.9 bar and CO2 5.07 bar. The exposure time was 240, 720, and 1440 hours. The research methods included visual assessment of crack formation, mass change dynamics, and mechanical compression tests. It was found that the formulations based on PST-I-50 exhibited the highest tendency to form destructive cracks after drying, which correlates with a decrease in strength characteristics. The introduction of microsilica, which possesses high pozzolanic activity, into the PST-I-G-CC-1 cement formulation completely eliminated the development of cracking throughout the entire testing period. The obtained data confirm that optimization of the pore space structure by reducing porosity is a key factor in increasing the resistance of cement stone to carbon dioxide and hydrogen sulfide corrosion.

Key words:

сasing well borehole, tightness of annulus space, squeeze materials, damage to cement stone as a result of formation aggressive fluid components effect, corrosion of cement stone, assessment of degradation in cement stone mechanical properties and crack resistance, designing the squeeze material formulations, ensuring durability of cement stone in aggressive environments, pozzolan additives, lab testing of squeeze materials formulations, autoclave tests, micro-silicon, gas blocker

Об авторах about authors:

С.Г. Мухаметдинова1,2, А.И. Коршунов1, д.т.н., проф., Н.О. Вахрушева2, к.т.н., Д.В. Кузнецов2,

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

S.G. Mukhametdinova1,2, A.I. Korshunov1, DSc, Prof., N.O. Vakhrusheva2, PhD, D.V. Kuznetsov2

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

Аннотация:

Внеплановые остановки нефтедобывающих скважин являются неотъемлемой частью и одной из проблем такого сложного процесса, как добыча нефти. В статье рассмотрены основные причины их возникновения и возможные последствия. В целях уменьшения воздействия данной проблемы на технологический процесс разработан и представлен модуль прогнозирования внеплановых отказов на основе применения элементов искусственного интеллекта. Предлагаемый модуль анализирует параметры системы телемеханики в соответствии с разработанным алгоритмом на аналитической плат форме российского производства Deductor (г. Рязань, ООО «Аналитические технологии»), что актуально в условиях санкций. Данная плат форма включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин (№ 2009613650 от 8 июля 2009 года). Алгоритм совмещает данные параметров системы телемеханики и исторически накопленные данные предыдущих периодов из журнала неисправностей. Модуль способен анализировать данные, полученные со скважин двух типов: оснащенных штангово-глубинными насосами и электроцентробежными насосами. В статье показано сравнение результатов прогнозирования внеплановых остановок скважин, выполненных на базе накопленных данных 2023 года, с результатами, полученными при тестировании алгоритма на массиве данных 2025 года. В дан ной работе также представлено сравнение результатов прогнозирования внеплановых остановок нефтедобывающих скважин по различным периодам прогноза, в том числе 7, 14 и 30 дней. Выявлено незначительное уменьшение вероятности прогнозирования в связи с увеличением периода прогнозирования. Описана схема применения вероятности прогнозирования внеплановых остановок нефтедобывающих скважин непосредственно в условиях промысла. Полученная информация может быть использована в производственных условиях для решения специфических задач ряда специалистов, таких как технологи, геологи, электрики, мастера, операторы. В долгосрочном периоде информация может использоваться специалистом центрального диспетчерского управления компании для формирования месячного плана-графика выезда бригад капитального ремонта скважин. Следующим этапом в исследовании метода прогнозирования внеплановых остановок нефтедобывающих скважин являются опытно-промышленные испытания на промысле. Следует отметить, что будущее нефтедобывающей промышленности неразрывно связано с цифровыми технологиями. Необходимо развивать компетенции работающих специалистов в области применения искусственного интеллекта и баз данных – это позволит им эффективно использовать существующие инструменты и быть готовыми к внедрению будущих инноваций в области нефтяной промышленности.

