Адрес для связи: svstepanov@tnnc.rosneft.ru

Ключевые слова: математическое моделирование, многоуровневое моделирование, многомасштабное моделирование, иерархическое моделирование, разработка нефтяных залежей, CRM

Запасы большинства разрабатываемых в настоящее время нефтяных залежей можно характеризовать как трудноизвлекаемые (ТрИЗ), имея в виду не только запасы нефти в низкопроницаемых коллекторах, но и запасы нефти в заводненных залежах, подгазовых зонах и др. Решение задач разработки таких залежей повышает требования к качеству математического моделирования, в том числе с позиции повышения уровня адекватности моделей и обеспечения возможности анализа неопределенностей. 

В связи с этим целью работы было создание концепции и элементов многоуровневого моделирования как совокупности многомасштабного моделирования (первый этап) и иерархического моделирования (второй этап). Многомасштабное моделирование – это последовательное моделирование вложенных объектов различного масштаба, а именно фрагмента керна, керна, прискважинной зоны и пласта. Суть такого подхода состоит в использовании согласованных моделей оптимальной сложности исходя из принципа «чем сложнее и неопределеннее объект, тем проще должна быть его модель». Согласованность моделей означает возможность определения управляющих параметров на данном масштабе для решения обратных задач на соседнем большем масштабе.

Иерархическое моделирование – это моделирование объекта одного масштаба с последовательным использованием моделей от простой к сложной. В концепции многоуровневого моделирования подразумевается, что наиболее простая модель (модель материального баланса) построена как результат многомасштабного моделирования. Развитие многоуровневого моделирования предусматривает проведение разнообразных исследований, в частности исследований возможности определения свойств осадочных отложений на различных масштабах с помощью моделей оптимальной сложности и исследований, направленных на понимание трансформации различных зависимостей между свойствами при переходе с одного масштаба на другой. Это позволило разработать оригинальные подходы к получению относительных фазовых проницаемостей на масштабах керна и прискважинной зоны с учетом неравновесности многофазного течения, разработать метод упрощенного моделирования скважин, позволяющий воспроизводить немонотонную пульсирующую динамику обводненности. 

Также изучены особенности трансформации различных зависимостей между свойствами при переходе от 2D прокси-модели к 0D модели CRM, что важно для реализации иерархического моделирования. Проведена апробация иерархического моделирования в двух вариантах. Первый вариант определение множеств интерферирующих скважин с использованием энтропийного моделирования для последующего применения этих множеств при расчете динамики добычи жидкости на основе модели CRM. Второй вариант иерархия моделей по типу «характеристика вытеснения – CRM – 2D прокси-модель». Установлено, что использование иерархии моделей приводит к увеличению точности прогнозирования.

Адрес для связи: tmullagaliev@vniineft.ru

Ключевые слова: цифровизация, цифровой двойник, виртуальный расходомер, машинное обучение, большие данные

Одной из основных проблем для одного из добывающих дочерних обществ (ДО) АО «Зарубежнефть» является качество и периодичность замеряемости параметров фонда скважин. Целью данной работы является разработка алгоритма работы со статистическими данными (Big Data), который позволит повысить оперативность реагирования на изменение дебитов жидкости и уменьшить их потери за счет непрерывного мониторинга данных «с устья». Предложена методика построения гибридных моделей виртуального расходомера. В качестве основы рассмотрены модели машинного обучения (machine learning) в комбинации с физической моделью.

В ходе работы выполнены сбор и анализ данных по ДО, обзор подходов и методик машинного обучения и работы с большими данными, обработка данных и формирование моделей машинного обучения с помощью библиотек языка программирования Python. Проработан механизм сбора и фильтрации исходных данных с автоматизацией этого процесса. Протестированы различные типы моделей машинного обучения для решения задачи регрессии, такие как метод опорных векторов, деревья решений, градиентный бустинг, нейросети, сочетание нескольких типов моделей. Сформирован сквозной рабочий процесс (workflow) прогноза дебита жидкости, от получения исходных данных до выдачи готового результата пользователю. Проанализированы и реализованы разные варианты гибридизации статистической и физической моделей.

Уникальность предлагаемого подхода заключается в том, что устьевые параметры являются только частью показателей, влияющих на искомый дебит жидкости, весомое влияние на дебит оказывают также пластовое давление и скин-фактор, которые оперативно не замеряются. При этом погрешность прогноза дебита жидкости прототипа виртуального расходомера не превышает 10 м3/сут, что является достаточным для решения поставленных задач по оперативному реагированию на изменения дебитов.

Оперативность реагирования на изменения дебитов скважин напрямую влияет на повышение операционной эффективности месторождения. Для одного из активов АО «Зарубежнефть» частота замеряемости не позволяет в ежесуточном режиме реагировать на изменения. Существуют два основных варианта решения задачи повышения периодичности замеров. Первый вариант – замена и оснащение кустов/платформ дополнительными автоматизированными групповыми замерными установками. Альтернативный – использование алгоритмов машинного обучения с целью выявления проблемных скважин и постановки их на замер с более высокой периодичностью. При возможности восстановления дебитов в ежесуточном режиме и своевременном проведении компенсационных мероприятий оценочный возврат добычи нефти может составить от 100 т нефти в мес.

Адрес для связи: Shevko.NA@gazpromneft-badra.com

Ключевые слова: фильтрационное моделирование, мониторинг разработки, нерегулярные сетки, геолого-технические мероприятия

Целью работы является расширение возможностей фильтрационного моделирования для решения оперативных задач разработки: оценка энергетического состояния, распределение остаточных запасов, оптимизация закачки, мониторинг разработки и подбор геолого-технических мероприятий (ГТМ). Это достигается за счет пересмотра стандартных этапов построения и эксплуатации моделей (геологическое моделирование, огрубление сетки, адаптация гидродинамической модели, подбор ГТМ, измельчение сетки, оценка технологической эффективности), использования объектного моделирования для построения единой гибридной геолого-гидродинамической модели.

Основная идея подхода – принципиальное описание геологического строения и фильтрационных свойств залежи ограниченным количеством геологических объектов (пласт, пропласток, разлом, трещина), геометрия, связи и свойства, которых заданы минимальным числом структурных элементов сетки и функциональных связей, пропорциональных количеству исходных данных и «элементов-источников» информации (скважины). Дискретизация расчетной сетки в этом случае уходит на более поздние этапы моделирования, когда учитываются конкретные особенности фильтрации. Первичная детализация описания геологического строения может быть улучшена использованием иерархических (многоуровневых, вложенных) структурных элементов сетки большего разрешения.

