В статье показано, что на предстоящее развитие нефтяной отрасли значительное воздействие будет оказывать целый ряд событий и тенденций, которые зародились либо получили развитие в 2024 г. Это определило основные рамки прогнозных оценок развития нефтяного сектора мировой экономики на 2025-2026 гг. и более отдаленную перспективу. Оценки развития нефтяных рынков ведущие мировые аналитические центры – международное энергетическое агентство (МЭА), Секретариат ОПЕК и Управление энергетической информации (УЭИ) США – проводят ежемесячно. Анализ этих оценок, сделанных в январе-июне 2025 г., свидетельствует, что в настоящее время нет однозначного представления ни о тенденциях предстоящего развития нефтяного сектора мировой экономики, ни об объемах спроса на нефть и другие виды жидкого топлива. Сопоставительный анализ прогнозов ОПЕК, УЭИ США и МЭА показал, что в них обозначилась тенденция корректировки концепции энергоперехода, которая может привести к пересмотру трендов, а также объемов глобального спроса на нефть и ее добычи в долгосрочной перспективе в сторону их повышения. На основе проведенного анализа делается вывод, что в настоящее время в «западном» мире складывается единое мнение о том, что будущие энергетические потребности мира должны быть удовлетворены комплексно – за счет как опережающего развития возобновляемых источников энергии и технологий энергоэффективности, так и использования традиционного углеводородного топлива.

Список литературы

1. Мастепанов А.М. Итоги развития нефтяного сектора мировой экономики в 2024 г. в оценках ведущих зарубежных исследовательских центров // Энергетическая политика. – 2025. – № 5(208). – С. 10–33.

2. OPEC. Monthly Oil Market Report. – 16 June 2025. – URL:https://momr.opec.org/pdf-download/

3. Будрис А. Нефти много не бывает: почему решение о росте добычи в ОПЕК+ не привело к обвалу цен. – URL: https://www.forbes.ru/biznes/541340-nefti-mnogo-ne-byvaet-pocemu-resenie-o-roste-dobyci-v-opek-ne-pr...

4. OPEC. Monthly Oil Market Report. – 15 January 2025. – https://www.opec.org/assets/assetdb/momr-january-2025.pdf

5. Short-Term Energy Outlook. STEO. U.S. Energy Information Administration. June 2025. – https://www.eia.gov/outlooks/steo/pdf/steo_full.pdf

6. IEA Oil 2025. Analysis and forecast to 2030. – https://iea.blob.core.windows.net/assets/018c3361-bc01-4482-a386-a5b2747ae82a/Oil2025.pdf

7. IEA. Oil Market Report – February 2025. – URL: https://www.iea.org/reports/oil-market-report-february-2025

8. IEA. Oil Market Report – June 2025. – URL: https://www.iea.org/reports/oil-market-report-june-2025

9. 2025 Outlook for Global Energy. – 2025. – https://www.guinnessgi.com/insights/guinness-global-energy-outlook

10. bp Energy Outlook: 2024 edition. – https://www.bp.com/en/global/corporate/energyeconomics/energy-outlook.html

11. World Oil Outlook 2025. Organization of the Petroleum Exporting Countries. OPEC Secretariat, July 2025. – https://momr.opec.org/pdf-download/

12. Short-Term Energy Outlook. STEO. U.S. Energy Information Administration. – July 2025. – https://www.eia.gov/outlooks/steo/pdf/steo_full.pdf

13. IEA. Oil Market Report. – April 2025. – https://www.iea.org/reports/oil-market-report-april-2025

В работе отражен опыт ПАО «Сургутнефтегаз» по изучению карбонатных отложений осинского продуктивного горизонта (пласт О-1, Б1) в пределах нескольких участков недр, расположенных в центральной части Непско-Пеледуйского свода Непско-Ботуобинской антеклизы и являющихся основной ресурсной базой предприятия на территории республики Саха (Якутия). В процессе исследования обобщен фактический материал, включающий данные поисково-разведочного и эксплуатационного, в том числе транзитного, бурения, результаты изучения кернового материала и интерпретации данных сейсморазведки 3D, а также проведен анализ основных показателей разработки залежей углеводородов осинского горизонта. В статье представлены результаты детальной корреляции осинского горизонта, а также сформулированы основные факторы, влияющие на формирование пород-коллекторов с повышенными фильтрационно-емкостными свойствами. В разрезе пласта О-1 выделено четыре циклически-построенных пачки и установлено, что на территории центральной и северной частей рассматриваемой площади органогенная постройка осинского горизонта формировалась в два этапа, с чем связано образование двух интервалов развития коллекторов, разделенных пачкой низкопроницаемых пород и выступающих в качестве самостоятельных объектов разработки. Совместное влияние седиментационной неоднородности пород и последующих эпигенетических процессов – доломитизации, перекристаллизации и избирательного выщелачивания определяет развитие высокоемкого порового пространства коллекторов осинского горизонта. Лучшими коллекторскими свойствами обладают вторичные доломиты органогенных построек, в которых формируется унаследованная порово-каверновая пустотность.