Ключевые слова:

нефтегазодобывающая скважина, интеллектуальная скважина, внеплановые остановки нефтедобывающих скважин, прогнозирование работы нефтедобывающих скважин с применением технологий искусственного интеллекта, модуль прогнозирования внеплановых остановок нефтегазодобывающих скважин по параметрам системы телемеханики, нейросетевая модель для определения отказов оборудования, платформа Deductor, метод построения дерева решений, предиктивная аналитика, внутрисменные отказы оборудования

Abstract:

Unscheduled shutdowns of oil wells are an integral part and one of the problems of such a complex process as oil production. This article presents the main causes of their occurrence and possible consequences. In order to reduce the impact of this problem on the technological process, a module for predicting unscheduled failures based on the use of artificial intelligence elements has been developed and pre sented in this paper. The proposed module analyzes the data of telemetry system parameters in accordance with the developed algorithm in the Russian made analytical platform Deductor (Ryazan, Analytical Technologies LLC), which is very relevant in the con text of sanctions. This platform is included in the Unified Register of Russian Programs for Electronic Computers (No. 2009613650 dated July 8, 2009). The algorithm uses combined data of telemetry system parameters and historically accumulated data from previous periods from the fault log. The module is capable of analyzing data obtained from two types of wells, one of which is equipped with sucker rod pumps, the other, accordingly, with electric submersible pumps. This article compares the results of forecasting unscheduled well shutdowns based on accumulated data from 2023 with those obtained by testing the resulting algorithm on a dataset from 2025. This paper also presents a comparison of the results of forecasting unscheduled shutdowns of oil producing wells for various forecast periods, including 7, 14, and 30 days. A slight decrease in forecast probability was revealed due to an increase in the forecast period. A scheme for applying the probability of forecasting unscheduled shutdowns of oil producing wells directly in the field is described. The obtained information can be used in a production environment to solve specific problems by a number of specialists, including: technologists, geologists, electricians, foremen, and operators. In the long term, the information can be used by a specialist at the company's central dispatch center to create a monthly schedule for well work over crews. The next stage in the study of the method for forecasting unscheduled shutdowns of oil producing wells is pilot testing in the field. It's worth noting that the future of the oil industry is inextricably linked to digital technologies. It's essential to develop the competencies of working professionals in the application of artificial intelligence and databases. This will enable them to effectively utilize existing tools and be prepared for the implementation of future innovations in the oil industry.

Key words:

oil and gas production well, smart well, unscheduled shutdowns of oil production wells, forecasting the operation of oil production wells using artificial intelligence technologies, forecasting module for unscheduled shutdowns of oil and gas production wells based on the parameters of telemetry system, model of neural net work to determine equipment failures, "Deductor" platform, decision-tree construction method, predictive analytics, in-shift equipment failures

Об авторах about authors:

Е.С. Ушаков, Т.С. Ющенко, к.ф-м.н., Е.С. Егорова, Д.В. Масленников, И.С. Лопина, Д.В. Калач, Я.Г. Васильцова /ООО «Моделирование и прогноз», г. Самара/

E.S. Ushakov, T.S. Yuschenko, PhD., E.S. Egorova, D.V. Maslennikov, I.S. Lopina, D.V. Kalach, Ya.G. Vasiltsova /"Modeling and Forecast" LLC, Samara/

Аннотация:

Представлен инновационный программный продукт – симулятор «Равновесие», благодаря которому воз можно создать одну модель, сопровождающую флюид от пластовых условий до ступенчатой сепарации, значительно сокращая путь от исходного отчета до обоснованного, оптимального инженерного решения. Описаны возможности и преимущества ПО по расчету фазового поведения флюидов «Равновесие» в сравнении с классической настройкой PVT модели. Показана поизводственная ценность перехода от ручной адаптации к автоматической настройке PVT-модели по лабораторным и промысловым данным. Описаны принципы работы и функционал информационной системы. Показан практический эффект от использования симулятора.

Ключевые слова:

cимулятор «Равновесие»; моделирование фазового поведения флюида; PVT модель флюида для пласта, скважины и промысла; сопровождение разработки газоконденсатного месторождения; установка комплексной подготовки газа (УКПГ); промысловые газоконденсатные исследования (ГКИ); автоматическая настройка PVT модели по лабораторным и промысловым данным; PVT-отчеты, модели искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения; автоматический поиск зависимостей изменения компонентного состава пластового флюида от глубины залегания пласта; сепарация флюида; ачимовские отложения

Abstract:

The group of authors present the innovative soft ware product, i.e. “Equilibrium” simulator, with the use of which it is possible to create a single model that accompanies the fluid from reservoir conditions to step-by-step separation, thus significantly reducing the path from the initial report to a reasonable, optimal engineering solution. The authors describe the possibilities and advantages of this software in calculating phase behavior of fluids in comparison with the classical setting of PVT-model and illustrate the production value of transition from manual adaptation to automatic adjustment of PVT-model based on lab and field data. The paper presents the description of operational principles and functionality of the information system as well as the practical effect with the use of this simulator.