Результатом таких построений является набор неструктурированных сеток, описывающих геологические объекты, и алгоритмов автопостроения численных нерегулярных многоуровневых сеток, описывающих конкретные особенности фильтрации с учетом всей доступной геологической информации.

Разработан прототип симулятора, позволяющего решать рассматриваемые задачи. Использовалась модель «черной» нефти и специальные алгоритмы измельчения сетки и дискретизации уравнений фильтрации на неортогональные нерегулярные сетки. Выполнено тестирование алгоритмов на аналитических и эталонных задачах. При полномасштабном моделировании получены обнадеживающие результаты – существенное сокращение времени построения и детализации оперативной модели под необходимую задачу фильтрации. Управляемый уровень детализации позволил получить кратное ускорение счета модели при сопоставимой с традиционным подходом точности решения, а при использовании объектного подхода – адресную и быструю настройку модели на историю разработки.

Развитие данного подхода позволит популяризировать использование численного моделирования при решении рутинных задач разработки, используя единую геологическую и гидродинамическую основу со всей имеющейся геолого-промысловой информацией.

Адрес для связи: stur@idg.chph.ras.ru

Несмотря на длинную историю применения метода гидроразрыва пласта (ГРП) и существование большого количества расчетных программ, предназначенных для дизайна ГРП, нефтедобывающие и нефтесервисные компании зачастую сталкиваются с проблемами при проведении ГРП, ряд из которых связан с недостаточной проработанностью физических моделей, заложенных в программные пакеты. Сложность (обычно невозможность) постановки экспериментов в условиях месторождений заставляет обращаться к лабораторным экспериментам. В ИДГ РАН создана уникальная установка, отличающаяся от стандартных формой и размером исследуемых образцов и позволяющая проводить эксперименты по гидроразрыву пласта на образцах искусственного пористого материала, подобранного в соответствии с критериями подобия. Образцы имеют форму дисков диаметром 430 мм и высотой 72 мм, установка позволяет нагружать образцы по трем независимым осям, создавать градиенты порового давления, измерять поровое давление жидкости на сетке точек, регистрировать акустическую эмиссию, зондировать образец акустическими импульсами. В работе рассматриваются результаты экспериментов, проводимых на этой установке, показана необходимость уточнения моделей, используемых для описания процесса образования и распространения трещин ГРП в проницаемом пласте в условиях сложного напряженного состояния. Исследовано затухание ультразвуковых колебаний при прохождении через трещину в зависимости от ее раскрытия. Представлены  результаты экспериментов по исследованию взаимодействия трещины гидроразрыва с созданными в модельном образце нарушениями сплошности.

Адрес для связи: mikhail.agupov@lukoil.com, andrei.rychkov@lukoil-international.com

Ключевые слова: интегрированное моделирование, моделирование месторождений, анализ данных, статистический анализ, оптимизационная задача, регрессия, численные методы

Интегрированное моделирование (ИМ) постепенно становится новым стандартом отрасли для прогнозирования и оптимизации уровней добычи. Такие модели позволяют учитывать возможности и ограничения применяемого оборудования на всей производственной цепочке от пласта до объекта подготовки углеводородов. При этом важно не просто построить модель, но и внедрить ее в бизнес-процесс предприятия, обеспечив тем самым ее использование для текущих и оптимизационных расчетов. И это позволит проводить оценку потенциала каждого узла и системы в целом.

Целью работы является применение математического аппарата алгоритмов оптимизации для повышения уровней добычи жидких углеводородов. В работе представлена концептуальная схема добывающего актива с точки зрения узлового анализа системы. Введены основные переменные, с помощью которых могут быть описаны компоненты рассматриваемой системы, ее параметры и ограничения в каждом узле. Выведена целевая функция. Максимизация данной функции позволяет достигнуть потенциально возможных уровней добычи, при этом учитываются ограничения каждого узла. Рассмотрены основные подходы, используемые для расчета потенциала и оптимизации добычи (стандартные оптимизаторы в применяемом программном обеспечении), предложены подходы к оптимизации с помощью алгоритмов для поиска экстремумов функций. Проведено сравнение профилей добычи, посчитанных без оптимизатора и с помощью различных алгоритмов оптимизации на примере ИМ действующего месторождения.

Сделаны выводы об эффективности использования математического аппарата для оптимизации добычи с применением ИМ, возможных допущениях и ограничениях.

Адрес для связи: mpersova@mail.ru

Ключевые слова: термогидродинамическое моделирование, автоадаптация моделей нефтяных месторождений, закачка теплоносителя

В работе рассматривается подход к полному термогидродинамическому моделированию многофазного многокомпонентного потока в неоднородной пористой среде, включая технологии с закачкой теплоносителя в виде пара или горячей воды и возможные добавления вязких агентов. На каждом шаге по времени в предлагаемом методе выполняется связанный расчет полей давления и температуры на несогласованных шестигранных сетках, описывающих 3D неоднородную среду и конфигурацию скважин. Метод учитывает возможную смену агрегатного состояния и зависимости фазовых свойств от давления, температуры и компонентного состава. По полю давления рассчитываются потоки фаз, осуществляется их перенос между ячейками сетки, после чего обновляется компонентнофазовый состав ячеек и зависящие от него фазовые свойства. В алгоритме переноса используются процедуры группирования ячеек сетки с локальным дроблением временного шага, что позволяет обеспечить корректность процедуры переноса фаз при достаточно крупных временных шагах. Построение цифровой модели включает два этапа: параметризация геолого-гидродинамической модели (ГГДМ) и определение ее параметров. ГГДМ представляется в виде набора трехмерных подобластей, которые формируются в зависимости от технологии разработки и геологических данных по скважинам. 

В зависимости от технологии разработки в вектор параметров могут быть включены значения проницаемости, пористости, начальной насыщенности фаз, теплопроводности в выделенных подобластях, параметры, описывающие границы этих подобластей, параметры зависимостей относительных фазовых проницаемостей от насыщенностей. Значения параметров модели определяются путем решения обратной задачи (автоадаптации). Минимизируемый функционал включает суммы взвешенных квадратов отклонений между фактическими и расчетными значениями различных данных, измеренных по скважинам в процессе разработки месторождения. В качестве данных, полученных по скважинам, могут быть  использованы дебиты нефти, накопленные объемы добытой нефти, обводненность, давление, температура. 