Список литературы

1. Милованова Е.В., Постникова О.В., Китаева И.А. Механизмы формирования повышенной естественной радиоактивности отложений осинского горизонта юга Сибирской платформы // Труды РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина. – 2020. – № 2 (299). – С. 16-27. – https://doi.org/10.33285/2073-9028-2020-2(299)-16-27. – EDN: ZBXYIJ

2. Губина Е.А., Винокурова О.А., Беломестных А.А. Количественная оценка содержания битумов в нефтяных залежах осинского продуктивного горизонта Восточной Сибири // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 1. – С. 42-46. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-1-42-46. – EDN: QQXTPB

3. Литология и условия формирования резервуаров нефти и газа Сибирской платформы (Мингео СССР, СибНПО по геолого-разведочным работам) /

Т.И. Гурова, Л.С. Чернова, М.М. Потлова [и др.]. – М.: Недра, 1988. – 254 с.

4. Поисковые критерии залежей нефти и газа в осинском продуктивном горизонте на территории Непско-Ботуобинской антеклизы Восточной Сибири / М.Ю. Никулина, Е.В. Никулин, В.В. Лукьянов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 9. –С. 85-89. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-9-85-89. – EDN: FCCEAN

5. Карбонатные толщи Восточной Сибири и их нефтегазоносность / В.Г. Кузнецов, Л.Н. Илюхин, О.В. Постникова [и др.]. - М.: Научный мир, 2000. – 104 с.

6. Изучение трешиноватости коллекторов пласта О-1 осинского продуктивного горизонта центральной части Непского свода Восточной Сибири / Р.В. Малкош, Е.А. Ромашев, М.Г. Лебедева, С.Ю. Агейченко // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 3. – С. 35-40. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-3-35-40. – EDN: QCVIAY

Представленная работа посвящена изучению возможности применения данных геофизических исследований скважин во время бурения для оценки проницаемости, необходимой при расчете пускового дебита и добычи горизонтальной скважины с целью оптимизации ее траектории и повышения экономической эффективности в режиме реального времени. В качестве исходных использовались данные по пробуренным в 2022–2024 гг. горизонтальным скважинам ПАО «НК «Роснефть», а именно записи геофизических исследований во время бурения и адаптированные к фактическим пусковым дебитам средние по стволу значения проницаемости. Для решения задачи были построены модели, основанные на различных методах машинного обучения, как классификации, так и регрессии. В качестве целевой переменной выбрана адаптированная к фактическим результатам запуска средняя по стволу проницаемость скважины, а в качестве параметров – усредненные характеристики каротажных кривых. Оптимальная из обученных моделей продемонстрировала возможность вычисления необходимой для оценки пускового дебита проницаемости горизонтальной скважины со средней ошибкой 63 % при медианной ошибке 24 %. Полученные в процессе работы результаты позволяют сделать вывод как о перспективности нового предлагаемого подхода к оценке проницаемости для расчета пускового дебита горизонтальной скважины во время бурения с применением инструментов машинного обучения в целом, так и о возможности использования разработанного инструмента для повышения эффективности программы эксплуатационного бурения ПАО «НК «Роснефть».

Список литературы

1. Machine learning applications in predictive maintenance: Enhancing efficiency across the oil and gas industry / E.O. Nwulu [et al.] // International Journal of Engineering Research Updates. – 2023. – №5(1). – Р. 13–27. – https://doi.org/10.53430/ijeru.2023.5.1.0017. – EDN: YAMBCB

2. Machine Learning in Oil and Gas Exploration: A Review / A. Lawal [et al.] // IEEE Access. – 2024. – № 12. – Р. 19035–19058. – https://doi.org/10.1109/access.2023.3349216. – EDN: KKXECL

3. Choubey S., Karmakar G.P. Artificial intelligence techniques and their application in oil and gas industry // Artificial Intelligence Review. – 2020. – № 54 (04). – Р. 1–19. – https://doi.org/10.1007/s10462-020-09935-1. – EDN: LIMGBZ

4. New insights into the prediction of heterogeneous carbonate reservoir permeability from well logs using artificial intelligence network / S. Elkatatny, M. Mahmoud,

Z. Tariq, A. Abdulraheem // Neural Comput & Applic. – 2017. – https://doi.org/10.1007/s00521-017-2850-x

5. Подбор скважин-кандидатов для проведения гидроразрыва пласта на основе математического моделирования с использованием методов машинного обучения / А.Ф. Азбуханов, И.В. Костригин, К.А. Бондаренко [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 11. – С. 38–42. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2019-11-38-42. – EDN: COEFTP

6. Deep learning versus conventional methods for missing data imputation: A review and comparative study / Yige Sun [et al.] // Expert Systems with Applications. – 2023. – V. 227. – https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120201

7. Classification and regression trees / L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, C.J. Stone. – New York: Chapman and Hall/CRC, 1984. – 368 р. – https://doi.org/10.1201/9781315139470

8. Quinlan J.R. Induction of decision trees // Machine Learning. – Kluwer Academic Publishers, 1986. – No. 1. – P. 81–106. – https://doi.org/10.1023/A:1022643204877. – EDN: EQIDBF

9. Кудашов К.В., Анцупов В.Е., Акимова Д.А. Повышение качества прогноза дебитов новых скважин на основании фактического опыта достижения расчетных значений для объектов с различными геолого-геофизическими и технологическими параметрами // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 8. –