Key words:

"Equilibrium" simulator; simulation of fluid phase behavior; PVT-fluid model for reservoir, well and the field; support while developing gas condensate field; integrated gas treatment plant (IGTP); field gas condensate studies (GCS); automatic adjustment of PVT-model based on lab and field data; PVT-reports, models of artificial intelligence (AI) and machine learning; automatic search of dependencies for the changes in formation fluid component composition from the formation depth; fluid separation; Achimov deposits

Об авторах about authors:

А.М. Гурьев М.И. Микрюков, К.В. Тихомолов, В.В. Решетник, /ООО «Газпром ЦПС», г. Санкт-Петербург/

A.M. Guryev, M.I. Mikryukov, K.V. Tikhomolov, V.V. Reshetnik /Gazprom CPS”LLC, St. Petersburg/

Аннотация:

Рассматриваются цифровые продукты ООО «Газпром ЦПС», разработанные для решения прикладных задач нефтегазовой, строительной и проектной отраслей. Особое внимание уделено четырем решениям: системе оценки актива «Интегра», системе оценки наземной инфраструктуры «Оптима», интеллектуальной системе управления документацией «АФИДА» и программе автоматизированного анализа фото- и видео данных Focus AI. Показано, что ключевая особенность подхода ООО «Газпром ЦПС» заключается не только в разработке отдельных программных продуктов, но и в полном цикле создания цифровых решений: от анализа производственной задачи и перевода отраслевой экспертизы в ИТ-требования до разработки, внедрения, документирования, технической поддержки и последующего развития систем. Такой подход позволяет создавать реально работающие инструменты, встроенные в производственные процессы крупных промышленных компаний.

Ключевые слова:

цифровизация нефтегазовой отрасли, ИТ-консалтинг, оценка перспективных лицензионных участков и месторождений углеводородного сырья, система оценки актива «Интегра», оценка наземного обустройства нефтегазовых месторождений, система оценки наземной инфраструктуры «Оптима», искусственный интеллект для управления технической документацией, интеллектуальная система управления документацией «АФИДА», программа автоматизированного анализа фото- и видеоданных с применением искусственного интеллекта Focus AI

Abstract:

The authors of the paper discuss the digital products of "Gazprom CPS" LLC, which are designed to resolve the application problems in oil and gas, construction and project design industries. Special attention is paid to four solutions: "Integra" asset assessment system, "Optima" surface infrastructure assessment system, "AFIDA" intellectual documentation management system, and "Focus AI" automated photo and video data analysis software. The authors gave illustrated the fact that the key feature of "Gazprom CPS" approach is not focused only on designing the individual software products, but also in full cycle of creating digital solutions: from analyzing production tasks and transition of industry expertise into IT-requirements to the development, implementation, documentation, technical support, and subsequent development of systems. This approach allows for the creation of actual operative tools that are integrated into the production processes at large industrial companies.

Key words:

digitation in oil and gas industry, IT-consulting, assessment of perspective license areas and hydrocarbon fields, "Integra" asset assessment system, assessment of surface oil and gas field construction, "Optima" surface infra structure assessment system, artificial intelligence for technical documents management, "AFIDA" intellectual document management system, "Focus AI" automated photo and video data analysis software using artificial intelligence

Об авторе about author:

А.В. Федосеев, /ООО «Визиолоджи», г. Москва/

A.V. Fedoseev /"Viziology" LLC, Moscow/

Аннотация:

Подняты проблемы, связанные с импортозамещением бизнес- аналитических систем на нефтегазовых предприятиях. Рассматриваются задачи BI-систем и возможность пере хода на российскую BI-платформу, способную восстановить и усилить аналитическую устойчивость и суверенитет компании. В качестве замены зарубежных BI-платформ предложена российская BI-платформа Visiology. Это не просто российский аналог зарубежных платформ, она предлагает новый контур управленческой устойчивости: от карты месторождения до экономики скважины, от отклонения при строительстве скважины до претензионной позиции, от падения дебита до решения по ГТМ. Представлены возможности, преимущества, функционал и инструменты BI-платформы. Внедрение Visiology позволит нефтегазовым компаниям выйти на новый уровень управления, принимать решения оперативно, опираясь на реальные данные.