С использованием разработанного подхода были построены модели месторождений средневязкой, высоковязкой и сверхвязкой нефти в республике Татарстан. Показано хорошее соответствие расчетных и фактических характеристик добычи. Помимо этого анализ адекватности получаемых предложенным способом ГГДМ проводился путем решения обратной задачи по первой части периода разработки и сравнения фактических данных по оставшейся части временного периода с прогнозными значениями, рассчитанными по полученной по сокращенным данным модели. Показано, что построенные с использованием предложенного программно-математического аппарата геолого-гидродинамические модели месторождений нефти с различной вязкостью позволяют получать высококачественные прогнозы, что в свою очередь, предоставляет возможности эффективного управления разработкой на базе этих моделей.

Адрес для связи: DKruglov@vniineft.ru

Ключевые слова: методы увеличения нефтеотдачи (МУН), ПАВ-полимерное заводнение, линейные модели, SWCTT, оптимизация разработки, гидродинамическое моделирование

Основной целью данной работы является оптимизация процесса проектирования технологии ПАВ-полимерного заводнения при помощи гидродинамического моделирования на всех этапах, начиная от лабораторных экспериментов и заканчивая полномасштабным внедрением на месторождении. В работе описан подход к моделированию линейных моделей фильтрационных экспериментов, которые проводятся для оценки эффективности выбранной композиции ПАВ-полимера. Также рассмотрены особенности проектирования и интерпретации результатов односкважинных трассерных исследований (SWCTT), проводимых в промысловых условиях на одной скважине, и описан подход к проектированию реализации технологии на участке месторождения и при полномасштабном внедрении на всем месторождении.

ПАВ-полимерная композиция выбрана по совокупности основных показателей, подученных в рамках комплексного лабораторного тестирования. Выполнены фильтрационные эксперименты на составных керновых колонках для оценки коэффициента довытеснения нефти растворами ПАВ и ПАВ-полимера. По итогам лабораторных работ построены и адаптированы на фактические результаты линейные гидродинамические модели, которые включают все основные свойства композиции и описывают физические процессы вытеснения нефти раствором ПАВ-полимера. Для подтверждения эффективности технологии в промысловых условиях были спроектированы и выполнены опытно-промышленные работы (ОПР) по оценке эффективности отдельно ПАВ и ПАВ-полимерной композиции методом SWCTT. В ходе промысловых работ было использовано гидродинамическое моделирование, как на стадии проектирования работ, так и при интерпретации полученных результатов. 

Данный подход позволяет учесть неоднородность пласта и получить более достоверные результаты проведенных работ. Для оценки эффективности технологии было выполнено технико-экономическое обоснование с расчетом основных технологических показателей разработки на полномасштабной гидродинамической модели месторождения.

Описанная в данной работе методика позволяет проводить оптимизацию технологии ПАВ-полимерного заводнения на каждом из этапов, начиная от лабораторных экспериментов и заканчивая полномасштабным внедрением. Предложен метод проектирования и интерпретации результатов SWCTT при помощи гидродинамического моделирования, который позволяет получить оптимальный дизайн работ и учесть неоднородность пласта при интерпретации результатов. Экономически эффективное полномасштабное внедрение химических методов увеличения нефтеотдачи на зрелых месторождениях является одной из ключевых задач как для АО «Зарубежнефть», так и для отрасли в целом.

Адрес для связи: VE_Vershinin2@tnnc.rosneft.ru, ryponomarev@tnnc.rosneft.ru

Ключевые слова: нейронная сеть, суррогатное моделирование, физически обоснованные нейронные сети 

Целью работы является исследование качества решений ряда простейших задач подземной гидродинамики, получаемых при помощи искусственных нейронных сетей (ИНС). ИНС являются инструментом обработки различной информации. При решении задач прогнозирования в нефтегазодобыче их прогноз может опираться только на информацию о динамике наблюдаемых параметров добычи и не учитывать физических законов, свойств флюидов и пласта. При этом нейронная сеть в отличие от большинства прокси-моделей способна учитывать взаимное влияние скважин. Высокая точность прогнозирования – необходимое условие использования ИНС в задачах долгосрочной оптимизации и оперативного управления работой скважин. Одной из проблем, возникающих при таком моделировании, является качество и объем обучающей выборки. Обучение ИНС только на фактически наблюдавшихся параметрах технологического режима работы скважин дает низкую точность прогнозирования в силу малочисленности и зашумленности данных. Это подталкивает к поиску альтернативных источников данных и способов обучения. Одним из возможных подходов к решению данной проблемы является использование физически обоснованных нейронных сетей. Такие сети в ходе прогнозирования способны учитывать физические законы и свойства пласта и флюидов, определяющие процесс добычи. Это позволяет снизить ошибки в расчетах. Обучение такой ИНС строится на минимизации невязки всех уравнений в случайных точках, координаты которых выступают в качестве обучающей выборки. В работе исследуется точность, достигаемая ИНС типа персептрон с одним скрытым слоем при решении краевых задач, характерных для теории фильтрации.

Адрес для связи: g.bektas@kmge.kz, e.ermekov@kmge.kz

Ключевые слова: PVT модель, залежь, структура, генезис, миграция, фингерпринтинг нефти, биомаркерный анализ, корреляция

Комплексный подход к изучению физико-химических свойств нефти и газа на основе экспериментальных исследований с построением PVT модели и привлечением геохимических исследований на сегодняшний день является актуальной задачей. Это позволит детально описывать параметры пластовых нефтегазоконденсатных систем, определяющих их фазовое состояние и поведение, а также характеризующих состав и свойства равновес-
ных фаз при изменении термобарических условий.

В данной работе построены зависимости, корреляции и PVT модель пластового флюида Арыскумского прогиба на примере месторождений Акшабулакской группы, проведены геохимические (фингерпринтинг и биомаркерный анализ) исследования, определены генезис, формирование залежи и установлены направления миграции нефти.

Предлагаемый авторами подход позволит с высокой точностью спрогнозировать свойства флюида при дальнейших работах по доразведке структур, при подсчете запасов нефтяных и газовых залежей, оценке коэффициента извлечения нефти, исследовании скважин, численном моделировании коллекторов и для принятия обоснованных решений при проектировании разработки месторождений, а также определить их генетическое происхождение на молекулярном и атомном уровнях.