С. 128–130. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-8-128-130. – EDN: USAYYL

10. Helle H.B., Bhatt A., Ursin B. Porosity and permeability prediction from wireline logs using artificial neural networks: a North Sea case study // Geophysical Prospecting. – 2001. – № 49. – Р. 431–444. – https://doi.org/10.1046/j.1365-2478.2001.00271.x. – EDN: BAJWFH

11. Shokir E.M. Permeability Estimation From Well Log Responses // Journal of Canadian Petroleum Technology. – 2006. – № 45 (11). – С. 41–46. – https://doi.org/10.2118/06-11-05

В статье рассмотрены геолого-технические и экономические аспекты разработки порово-трещиноватых низкопроницаемых коллекторов березовской свиты Западной Сибири. Показаны ключевые проблемы таких объектов — низкая продуктивность, высокая неоднородность фильтрационных свойств и слабая гидравлическая связность системы трещин. Проведен обзор методов интенсификации притока для низкопроницаемых порово-трещиноватых коллекторов, включая методы создания искусственной трещиноватости: гидравлический разрыв пласта (ГРП), направленная разгрузка (георыхление), газодинамическое импульсное воздействие, циклическое геомеханическое воздействие. На основе анализа геологических условий и результатов испытаний предложена стратегия разработки, предполагающая комбинирование методов создания искусственной трещиноватости пласта с методами ГРП (для создания протяженных «магистральных» трещин). Проведена типовая экономическая оценка, показавшая, что предложенная стратегия разработки является предпочтительной, обеспечивает быструю окупаемость затрат. Отдельное внимание уделено программе керновых исследований для экспериментального обоснования методики – определению критических депрессий, измерению прироста проницаемости, изучению механизма трещинообразования в опоковидных породах. Рассмотрены перспективы масштабирования подхода в пределах региона и факторы, определяющие его успешность. Результаты исследования могут быть использованы при планировании опытно-промышленных работ и разработке нормативно-технической базы для освоения трудноизвлекаемых запасов березовской свиты и аналогичных коллекторов.

Список литературы

1. Афонин И.В., Онскуль Е.А. Минералого-геохимические особенности и условия формирования березовской свиты на примере Харампурского месторождения (Западная Сибирь) // Динамика и взаимодействие геосфер Земли: Материалы Всероссийской конференции с международным участием, посвященной 100-летию подготовки в Томском государственном университете специалистов в области наук о Земле. В 3-х томах, Томск, 08–12 ноября 2021 г. – Томск: Томский центр научно-технической информации, 2021. – С. 150-152. – EDN: FEYLYO

2. Гордеев А.О., Дорошенко А.А., Осипов С.В. Обзор результатов испытания пластов березовской свиты на территории Западной Сибири // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 4. – С. 84-89. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-4-84-89. – EDN: MRFSHO

3. Агалаков С.Е. Геология и газоносность верхнемеловых надсеноманских отложений Западной Сибири: дисс. на соиск. уч. степ. докт. геол.-мин. наук, Тюмень, 2019.

4. Лабораторная, численная и промысловая оценка эффективности циклического геомеханического воздействия на карбонатном коллекторе турнейского яруса / И.М. Индрупский, И.И. Ибрагимов, Т.Н. Цаган-Манджиев [и др.] // Записки Горного института. – 2023. – T.262. – С. 581–593. – https://doi.org/10.31897/PMI.2023.5. – EDN: GSVEJA

5. Увеличение продуктивности нефтяных скважин с помощью метода георыхления / С.А. Христианович, Ю.Ф. Коваленко, Ю.В. Кулинич, В.И. Карев // Нефть и газ Евразия. – 2000. – № 2. – С. 90-94. – EDN: UIAXNP

6. Определение параметров метода направленной разгрузки пласта на основе физического моделирования на установке истинно‑трёхосного

нагружения / В.И. Карев , Ю.Ф. Коваленко , В.В. Химуля , Н.И. Шевцов // Записки Горного института. – 2022. – Т. 258. – C. 906–914. – https://doi.org/10.31897/PMI.2022.95. – EDN: PTNRBW

7. Увеличение продуктивности нефтяных скважин с помощью метода георыхления / В.И. Карев , Ю.Ф. Коваленко , Ю.В. Кулинич , С.А. Христианович // Нефть и газ Евразия. – 2000. – № 2. – C. 90–94. – EDN: UIAXNP

8. Барков С.О. Геомеханическое моделирование механических и фильтрационных процессов в низкопроницаемых нефтегазовых пластах в условиях сложного нагружения: дисс. на соиск. уч. степ. канд. физ.-мат. наук. – М., 2024.