Ключевые слова:

бизнес-анализ, BI-аналитика (Business Intelligence), Power BI, российская BI-платформа, единая BI-платформа, автоматизация процессов принятия решений в нефтегазовом производстве, цифровое управление, экономика непроизводительного времени, платформа Visiology, разработка месторождений, единая управленческая модель, контур бурения в Visiology, ИИ-технологии Visiology Cortex, Self-Service аналитика, ИИ-агенты, «цифровой интеллект» нефтегазового предприятия

Abstract:

The author considers the problems related to import substitution of business analytical systems in oil and gas companies and discuss the tasks of BI-systems and the possibility of switching to Russian BI-platform capable of restoring and strengthening company analytical stability and sovereignty. Russian BI-platform "Visiology" is proposed as a replacement to foreign BI-platforms. This is not just the Russian equivalent of foreign platforms; it offers a new framework of management stability, i.e. from the field map to the economics of a well, from deviation during well construction process to precise well position, from flow rate drop down to the decision on WWO. The author also presents the possibilities, advantages, functionality and tools of BI-platform. The introduction of "Visiology" will allow oil and gas companies to reach a new level of management and make decisions promptly based on real data.

Key words:

Business analysis, BI-analytics (Business Intelligence), Power BI, Russian BI-platform, unified BI-platform, automation of decision-making processes in oil and gas production process, digital management, economy of non-productive time, "Visiology" platform, field development, unified management model, drilling contour in "Visiology", "Visiology Cortex" AI technologies, Self-Service analytics, AI agents, "digital intelligence" of the oil and gas production company

Об авторах about authors:

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

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

Аннотация:

Рассмотрена проблема возникновения производственного травматизма и технологических просто - ев при выполнении работ на оборудовании добычи и эксплуатации нефти и газа. Актуализированы требования к качеству обучения инженерно-технического персонала и сотрудников предприятий, в том числе с применением программных плат форм. Определены преимущества цифровых плат форм для обслуживания, оптимизации затрат, инженерного проектирования и безопасного обучения персонала на основе цифровых двойников. Подтверждена актуальность и значимость разработки для нефтегазового сектора. Представлены функциональные особенности в части разработанных программных модулей платформы и коэффициентов эффективности после внедрения и ввода их в эксплуатацию. Модули виртуальных тренаже ров постоянно совершенствуются и разрабатываются с учетом запроса пользователей и особенностей эксплуатируемого оборудования добычи и эксплуатации нефти и газа.

Ключевые слова:

виртуальные обучающие симуляторы, виртуальные тренажеры для подготовки специалистов нефтегазовой отрасли, программное обеспечение для цифровых двойников, платформа для создания цифровых двойников PLTwin, методы трехмерного моделирования и визуализации, цифровые тени нефтегазового оборудования, элементы цифровых двойников для обучения

Abstract:

The issue of occupational injuries and technological downtimes during work on oil and gas production and operational equipment is addressed. The requirements for the quality of training for engineering and technical personnel and employees of enterprises, including the use of software platforms, have been revised. The benefits of digital platforms for maintenance, cost optimization, engineering design, and safe personnel training based on digital twins have been identified. The significance and importance of development for the oil and gas sector have been confirmed. Functional features of the developed software modules of the platform and efficiency coefficients after implementation and commissioning have been presented. The modules of the virtual simulators are constantly being improved and developed, taking into account user feedback and the specific needs of the oil and gas industry.

Key words:

virtual training simulators, virtual simulators for training specialists in the oil and gas industry, software for digital twins, PLTwin digital twin creation platform, three-dimensional modeling and visualization methods, digital shadows of oil and gas equipment, digital twin elements for training.