Адрес для связи: Kim.VVI@gazpromneft-ntc.ru, Khodakov.IO@gazpromneft-ntc.ru, Bikbulatov.SM@gazprom-neft.ru,
Simonov.MV@gazpromneft-ntc.ru, Popov.AYU@gazpromneft-ntc.ru

Ключевые слова: интегрированная модель, конфигурация интегрированной модели, классификация месторождений

В современной нефтегазовой практике наблюдается рост количества активов, которые включают трудноизвлекаемые запасы, скважины осложненного фонда, а также характеризуются высокой себестоимостью добычи нефти. Для их эффективной разработки и достижения высоких экономических показателей необходимо повысить требования к точности учета и прогноза добычи. Стандартные способы геолого-гидродинамического моделирования не позволяют учитывать многофакторность оценки перспектив активов, однако на помощь приходит инструмент интегрированного моделирования активов (ИМА). Под этим термином понимают модель процесса добычи углеводородов, которая включает все узлы производственной цепи в виде связанных компонентов модели пласта, скважин системы сбора и подготовки нефти. Именно данное системное моделирование нефтегазовых процессов позволяет наиболее точно осуществлять прогноз как добычи скважинной продукции, так и экономических показателей, таких как NPV, IRR, DPP. Однако перед тем как принять решение об использовании и построении интегрированной модели необходимо понять, насколько целесообразно строить детальные, полномасштабные интегрированные модели (ИМ) для определенного месторождения.

В нефтегазовой практике для пластовых систем могут применять как сложные, детализированные гидродинамические модели, так и упрощенные модели материального баланса или кривые падения (Decline Curves). Для систем от забоя до устья генерируют VLP таблицы с помощью моделей скважин. Для систем сбора и транспортировки используют модели, учитывающие особенности топологии сети сбора, а для проектирования технологических установок и контроля производственных показателей могут быть использованы модели подготовки скважинной продукции. Различные вариации таких решений и их детализация называются конфигурацией интегрированной модели. В зависимости от целей и задач проектирования можно использовать различные вариации таких конфигураций от максимально детализированных гидродинамических моделей пласта, инфраструктуры, которая учитывает работу всех элементов системы, до максимально  упрощенных моделей пласта в виде кривых падения или даже просто индикаторных кривых с инфраструктурой, учитывающей минимум элементов. Соответственно, в зависимости от выбора конфигурации будут зависеть скорость расчетов и качество прогнозирования.

На данный момент нет какой-либо единой классификации или рекомендаций по применению интегрированных моделей различной детализации к определенным объектам разработки с уникальными наборами характеристик. В связи с чем возникает необходимость создания метода по оценке критериев определения конфигураций интегрированных моделей на различных объектах с учетом особенностей месторождений и группирования активов Компании согласно данной методике. В работе сделана попытка дать такую универсальную классификацию, которая позволит определить подходящую конфигура-
цию для любого актива.

Преимущество такой классификации заключается в возможности найти идеальный баланс между временными, материальными затратами на создание/расчет моделей и качеством получаемого результата. За основу для принятия решения предлагается взять набор композитных критериев, которые позволяют определить, насколько тот или иной актив является приоритетным и значимым в портфеле компании. Затем рекомендуется понять сложность актива с точки зрения наземной и подземных составляющих и, наконец, определить, насколько детализированные модели-компоненты ИМА необходимы для данного актива. Очевидно, что чем выше сложность того или иного показателя, тем труднее достоверно спрогнозировать его потенциал.

Цель данной статьи – показать унифицированную методику по подбору конфигураций интегрированных моделей различных по составу и сложности на основе особенностей месторождения. Работа содержит набор проектных показателей, характеризующих месторождение/актив с точки зрения подземной части (пласт, призабойная зона пласта, заканчивание скважин и используемое ГНО) и наземной части (система сбора и транспорта, система ППД, система подготовки). На основе этих показателей были проработаны критерии для определения конфигурации интегрированных моделей для различных активов, с учетом особенностей месторождений.

С использованием рассчитанных композитных критериев была проведена кластеризация активов, а также были определены приоритетные кластеры/активы для создания интегрированных моделей. Успешно проведены картирование вызовов месторождений и определение конфигураций цифровых инструментов (ИМА) внутри приоритетных групп. Реализована инструкция по конфигурации интегрированных моделей с учетом особенностей месторождений. На основе данной классификации получено первое приближение на промысловых данных, которое в дальнейшем должно быть верифицировано на уровне
бизнес-экспертизы.

Адрес для связи: alexander.puchkov@idp.zyfra.com

Ключевые слова: единая объектная модель, нефтегазовая отрасль, нефтегазодобывающие активы, структуризация данных

Промышленные предприятия, реализующие проекты по интеграции систем уровня производственного цеха (MES) с системами менеджмента качества, планирования ресурсов предприятия (ERP), управления цепочками поставок (SCM) и другими системами сталкиваются с определенными трудностями. Причина этого в том, что реализация взаимодействия столь масштабных систем до сих пор остается нетривиальной задачей. Один из возможных способов решения данной проблемы — внедрение систем, поддерживающих стандарты интеграции, которые могут быть востребованы в моделировании процессов нефтегазовых компаний. 

В данной работе рассматривалась задача описания основных подходов и принципов структуризации данных нефтегазовых компаний на основе ГОСТ РМЭК 62264-1 путем создания единой объектной модели (ЕОМ). Цель работы заключается в создании единой объектной модели, позволяющей произвести объединение источников информации в единую взаимосвязанную структуру, предоставить правила описания ресурсов и деятельности предприятия, обеспечивающие единое интеграционное взаимодействие между системами. 

В результате работы сформулированы и решены основные задачи ЕОМ:

1. классификация ресурсов/деятельности предприятия, для обеспечения единого подхода при получении информации по ресурсам цифровыми продуктами;

2. формирование моделей ресурсов предприятия для описания ресурсов предприятия, задействованного в его деятельности, необходимого для работы цифровых продуктов;

3. описание деятельности предприятия, необходимое для работы цифровых продуктов; 4. предоставление API интерфейса для использования данных объектной модели при разработке бизнес-приложений;

5. реализация единой структуры хранения плановых, фактических показателей и их свойств, данных по возможностям технологических процессов и ресурсов предприятия;

6. реализация инструментов управления и изменения структуры данных предприятия.

В результате работы решена задача структуризация данных нефтегазодобывающих обществ, пут ем описания всех процессов в иерархических моделях оборудования, материалов, операций и процессов на основе единого подхода, предоставляя тем самым общую точку входа данных для всех информационных систем.