9. Круглов Я.А., Тюкавкина О.В. Развитие технологии газодинамического разрыва пласта (опробование на промысловых объектах с терригенным типом коллектора на месторождении Восточной Сибири) // Экспозиция Нефть Газ. – 2024. – № 8. – C. 87–93. – https://doi.org/10.24412/2076-6785-2024-8-87-93. – EDN: NHCKAV

10. Комплексные исследования механизма и эффективности циклического геомеханического воздействия на карбонатный коллектор турнейского яруса / И.М. Индрупский, И.И. Ибрагимов, Т.Н. Цаган-Манджиев [и др.] // Фундаментальный базис инновационных технологий нефтяной и газовой промышленности: Сборник трудов Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященной 35-летию ИПНГ РАН, Москва, 17–19 октября 2022 г. – М.: Институт проблем нефти и газа РАН, 2022. – С. 4-8. – EDN: NMZXGQ

11. Калабин А.А., Митрофанов Д.А., Гордеев А.О. Комплексный подход к интерпретации данных керн/ГИС для изучения трещиноватости отложений Березовской свиты на месторождениях Западной Сибири // Экспозиция Нефть Газ. – 2021. – № 6(85). – С. 52-55. – https://doi.org/10.24412/2076-6785-2021-6-52-55. – EDN: JMLODD

12. Карев В.И., Химуля В.В., Шевцов Н.И. Экспериментальные исследования процессов деформирования, разрушения и фильтрации в горных породах // Известия Российской академии наук. Механика твердого тела. – 2021. – № 5. – С. 3-26. – https://doi.org/10.31857/S0572329921050056. – EDN: SZWAQX

13. Trends in U.S. Oil and Natural Gas Upstream Costs, U.S. // Energy Information Administration, March 2016, Washington, DC 20585

14. Пат. 2747944 C1 РФ. Способ стратификации гомогенных верхнемеловых кремнистых толщ / С.Е. Агалаков, В.А. Маринов, А.И. Кудаманов, М.Ю. Новоселова; патентообладатель ПАО «НК «Роснефть»; № 2020124130А; заявл. 21.07.2020; опубл. 17.05.2021. – EDN: QLLVLJ

15. Пат. 2742077 C1 РФ. Способ локализации запасов углеводородов в кремнистых отложениях верхнего мела / С.Е. Агалаков, М.Ю. Новоселова, А.И. Кудаманов, В.А. Маринов; патентообладатель ПАО «НК «Роснефть»; № 2020124129А; заявл. 21.07.2020; опубл. 02.02.2021. – EDN: EMVKLH

16. Пат. 2745640 C1 РФ. Способ разработки газовых залежей в низкопроницаемых кремнистых опоковидных коллекторах / А.О. Гордеев, Р.Ф. Меликов,

А.А. Калабин, О.А. Лознюк, Р.А. Шайбаков, А.Ю. Королев, Г.Б. Габуния; патентообладатель ПАО «НК «Роснефть»; № 2020125085А; заявл. 28.07.2020; опубл. 29.03.2021. – EDN: IWEIYO

17. Суходолов Я.А. Реализация восточной газовой программы и перспективы освоения газовых ресурсов Восточной Сибири // Известия Иркутской государственной экономической академии. – 2014. – №6(98). – С. 63–71. – https://doi.org/10.17150/1993-3541.2014.24(6).63-71. – EDN: TEJYSZ

В статье рассмтрены результаты проведения междисциплинарных исследований в рамках нового научного направления, связанного с управлением вектором тяги в пределах полной геометрической сферы, когда угол отклонения вектора тяги может изменяться от 180° до -180° в любом направлении. Описан один из запатентованных вариантов распределения энергии рабочего газа в многопоточной струйной системе. Распределение энергии проанализировано на примере с лопастной машиной, способной работать в режиме как осевого, так и центробежного, вентилятора. Регулирование площади критического сечения канала может выполняться при использовании аналога ирисовой диафрагмы. Показаны отдельные направления практического применения полученных результатов. Для создания перспективных систем управления и обучения конструкторов предложено использовать методологию Эйлера и CFD-технологии. Рассмотрены варианты полного и частичного перекрытия каналов для смены режима работы с изменением направления вектора тяги, его модуля и координат у начальной точки приложения силы. Подготовлен научный задел для развития многопоточных струйных систем на основе методологии Эйлера. Рассмотрены два основных направления научных исследований: энергосберегающая энергетика и транспортные системы (на суше, в море и воздухе).

Список литературы

1. Investigation of a Multiflow Ejector Equipped with Variable-Length Links for Thrust Vector Control Using Euler’s Methodology / Y.A. Sazonov, M.A. Mokhov,

A.V. Bondarenko [et al.] // Eng. – 2024. – V. 5. – P. 2999–3022. – https://doi.org/10.3390/eng5040156. – EDN: LNNNVF

2. Study of Reversible Nozzle Apparatuses Using Euler Methodology and CFD Technologies / Y.A. Sazonov, M.A. Mokhov, A.V. Bondarenko [et al.] // Civil Engineering Journal (Iran). – 2024. – V. 10 (11). – P. 3640–3671. – https://doi.org/10.28991/CEJ-2024-010-11-013. – EDN: CKYTUG

3. Zhang T., Strbac G. Novel Artificial Intelligence Applications in Energy: A Systematic Review // Energies. – 2025. – No. 18. – https://doi.org/10.3390/en18143747

4. Zhang W., Zhao Sh. Envisioning the blueprint: Aeronautics in large models era // Chinese Journal of Aeronautics. – 2025. – V. 38. – Iss. 8. – https://doi.org/10.1016/j.cja.2025.103607

5. Горохов В.Г. Эволюция инженерии: от простоты к сложности. – М.: Институт философии Российской Академии наук, 2015. – URL: https://gtmarket.ru/library/basis/7366