Об авторе about author:

Д.А. Гугунова  /Самарский филиал ООО «РН-Проектирование Добыча», г. Самара/

D.A. Gugunova /Samara branch of "RN-Proektirovanie Dobycha" LLC, Samara/

Аннотация:

Статья посвящена проблеме актуализации сметно- нормативной базы капитального строительства в нефтегазовой отрасли в условиях цифровизации производственных процессов. Рассмотрена эволюция методов нормативных наблюдений с переходом от ручной фиксации к дистанционному мониторингу с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Детально проанализирована специфика применения дронов при пневматических и гидравлических испытаниях, погружении шпунтовых и анкерных свай, буровзрывных работах, логистических операциях и осмотре трубопроводов на базе автоматизированных измерительных систем (АИС). Проведен сравнительный анализ точности и трудозатрат при традиционном и дистанционном методах сбора данных. Сформулированы технические и методологические ограничения, обоснованы пути их преодоления для обеспечения легитимности получаемых сметных норм.

Ключевые слова:

элементные сметные нормы (ЭСН), капитальное строительство в нефтегазовом секторе, беспилотные авиационные системы (БПЛА), БПЛА с тепловизионным модулем, фотограмметри -ческий софт, создание цифрового «слепка» реально го объекта, управление БПЛА нормировщиком, ортофотопланы, инженер-нормировщик с компетенциями оператора, совмещение методов нормативных наблюдений с применением непрерывного гео - пространственного мониторинга

Abstract:

The paper is presenting the problem in updating cost-estimate regulatory framework for capital construction in oil and gas industry in context of industrial process digitation. The author considers the evolution of regulatory observation methods with transition from manual fixation to remote monitoring using unmanned aerial vehicles (UAVs). The author also specifics in details the use of UAV in course of pneumatic and hydraulic tests, installation of sheet and anchor piles, drilling and explosion operations, logistic operations and inspection of pipelines based on automated metering systems (AMS). The paper also provides the comparative analysis of the accuracy and labor costs while per forming traditional and remote data pick-up methods. The author formulates the technical and methodological limitations, substantiates the ways to overcome them in order to ensure the legitimacy of cost estimate standards obtained.

Key words:

Cost estimate elements (CEE), capital construction in oil and gas sector, unmanned aerial systems (UAV), UAV with thermal imaging module, photogrammetric software, creation of real object digital "cast", control over UAV by normalizer, ortho/photo-planes, a normalizing engineer with operator competencies, combining of regulatory observation methods with the use of continuous geo-spatial monitoring

Об авторе about author:

А.Д. Антонов, /ООО "ГД" (GISDATA), г. Екатеринбург, г. Санкт-Петербург, г. Пермь, г. Новосибирск A.D. Antonov /GD (GISDATA) LLC, Yekaterinburg, Saint-Petersburg, Perm, Novosibirsk/

Аннотация:

Рассмотрены современные методы сбора пространственных данных для формирования цифровых двойников. На примере экосистемы Tersus (воздушный лидар MVP B1, мобильный сканер MVP S1 и ГНСС-приемник TS30) показано, как интегральный подход повышает эффективность инженерных изысканий.

Ключевые слова:

цифровые двойники инфраструктуры, цифровизация ТЭК, цифровизация инженерных изысканий, мультисенсорные комплексы, двухволновые воздушные лидарные системы, воздушная топографо-батиметрическая съемка, мониторинг водохранилищ, анализ береговой эрозии, изыскания судоходных путей, геодезия, гидрография, цифровой двойник сложных гидрологических систем, батиметрический лидар, мобильное 3D-сканирование, SLAM сканер, Visual SLAM, спутниковый приемник, Tersus MVP B1, Tersus MVP S1, Tersus TS30

Abstract:

The author of the paper considers the modern methods of spatial data pick-up to form digital twins are considered. Basing at the example of "Tersus" ecosystem (MVP B1 aerial lidar, MVP S1 mobile scanner and TS30 GNSS-receiver), the author Illustrates how an integrated approach improves the efficiency of engineering surveys.

Key words:

digital twins of infrastructure, digitalization of fuel and energy complex, digitalization of engineering surveys, multi-sensor complexes, two-wave aerial lidar systems, aerial topographic and bathymetric surveying, water reservoir monitoring, analysis of coastal ero sion, surveys of shipping lanes, geodesy, hydrography, digital twin of complex hydrological systems, bathymetric lidar, mobile 3D scanning, SLAM scanner, Visual SLAM, satellite receiver, "Tersus" MVP B1, "Tereus" MVP S1, "Terus" TS30