Адрес для связи: IARzaev@tnnc.rosneft.ru

Ключевые слова: гидродинамическое моделирование, многозабойные горизонтальные скважины

Запасы углеводородов разрабатываемых и перспективных месторождений все чаще относятся к категории трудноизвлекаемых, в связи с чем применяются различные методы повышения эффективности добычи. Одним из таких методов является бурение скважин сложной конструкции, в частности многозабойных горизонтальных скважин (МЗГС). Важным критерием для определения условий, при которых реализация бурения МЗГС становится предпочтительнее бурения горизонтальных скважин (ГС), является интерференция между боковыми и основным стволами скважины. Оценка эффекта взаимовлияния
выполнена на гидродинамической модели (ГДМ).

За основу принята геологическая модель (ГМ) пласта реального месторождения, с которого взяты ГСР по литологии, ранги вариограмм, распределения параметров. Всего реализовано 27 комбинаций: 3 ГМ с разной песчанистостью, 3 варианта по проницаемости и 3 - по вязкости нефти.
Для расчетов приняты наиболее часто используемые конструкции МЗС со средними длинами стволов, работа в режиме истощения. Расстояние между стволами варьировалось от 50 до 250 м (учитываются технические ограничения). Суммарно для оценки интерференции предлагаются 24 варианта по 5 конструкциям: 4 конструкции МЗС («ласточкин хвост», «куриная лапа», «рыбья кость», «березовый лист») для 5 вариантов отходов БС, 4 варианта ГС с длиной, соответствующей основному стволу МЗС.

Перед выполнением многовариантных расчетов была проведена оценка чувствительности ГДМ к величине шага сетки. Для данной задачи оптимальный шаг сетки, с учетом времени расчетов и расстояния отходов боковых стволов от основного, определен в диапазоне 8–14 м. Критичным условием для оценки взаимовлияния элементов скважины является необходимость разделения добычи по каждому стволу. Для решения данной задачи на основе языка программирования Python создан скрипт, позволяющий отделить необходимые показатели расчета по боковым стволам от основного ствола (ОС) в ГДМ, с последующей выгрузкой результатов в Microsoft Excel. Для работы скрипта необходимо выполнять расчеты с сохранением данных по соединениям с пластом. Объем информации, полученный по данным расчетов, позволяет строить связи и рассматривать разнообразные зависимости. Одним из результатов является матрица рекомендуемых отходов боковых стволов для различных геологических условий.

Выполненная работа позволяет сделать ряд выводов:

– наблюдается общая тенденция прироста накопленной добычи и удельной эффективности на 1 м бурения МЗС относительно ГС при максимизации отходов БС от ОС (200–250 м);

– при низкой связности коллектора интерференция БС минимальна, МЗС позволяет вовлечь в разработку запасы неоднородных коллекторов без потерь по ОС;

– наибольшая эффективность конструкции МЗС отмечена в вариантах с высокой вязкостью нефти (200 мПа.с) даже в условиях высокой связности коллектора;

– эффективность МЗГС относительно ГС снижается при увеличении проницаемости.

Адрес для связи: kuleshovvs@gmail.com

Ключевые слова: геомеханическая модель, акустический широкополосный каротаж, микроимиджер, естественная трещиноватость, критически напряженные трещины, добыча углеводородов.

При разработке пластов с естественной трещиноватостью возникает ряд проблем вследствие выработки месторождения и изменения напряженного состояния горной породы. Одной из них является частичное закрытие естественных трещин, приводящее к уменьшению проницаемости в прискважинной зоне.

В работе выполнена оценка влияния естественных трещин на продуктивность отложений газовой залежи с порово-трещинной структурой на основе геомеханического и гидродинамического моделирования. Моделирование трещин – это многоэтапный процесс, охватывающий целый ряд дисциплин, от изучения характеристик пласта до включения дискретной модели трещин (DFN) в процесс построения геомеханической и гидродинамической моделей для оценки влияния природных трещин на поле напряжений и линии тока флюидов. В основе дискретной модели трещин лежит геологическая концепция и сейсмические атрибуты, интерпретация геометрии пластов, плоскостей разломов и трещин по данным микроимиджеров, дополнительные характеристики трещин, полученные по анализу шлифов керна, геомеханические и петрофизические характеристики пласта, такие как хрупкость и содержание опала.

Пластовые микроимиджеры (например, FMI) наилучшим образом подходят для количественной оценки геометрии, типов и плотности трещин, а также дают возможность определить ширину трещины при высоких качестве записи и разрешении прибора. Результаты интерпретации данных микроимиджеров являются ключевыми входными данными для последующего построения дискретной модели трещин.

Стабильность трещин зависит от их ориентации в пространстве и текущего напряженного состояния массива горных пород. Рассчитывая нормальные и касательные напряжения, действующие на плоскости трещин, можно определить, являются ли трещины стабильными или находятся в нестабильном состоянии. Трещина, для которой соотношение нормальных и касательных нагрузок находится выше кривой равновесия, является критически напряженной. Критически напряженные трещины гидравлически проводящие, стабильные трещины – преимущественно непроводящие.

Адрес для связи: vaaksarin@tnnc.rosneft.ru

Ключевые слова: геологическое моделирование, распространение фаций, коллектор, вероятность, функция распределения

Впервые в программном обеспечении для трехмерного геологического моделирования реализован метод плюригауссова стохастического моделирования. Данный метод позволяет построить распределение фаций (литотипов) с заданием условия их контактов между собой, что существенно при создании геологически достоверных моделей для некоторых условий. В докладе кратко показаны теоретические основы реализованного метода. На основании построения тестовой геологической модели на реальных данных приведено сравнение полученных результатов с существующими методами математического моделирования фаций (коллекторов). Обозначены достоинства и недостатки метода. Рассмотрено место данного метода в процессе создания модели. Даны рекомендации по применению нового метода с учетом существующих ограничений.