6. Акофф Р., Мэгидсон Дж., Эддисон Г. Идеализированное проектирование // Электронная публикация: Центр гуманитарных технологий. – 02.10.2014. – URL: https://gtmarket.ru/library/basis/7079

7. An investigation of innovative strategies in underwater soft robotics / Sh.A. Hasib, M.M. Gulzar, S.R. Oishy [et al.] // Engineering Science and Technology, an International Journal. – 2025. – V. 70. – https://doi.org/10.1016/j.jestch.2025.102123

8. US Patent 2446266. Jet propelled helicopter rotor / Inventor: Thomas L. Assignee: Cummings, Publication Date: 08/03/1948. – https://www.freepatentsonline.com/2446266.pdf

9. Effects of Tip Injection on a Turbofan Engine with Non-Invasive High-Speed Actuators / Y. Schäfer, M. Stößel, A. Barnique [et al.] // Int. J. Turbomach. Propuls. – 2025. – V. 10, 9. – https://doi.org/10.3390/ijtpp10020009

10. Design of a Novel Pump Cavitation Valve and Study of Its Cavitation Characteristics / Y. Luo, Z. Wu, Z. Li [et al.] // Water. – 2025. – V. 17. – P. 1503. – https://doi.org/10.3390/w17101503

11. Mena-Arciniega C., Criollo L., Xing S. Topology optimization methods for morphing aircraft design: a review // Aviation. – 2024. – V. 28 (4). – P. 292–305. – https://doi.org/10.3846/aviation.2024.22596

12. Turbine Performance of Variable Geometry Turbocharger Applied to Small Gasoline Engine Considering Heat Transfer Effect / J.-E. Yun, J.-Y. Shin, C. Harsito

[et al.] // Energies. – 2025. – V. 18. – P. 3775. – https://doi.org/10.3390/en18143775

13. A High-Efficient Modeling Method for Aerodynamic Loads of an Airfoil with Active Leading Edge Based on RFA and CFD / S. Fang, S. Zhang, J. Zhou, W.Yang // Aerospace. – 2025. – V. 12. – https://doi.org/10.3390/aerospace12070632

14. Xu T., Meng W., Zhang J. Energy Optimal Trajectory Planning for the Morphing Solar-Powered Unmanned Aerial Vehicle Based on Hierarchical Reinforcement Learning // Drones. – 2025. – V. 9 (7). – https://doi.org/10.3390/drones9070498

15. The Aerodynamically Driven Orientation Control of a Solar Panel on an Aircraft with Numerical Simulation / A. Fazylova, K. Alipbayev, K. Myrzabekov [et al.] // Drones. – 2025. – V. 9. – https://doi.org/10.3390/drones9070458

16. Comparison of blended wing body and tube-and-wing performance characteristics / J. Ahuja, C. Perron, R.D. Bermudez Rivera [et al.] // The Aeronautical Journal. – V. 129. – no. 1337. – https://doi.org/10.1017/aer.2025.8

17. Ракетно-прямоточные двигатели на твердых и пастообразных топливах / В.А. Сорокин, Л.С. Яновский, В.А. Козлов [и др.]. – М.: Физматлит, 2010. – 318 с.

18. Shanmugam P., Kanjikovil Mahali P., Raja S. An Efficient SDOF Sweep Wing Morphing Technology for eVTOL-UAV and Experimental Realization // Drones. – 2025. – V. 9. – https://doi.org/10.3390/drones9060435

19. Павленко В.Ф. Силовые установки с поворотом вектора тяги в полете – М.: Машиностроение, 1987. – 200 с.

20. Multi-Criteria Analysis in the Selection of Alternative Fuels for Pulse Engines in the Aspect of Environmental Protection / G.M. Szymański, B. Wyrwas, K. Strugarek [et al.] // Energies. – 2025. – V. 18. –https://doi.org/10.3390/en18143604

21. US Patent 10465538. Gas turbine engine with reversible fan. Assignee: General Electric Company. Publication Date:11/05/2019. – https://www.freepatentsonline.com/10465538.pdf

22. Пат. № 2778961 C1 РФ, МПК F04F 5/02. Струйная насосная установка: № 2021136705: заявл. 13.12.2021: опубл. 29.08.2022 / Ю.А. Сазонов, М.А. Мохов,

Х.А. Туманян, М.А. Франков, В.В. Воронова, Н.Н. Балака; заявитель: Российский государственный университет нефти и газа. – EDN: PYMZYN

23. Пат. № 2802351 C1 РФ, МПК F04F 5/44. Струйный аппарат: № 2022129561: заявл. 15.11.2022: опубл. 25.08.2023 / Ю.А. Сазонов, М.А. Мохов, Х.А. Туманян, М.А. Франков, В.В. Воронова, Н.Н. Балака: Российский государственный университет нефти и газа. – EDN: LDENGA

24. Пат. на полезную модель № 214113 U1 РФ, МПК F04F 5/00. Струйная установка: № 2022116651: заявл. 21.06.2022: опубл. 12.10.2022 / Ю.А. Сазонов,

М.А. Мохов, Х.А. Туманян, М.А. Франков, В.В. Воронова, Н.Н. Балака; заявитель Российский государственный университет нефти и газа. – EDN: BTQAWK