Адрес для связи: Ivanova.VAlek@gazpromneft-ntc.ru

Ключевые слова: анализ разработки, остаточные извлекаемые запасы (ОИЗ), потенциал добычи нефти, оптимизация разработки

Разработан подход, позволяющий оценить потенциал добычи нефти в краткосрочной и долгосрочной перспективе с учетом начальных и сложившихся в процессе разработки месторождения осложняющих геологических и технологических факторов. Интеграция существующих подходов к анализу показателей разработки и оценке геологических параметров объекта дала возможность получить два коэффициента, позволяющих спрогнозировать уровни добычи нефти и оценить объект извлекаемых запасов в текущих условиях разработки: Ксл (коэффициент сложности), отражающий геологические и инфраструктурные особенности месторождения, и Кр (коэффициент разработки), характеризующий эффективность процесса выработки ОИЗ. Сумма двух полученных коэффициентов составляет индекс RPE (reservoir production efficiency), позволяющий оперативно оценивать степень достижения текущего и конечного КИН с учетом принятых проектных решений, определять основные причины недостижения запланированных показателей добычи. На основе значений индексов RPE осуществляется ранжирование объектов по степени сложности с точки зрения выработки запасов, что позволяет выйти на комплекс рекомендуемых ГТМ и сформировать программу доисследований для оптимизации разработки и наращивания уровня добычи нефти на перспективу с учетом уже существующих геолого-технологических осложнений выработки запасов.

На примере ряда месторождений «Газпром нефти» по предложенной методике были выявлены наиболее проблемные объекты, требующие детальной проработки ввиду низких ожидаемых конечных КИН. По всем объектам были проведены экспресс-диагностика текущего состояния системы разработки, оценка ожидаемых уровней добычи нефти, а также сформирована программа ГТМ для повышения степени выработки запасов в условиях текущих особенностей месторождений. Ретроспективный анализ разработки показал успешность применения предлагаемого подхода к оценке эффективности выработки ОИЗ c целью оптимизации уровней добычи нефти, а также помог обосновать, с научной точки зрения, применимость подходов к разработке трудноизвлекаемых запасов на объектах.

Адрес для связи: artem.belousov@idpllc.ru

Ключевые слова: предиктивная аналитика, цифровые двойники, нефтегазовое оборудование, техническое обслуживание и
ремонт (ТОиР), риск-ориентированные подход

Актуальность разработки инструментов предиктивной аналитики и цифровых двойников связана не только с необходимостью импортозамещения эксплуатируемых зарубежных систем, но и с большими выгодами для бизнеса, прежде всего в области технического обслуживания и ремонта (ТОиР) нефтегазового оборудования, а также поиска оптимальных режимов функционирования промышленных объектов. В связи с тем, что простой реинжиниринг разработанных несколько лет назад зарубежных IT-продуктов заведомо подразумевает технологическое отставание, для российской нефтегазовой отрасли необхо-
дима разработка современных решений, обладающих новизной и учитывающих специфику отрасли.

Целью работ была разработка и апробация методик, физико-математических моделей, моделей машинного обучения (ML) и гибридных моделей для их использования в системах предиктивной аналитики технического состояния динамического и статического оборудования, а также оптимизационных системах типа цифровых двойников. В качестве методов исследований при разработке моделей предиктивной аналитики состояния динамического оборудования (газоперекачивающие агрегаты, компрессорные установки, сепарационные турбодетандеры и др.) использовались: анализ «сырых» данных от установок для отсечения шумов и замерших значений; экспертный отбор признаков и их разбивка по моделям подсистем оборудования; обучение ML-моделей на реальных исторических данных; верификация и валидация качества моделирования одновременно на исторических и оперативных данных, а также с помощью экспертов. При разработке моделей состояния статического оборудования (промысловые резервуары) применялись следующие методы: параметрическое моделирование напряженно-деформированного состояния методом конечных элементов; статистическое моделирование по объектам-аналогам; применение модернизированных нормативных методик; верификация и валидация на основании ретроспективных данных и экспертная оценка. При разработке цифровых двойников – технологическое и регрессионное моделирование.

Адрес для связи: pykhoroshman@tnnc.rosneft.ru

Ключевые слова: профиль добычи, плотность сетки скважин, рейтинг бурения.

Предпосылками к выполнению данной работы является тот факт, что традиционный подход к формированию рейтинга бурения во многом не учитывает риски и неопределенности при разбуривании, что влечет за собой высокую вероятность неподтверждения продуктивности новых скважин. Накопленный опыт разработки актива указывает на необходимость пересмотра подхода к рейтингованию скважин и последовательности ввода объектов в разработку.

В этом году впервые был применен комплексный подход при планировании стратегии разработки актива, который увязывает в единую целостную цепочку такие параллельные процессы как определение оптимальной плотности сетки скважин и типа заканчивания; определение оптимальной очередности ввода скважин, кустов, пластов с точки зрения не только экономической эффективности, но и повышения надежности профиля добычи за счет учета рисков и неопределенностей вследствие применения EMV-анализа; составление программы доизучения активов с использованием анализа ценности информации от запланированных исследований (VOI-анализ); выполнение вероятностной оценки потенциала добычи проекта.

Новый подход к формированию рейтинга бурения делает прогноз добычи намного более надежным и позволяет избежать многих ошибок в будущем. Подход заключается в том, что проектный фонд рассчитывается на всех трех реализациях моделей Р10, P50 и Р90 с одновременным запуском. По каждой скважине оценен показатель EMV для всех объектов. Собран общий рейтинг по данному параметру, проведена оценка EMV по кустам. Порядок ввода обусловлен рейтингом EMV по кустам, внутри кустов – по EMV каждой скважины. Таким образом, порядок ввода скважин кустов учитывает геологические, технологические и экономические риски, т.е наименее рисковые и более экономически эффективные скважины вводятся в первую очередь, наиболее рисковые – в последнюю очередь.

С целью оценки эффективности программы исследовательских работ, которая запланирована в поддержку реализации новой стратегии разработки, выполнен анализ ценности информации, получаемой от доизучения, так называемый VOI-анализ. 

Ключевые результаты работы:

– увеличена надежность прогнозного профиля добычи;

– сформирована программа исследовательских работ для снижения геологических рисков проектного бурения;

–определено наличие потенциала к разрежению по времени ковра бурения за счет более продуктивных скважин в случае наличия достаточной пропускной способности инфраструктуры.

– Детальная оценка будет проведена в 2023 г.

Адрес для связи: Aitov.ChR@pnsh.ru

В нефтегазодобывающих компаниях для прогнозирования добычи углеводородов и принятия оптимального варианта разработки используют гидродинамические модели. Выбор типа модели зависит от геологических особенностей нефтенасыщенных коллекторов и компонентного состава углеводородов рассматриваемого месторождения. В работе описывается важность применения модели двойной среды для карбонатных коллекторов высоковязких нефтей, доля мировой добычи которых неуклонно возрастает. Приведен пример по одному нефтяному месторождению Самарской области (далее по тексту объект), характеризующийся сверхвязкой нефтью и наличием системы трещин в карбонатных отложениях. 

Важность учета системы трещин для карбонатных коллекторов в данной работе реализуется путем сравнения результатов адаптации моделей одинарной и двойной пористости для карбонатного коллектора башкирского яруса рассматриваемого объекта разработки. Приведены различия фильтрационных свойств нефтенасыщенных пород, содержащих развитую систему трещин в своей структуре по сравнению с породами, включающими только пористую структуру. Проводилось сравнение моделей одинарной и двойной сред после их адаптации к истории разработки. Результаты адаптации моделей к истории разработки показали необходимость учета системы трещин при создании ГДМ карбонатных коллекторов, из-за неспособности модели одинарной среды воспроизводить фактическую добычу жидкости по скважинам без существенной корректировки фильтрационно-емкостных свойств пласта. В процессе адаптации выявлены различия в начальных запасах нефти. Результаты расчетов показали, что для карбонатных коллекторов сверхвязкой нефти фильтрация происходит преимущественно по системе трещин, на долю которых приходится большая часть выработанных запасов. Выработка запасов из матричной структуры затруднена. 

Новизной в данной работе являются предложенные допущения по снятию неопределенностей и разработанный план адаптации модели двойной среды к истории разработки. Полученные результаты показывают необходимость применения модели двойной среды при проектировании разработки карбонатных коллекторов высоковязких нефтей. На примере реального месторождения показано, что применение модели двойной среды позволяет избегать грубых методов адаптации, учитывать запасы в системе трещин, понимать соотношение выработки запасов из трещин и матрицы и их массообменные процессы между собой, что в свою очередь определяет стратегию разработки и улучшает прогнозные свойства модели при расчете вариантов разработки.

Адрес для связи: aleksandrovich313@yandex.ru

Ключевые слова: компьютерное зрение, сверточные нейронные сети, автоматизация, петрографический анализ

В геологии применяются различные методы для исследований пород-коллекторов. Одним из таких методов является петрографический анализ шлифов. Изучение шлифов позволяет делать выводы о количественном содержании минералов, их пространственном распределении, поровом пространстве и т.д. Однако процесс анализа шлифов выполняется специалистами на поляризационном микроскопе вручную и в большей степени основан на визуальном исследовании. Таким образом, указанный анализ становится весьма трудоемким даже для опытных геологов.

Целью настоящей работы является разработка программного комплекса автоматизированных алгоритмов, позволяющих оперативно работать с цифровыми изображениями петрографических шлифов различных пород. Основными частями разрабатываемого решения являются: модуль базы данных, реализующий хранение и управление информацией, модуль предобработки, выполняющий стандартизацию исходных данных, модуль автоматической обработки изображений, который позволяет определять форму, степень сортировки и окатанности минеральных зерен, формировать таблицу гранулометрического анализа и оценивать пустотное пространство.

Модуль автоматической обработки изображений состоит из набора алгоритмов, основанных как на классических методах машинного зрения, так и на моделях нейронных сетей. Каждый из таких алгоритмов решает свою отдельную задачу. В частности, для поиска зерен и их границ были обучены модели нейронных сетей различных архитектур. Модель экземплярной сегментации изображений шлифов терригенных пород основана на архитектуре Mask R-CNN. Для повышения точности прогноза были обучены модель семантической сегментации (SemanticFPN+PointRend) и дополнительная модель экземплярной сегментации Mask R-CNN на изображениях шлифов в проходящем свете. Последняя была направлена на определение рудных минералов. Конечная маска сегментации рассчитывается путем объединения результатов сегментации трех моделей. Этот подход позволил существенно увеличить точность прогноза рудных минералов и областей шли-
фов с нечетко выраженными границами.

Предполагаемый положительный эффект при работе с данным программным продуктом заключается в упрощении процесса работы с исходными данными, повышении объема обрабатываемого специалистом-геологом материала и повышении детальности проведения петрографического анализа. 

Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России в рамках соглашения № 075-15-2022-299 о предоставлении гранта в форме субсидий из федерального бюджета на осуществление государственной поддержки создания и развития научного центра мирового уровня «Рациональное освоение запасов жидких углеводородов планеты».

Адрес для связи: avanokhin@tnnc.rosneft.ru

Ключевые слова: текстурно-неоднородные коллекторы, флюидальная неоднородность, полноразмерный керн, прогноз обводненности, оптимизация бурения

В работе исследуется проблема высоких значений начальной обводненности при испытании скважин с ГРП на объектах, в керне которых наблюдается неоднородность флюидального насыщения. Объект исследования – среднеюрские пласты месторождений Уватского региона, представленные преимущественно коллекторами с низкими фильтрационно-емкостными свойствами. Запасы большинства месторождений отнесены к категории трудноизвлекаемых. Другая проблема, рассматриваемая в данной работе, заключается в том, что при планировании кустов эксплуатационного бурения в распоряжении имеется ограниченный объем информации, что осложняет возможность корректной оценки запускных параметров работы скважин на этапе отсутствия фактических данных.

При анализе керна изучаемого объекта удалось проверить теорию капиллярных барьеров, которая объясняет происхождение «пятнистого насыщения». Обработка фотографий керна в дневном и ультрафиолетовом свете с последующей оценкой текстурной и флюидальной неоднородности позволяет связывать полученные значения разностей насыщения с эксплуатационными характеристиками объектов. Наилучшую сходимость показывает сопоставление начальной обводненности с долей интенсивно светящихся в ультрафиолете интервалов на керне. Полученное уравнение проверено на выборке поисково-разведочных скважин, результаты прогноза хорошо сопоставимы с фактическими.

Применение методики во вновь пробуренных поисково-разведочных скважинах позволит:

1. Прогнозировать начальную обводненность в анализируемой скважине;

2. Управлять эффективностью зависимых кустов эксплуатационного бурения с помощью оценки рисков;

3. Сократить программу ГРП в поисково-разведочных скважинах, что подразумеваетускорение введения запасов зависимых кустов в разработку, т.е. более ранний срок начала добычи нефти. 