В статье представлен комплексный анализ развития технологий многостадийного гидравлического разрыва пласта (МГРП) на активах «Зарубежнефти» в России (Харьягинское месторождение) и на шельфе Социалистической Республики Вьетнам в рамках совместного предприятия «Вьетсовпетро». Рассмотрены современные инженерные решения для повышения эффективности разработки низкопроницаемых коллекторов, включая применение геомеханического моделирования и систем заканчивания скважин с фрак-портами, активируемыми шарами. Особое внимание уделено адаптации технологий к сложным горно-геологическим условиям, таким как высокая вертикальная и латеральная изменчивость пластов, а также риски обводнения. Детально описаны результаты ключевых пилотных проектов: первый успешный МГРП в наклонно направленной скважине на шельфе Вьетнама и реализация МГРП в многозабойной скважине на артинской залежи Харьягинского месторождения. Проанализированы технологические и инфраструктурные ограничения морских операций, включая ограниченную производительность насосных агрегатов и сезонные климатические факторы. Предложены перспективные направления развития, такие как переход к горизонтальным и субгоризонтальным скважинам с МГРП, использование высокопроизводительного оборудования и специализированных судов для увеличения масштабов операций. Опыт, полученный на российских месторождениях, служит основой для технологического прорыва на шельфовых проектах, открывая новые перспективы для рентабельной разработки сложных коллекторов.

Список литературы

1. Развитие технологий гидроразрыва пласта в современных условиях (по материалам II технологического форума «Технологии ГРП») / В.Н. Астафьев, Ю.А. Мажирин, Р.Ф. Абдуллин [и др.] // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. – 2024. – № 2 (58). – С. 100-109. – https://doi.org/10.20403/2078-0575-2024-2-100-109. – EDN: VBUSWZ

2. Особенности планирования и реализации гидроразрыва пласта при разработке низкопроницаемых высокорасчленных пластов олигоцена на шельфовых месторождениях Вьетнама / А.С. Клевцов, Е.Н. Грищенко, П.С. Баленко [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 9. – С. 114–118. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2020-9-114-118. – EDN: OXEDVN

3. Иванов А.Н., Зыонг Зань Лам, Васильев В.А. Анализ эффективности применения технологий интенсификации нефтедобычи на месторождении Белый Тигр // Нефтяное хозяйство. – 2006. – № 4. – С. 112–114. – EDN: JVGAPD

4. Садовников А.А., Клевцов А.С., Козык С.С. Оценка потенциала плотных песчаных коллекторов олигоцена Южно-Коншонского бассейна шельфа Вьетнама // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 11. – С. 88–90. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2018-11-88-90. – EDN: YPXNPN

5. Hoang Long, Phung Dinh Thuc, Nguyen Minh Quy. Study on applied technologies to propose solutions for enhancing hydraulic fracturing efficiency in tight sandstone reservoirs of the Cuu Long basin // Petrovietnam Journal. – 2024. – № 06. – С. 22–30. – https://doi.org/10.47800/PVSI.2024.06-03

Разработка цифровых двойников для описания многофазных потоков в скважинах, системе сбора и подготовки скважинной продукции требует использования высокоточных математических моделей. Ключевым инструментом при этом выступает PVT-моделирование углеводородных систем, однако в настоящее время лидерами в этой области являются западные программные продукты, специфика коммерческой реализации, «закрытость» и невозможность адаптации которых под нужды отрасли накладывают ограничения на их применимость. Поэтому разработка отечественных программных продуктов для моделирования фазового поведения пластовых смесей - одна из важнейших задач нефтегазовой отрасли. В данной работе представлены результаты композиционного моделирования многофазных углеводородных систем, имеющих обусловленные особенностями состава аномальные свойства, с использованием разработанного PVT-калькулятора. Описаны особенности реализации программного кода по расчету фазового поведения углеводородных систем при заданных термобарических условиях на основе кубического уравнения состояния, проведено сравнение результатов, полученных по модели, с данными, рассчитанными с применением известных программных продуктов, а также с данными лабораторных экспериментов. Проанализированы упрощенные подходы к композиционному моделированию газоконденсатных смесей, в частности, основанные на использовании эмпирических корреляций. Проведен сравнительный анализ различных расчетных методов для определения давления начала конденсации газоконденсатной смеси на примере одного из месторождений РФ. Показано, что эмпирические корреляции имеют существенные ограничения, в то время как применение классических уравнений состояния позволяет описать фазовое поведение флюидов в изменяющихся термобарических условиях, соответствующих всем этапам добычи.

Список литературы

1. Применение моделей нестационарного течения газожидкостной смеси по стволу скважины для решения задач оперативного анализа и управления добычей / Е. Юдин, Р. Хабибуллин, Н. Смирнов [и др.] // SPE-201884-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/201884-MS

2. Новый подход к оптимизации добычи газлифтных скважин морских месторождений / А.А. Любин [и др.] // SPE-181903-MS. – 2016. – https://doi.org/10.2118/181903-MS

3. Малышев В.Л., Моисеева Е.Ф., Калиновский Ю.В. Расчет коэффициента сверхсжимаемости основных компонент природного газа методом молекулярной динамики // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330. – № 11. – С. 121–129. – https://doi.org/10.18799/24131830/2019/11/2356. – EDN: KYFJKF

4. Юдин Е.В., Хабибуллин Р.А., Галяутдинов И.М. Моделирование работы газлифтной скважины с автоматизированной системой управления подачи газлифтного газа // SPE-196816-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/196816-MS

5. Peng D.Y., Robinson D.B. A new two-constants equation of state // Industrial and Engineering Chemistry. Fundamentals. – 1976. – V. 1. – P. 59–64. – https://doi.org/10.1021/i160057a011

6. Peneloux A.A. Rauzy E., Freze R. Consistent volume correction for Redlich-Kwong-Soave volumes // Fluid Phase Equilibra. – 1982. – V. 8. – P. 7–23. – https://doi.org/10.1016/0378-3812(82)80002-2

7. Soave G.S. Equilibrium Constants from a Modified Redlich-Kwong equation of state // Chemical Engineering Science. – 1972. – V. 27. – № 6. – P. 1197–1203. – https://doi.org/10.1016/0009-2509(72)80096-4

8. Брусиловский А.И. Фазовые превращения при разработке месторождений нефти и газа. – М.: Грааль, 2002. – 575 с.

9. Michelsen M.L. The Isothermal Flash Problem. Part I. Stability // Fluid Phase Equilibria. – 1982. – Vol. 9. – № 1. – P. 1–19. – https://doi.org/10.1016/0378-3812(82)85001-2

10. О параметре давления начала конденсации газоконденсатной смеси и методе его определения / М.Т. Абасов, З.Я. Аббасов, В.М. Фаталиев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 2. – С. 97–99. – EDN: NFPVFF

11. Nemeth L.K. Kennedy H.T. A correlation of dewpoint pressure with fluid composition and temperature // Society of Petroleum Engineers Journal. – 1967. – V. 7. –

№ 2. – P. 99–104. – https://doi.org/10.2118/1477-PA

12. Humoud A.A., Al-Marhoun M.A. A new correlation for gas condensate dew-point pressure prediction // SPE-68230-MS. – 2001. –

https://doi.org/10.2523/68230-MS

13. Statistical forecast models to determine retrograde dew pressure and C7+ percentage of gas condensates on basis of production test data of eastern Venezuelan reservoirs / J. Marruffo, J. Maita, G. Him, G. Rojas // SPE-69393-MS. –2002. – http://doi.org/10.2118/69393-MS

14. Ahmadi M.A., Elsharkawy A. Robust correlation to predict dew point pressure of gas condensate reservoirs // Petroleum. – 2017. – V. 3. – № 3. – P. 340–347. – https://doi.org/10.1016/j.petlm.2016.05.001. – EDN: YFPDQD

15. Al-Marhoun M.A. Evaluation of empirically derived PVT properties for Middle East crude oils // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2004. – V. 42. –

№ 2–4. – P. 209–221. – https://doi.org/10.1016/j.petrol.2003.12.012

16. El-hoshoudy A., Dessouky S., Gomaa S. Prediction of dew point pressure in gas condensate reservoirs based on a combination of gene expression programming (GEP) and multiple regression analysis // Petroleum & Petrochemical Engineering Journal. – 2018. – V. 2. – DOI: https://doi.org/10.23880/PPEJ-16000163

17. Nnadozie O. A new analytical method for predicting dew point pressure for gas condensate reservoirs // SPE-162985-MS. – 2012. –

http://doi.org/10.2118/162985-MS

18. Shokir El-M. Dewpoint pressure model for gas condensate reservoirs based on genetic programming // SPE-114454-MS. – 2008. –

https://doi.org/10.2118/114454-MS

19. Rapid method for the estimation of dew point pressures in gas condensate reservoirs / A. Kamari, M. Sattari, A.H. Mohammadi, D. Ramjugernath // Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers. – 2016. – V. 60. – P. 258–266. – https://doi.org/10.1016/j.jtice.2015.10.011

20. Comparison and development of predictive models for dew point pressure of gas condensate reservoir fluids / H.Y. Wang, H. Liu, L.J. Chang [et al.] // Natural Gas Geoscience. – 2013. – V. 24 (4). – P. 853-858.

Статья посвящена разработке контактных залежей нефтяных оторочек, которая часто бывает осложнена высокой неоднородностью коллекторских свойств пород, а также неблагоприятным соотношением подвижностей флюидов водо- и газонапорных горизонтов относительно нефти. Данные особенности объектов приводят к рискам преждевременного расформирования оторочки, прорыва нецелевых флюидов к добывающим скважинам, снижения коэффициентов охвата и вытеснения, и как следствие, к низкой эффективности конечной выработки запасов. Одновременно с этим при разработке подгазовых залежей значительные объемы добычи нефтяного газа в условиях ограниченности его рынков сбыта, транспортной инфраструктуры и удаленности месторождения от основных потребителей требуют поиска эффективных способов утилизации или полезного использования газа. В процессе работы проведен обзор газовых и газохимических методов увеличения нефтеотдачи с целью повышения добычи жидких углеводородов и увеличения доли полезного использования нефтяного газа. Выполнен анализ применимости рассматриваемых методов для условий одного из нефтегазоконденсатных месторождений «Газпром нефти» (месторождение N) и предложена к рассмотрению перспективная технология LTG (Low Tension Gas), сочетающая эффекты по вытеснению остаточной нефти и контролю ее подвижности за счет создания в пласте стабильного пенного фронта.