Адрес для связи: dssamsonov@tnnc.rosneft.ru, Ianyshevag@tyngd.rosneft.ru

Ключевые слова: система поддержания пластового давления (ППД), гидродинамическая модель (ГДМ), разработка подгазовой зоны

На текущий момент организация системы поддержания пластового давления (ППД) в подгазовой зоне не является распространенным мероприятием при разработке месторождений Восточной Сибири с тонкими нефтяными разработками по многим причинам. Это и необходимость компенсации попутного нефтяного газа, и специфика формирования фронта заводнения, и фазовое взаимодействие газа с водой в газовой шапке. Тем не менее, необходимость поддержания пластового давления в подгазовых зонах является достаточно острой проблемой при их разработке и, так как данный вид геолого-технических мероприятий (ГТМ) мало изучен, нельзя со 100%-ной вероятностью утверждать о низкой эффективности данного подхода. Также стоит отметить, что эффективность организации системы ППД во многом зависит от правильного сочетания существующих переменных, начиная от сетки скважин, заканчивая режимами их работы и положением.

В данной работе подробно рассмотрен подход к нахождению наиболее результативного варианта разработки подгазовой зоны Среднеботуобинского месторождения (пласт Бт) с помощью программного продукта Tempest Enable компании Emerson. Работа проведена на секторе, вырезанном из полномасштабной геолого-гидродинамической модели (ГДМ). На данном участке, характеризующемся небольшими газонасыщенными толщинами (менее 4 м), сохраняются риски прорыва газа из газовой шапки и поднятия конуса подстилающей воды. Общий фонд скважин составляет 35 единиц. В первую очередь на данной ГДМ были определены восемь общих независимых переменных и проверена эффективность текущих проектных решений, при условии отсутствия системы ППД. Далее проведена серия расчетов, позволяющая найти самый удачный вариант сочетания данных переменных в процессе разработки. Особенностью решения является то, что при нахождении оптимального решения задача не разбивается на этапы отдельно для каждой переменной из выборки, а выполняется одновременным подбором всех неизвестных. Таким образом, вес каждой переменной определяется точнее, без поправки на субъективное мнение автора относительно приоритета каждой переменной из выборки. Технически данное условие сложно выполнить одновременно для большого числа скважин.

Адрес для связи: AAZaikin@kpfu.ru

Ключевые слова: нефтяные скважины, динамометрирование, машинное обучение

В настоящее время метод динамометрирования широко используется при разработке нефтяных месторождений. По полученным динамограммам специалисты выявляют неполадки в работе скважинного оборудования. Одной из проблем в этой области является требование ручной интерпретации каждой динамограммы. В докладе предлагается метод автоматической обработки динамограмм методами машинного обучения.

Решается следующая задача: по динамограмме необходимо автоматически определить либо класс неисправности (возможно, не один), либо отсутствие неисправности, либо выявить брак. Под браком понимается некорректно снятая динамограмма (по причине некачественно закрепленного оборудования). В качестве неполадок были рассмотрены следующие категории: асфальтосмолопарафиновые отложения, влияние водонефтяной эмульсии, высокая посадка плунжера насоса, низкая посадка плунжера насоса, выход плунжера из насоса, запаздывание посадки нагнетательного клапана, неработающие клапаны насоса, низкий динамический уровень, засорение приема насоса, обрыв штанговой колонны, подклинивание плунжера насоса, утечка в нагнетательной и приемной частях насоса.

В качестве входных данных используются только сами динамограммы (точки со значениями длины хода и соответствующей нагрузки). Эксперты заранее вручную обработали массив динамограмм, для каждой из которых была помечена соответствую-
щая неполадка (или несколько неполадок). В ходе работы был предложен алгоритм классификации. Результатом его работы является набор вероятностей наличия каждого из классов. На текущей итерации алгоритм состоит из двух основных частей: параметризация динамограммы и классификатор на основе метода машинного обучения. Параметризация динамограмм многогранна и включает , кроме координат некоторых точек, еще и коэффициенты приближения кривой динамограммы с помощью циклического сплайна, точки самопересечения кривой, особенности направленности динамограммы и т.д. Используемым методом машинного обучения на последней итерации исследования является алгоритм XGBoost, примененный к бинарной классификации каждой из неполадок. Коэффициент Жаккара при кросс-валидации равен приблизительно 0,64.

Новизна метода состоит в использовании большого количества нестандартных методов параметризации динамограмм.

Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках соглашения № 075-15-2022-299 о предоставлении гранта в форме субсидий из федерального бюджета на осуществление государственной подержки создания и развития научного центра мирового уровня «Рациональное освоение запасов жидких углеводородов планеты».

Адрес для связи: airat.danirovich@gmail.com

Ключевые слова: кустовое бурение, цифровые сервисы, автоматизация, профиль скважин, методы оптимизации

На сегодняшний день в условиях уплотняющего бурения активно применяется способ кустового строительства скважин. Однако это требует больше времени при проектировании, так как необходимо спланировать, какие скважины можно объединить в куст и как  оптимально разместить кустовую площадку с учетом территорий, где бурение запрещено или ограничено. К таким территориям могут относиться охранные зоны населенных пунктов и промышленных объектов существующей инфраструктуры месторождения (дороги, ЛЭП, трубопроводы), природоохранные зоны лесов и водоемов, а также особенности рельефа местности (холмы и овраги). Таким образом, кроме учета технологических характеристик буровых блоков, конструкции скважины и последовательности бурения необходимо обращать внимание на перечисленные выше ограничения.

Для решения описанной проблемы и повышения эффективности планирования кустового бурения в данной работе предлагаются цифровые сервисы для расчета оптимального положения устьев скважин с учетом поверхностных ограничений, а также для расчета оптимального профиля скважин с учетом допустимой интенсивности набора угла и при условии опасного сближения с траекториями соседних скважин. В основу данных сервисов заложены математические алгоритмы оптимизации, разработанные авторами доклада.

Применение цифровых сервисов для проектирования кустового бурения позволяет повысить оперативность принимаемых решений, подобрать различные варианты кустования исходя из принципов максимального объединения скважин в куст для оптимального размещения устьев. Кроме перечисленного, автоматизация процессов планирования оптимизирует экономические затраты, за счет сокращения отвода земель для бурения.

Отдельно необходимо отметить, что при решении задачи минимизации длины проходки с помощью данных сервисов уменьшается время бурения и, как следствие, сокращаются выбросы CO2, которые преимущественно происходят при сжигании топлива в процессе эксплуатации буровых вышек, т.е. повышается эффективность бурения с низким выбросом вредных веществ в атмосферу.

Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Россий-ской Федерации в рамках соглашения № 075-15-2022-299 о предоставлении гранта в форме субсидий из федерального бюджета на осуществление государственной поддержки создания и развития научного центра мирового уровня «Рациональное освоение запасов жидких углеводородов планеты».