Список литературы

1. Review of BP’s Global Gas Injection Projects / Bh. Jhaveri [et al.] // SPE-171780-MS. – 2014. – https://doi.org/10.2118/171780-MS. – EDN: XUNKPD

2. Alvarado V., Manrique E. Enhanced Oil Recovery: An Update Review // Energies. – 2010. – V. 3. – P. 1529–1575. – https://doi.org/10.3390/en3091529. –

EDN: RIIBGT

3. Thomas S. Enhanced Oil Recovery - An Overview // Oil and Gas Science and Technology, Institut franais du ptrole. – 2007. – V. 63. – No. 1. – P. 9-19. – https://doi.org/10.2516/ogst

4. Shi J.X. Simulation and Experimental Studies of Foam for Enhanced Oil Recovery. – Texas: Dissertation, The University of Texas at Austin, 1996.

5. Foam Mobility Control for Surfactant EOR / R.F. Li, W. Yan, S. Liu [et al.] // SPE-113910-MS. – 2008. – https://doi.org/10.2118/113910-MS

6. Turta A.T., Singhal A.K. Field foam applications in enhanced oil recovery projects: screening and design aspects. – Journal of Canadian Petroleum Technology. – 2002. – V. 41(10). – https://doi.org/10.2118/02-10-14

7. Shan D. Simulation Study of Gravity Override for Foam Processes. – Texas: The University of Texas at Austin, 2001.

8. Rossen W.R., Van Duijn C.J. Gravity segregation in steady-state horizontal flow in homogenous reservoirs // Journal of Petroleum Science and Engineering. –

2004. – V. 43. – P.99–111. – https://doi.org/10.1016/j.petrol.2004.01.004

9. Foam for Gas Mobility Control in the Snorre Field: The FAWAG Project / T. Blaker, M.G. Aarra, A. Skauge [et al.] // SPE-78824-PA. – 2022. – http://doi.org/10.2118/78824-PA

10. Martin F.D. Laboratory Investigations in the Use of Polymers in Low Permeability Reservoirs / // SPE-5100-MS. –1974. – https://doi.org/10.2118/5100-MS

11. Srivastava M. Foam Assisted Low Interfacial Tension Enhanced Oil Recovery Process. Texas: The University of Texas at Austin, 2010.

12. A Systematic Study of Alkaline-Surfactant-Gas Injection as an EOR Technique / M. Srivastava, J. Zhang, Q.P. Nguyen, G.A. Pope // SPE-124752-MS. – 2009. – https://doi.org/10.2118/124752-MS

13. Szlendak S.M., Nguyen N., Nguyen Q.P. Laboratory Investigation of Low-Tension-Gas Flooding for Improved Oil Recovery in Tight Formations //

SPE-159841-MS. – 2013. – https://doi.org/10.2118/159841-MS

14. Successful field test of the first ultra-low interfacial tension foam flood / D. Wang, J. Cheng, Z. Yang Z [et al.] // SPE-72147-MS. – 2001. – http://doi.org/10.2523/72147-MS

15. ASP Experiments in Indiana Limestone using NaOH to Reduce Surfactant Retention / M. Maubert, P. Jith Liyanage, G. Pope [et al.] // SPE-190187-MS. – 2022. – http://doi.org/10.2118/190187-MS

16. Hirasaki G., Zhang D.L. Surface Chemistry of Oil Recovery From Fractured, Oil-Wet, Carbonate Formations // SPE-80988-MS. – 2004. – https://doi.org/10.2118/80988-MS

Промысловая реализация проектов по закачке СО2 в продуктивные пласты с целью его утилизации и повышения нефтеотдачи возможна только после проведения научно-исследовательских работ (НИР) и технико-экономической оценки. Ключевым этапом НИР являются лабораторные исследования, в ходе которых выполняется качественная оценка эффективности закачки СО2 в условиях потенциального объекта, определяются основные параметры для создания композиционной модели и дальнейшего моделирования закачки СО2 в масштабе скважины/опытного участка. Кроме того, определяются параметры для проектирования опытно-промышленных работ. Лабораторные исследования выполняются в условиях, максимально приближенным к пластовым, с использованием пластовых флюидов и образцов горной породы изучаемого объекта. Это обеспечивает проведение максимально корректной оценки рентабельности реализации проектов. В статье приводятся результаты комплексных лабораторных исследований, выполненных в рамках научного сопровождения проекта по реализации закачки углекислого газа в низкопроницаемый коллектор. Для условий одного из месторождений Западной Сибири выполнены стандартный и специальный комплекс PVT-исследований, оценка минимального давления смесимости, фильтрационные исследования на керновом материале. Изучены также основные проблемы, которые могут возникать в процессе закачки СО2. На основе полученных экспериментальных данных создана композиционная гидродинамическая модель опытного участка, планируется выполнение многовариантных расчетов в масштабе скважины/участка изучаемого объекта.

Список литературы

1. Текущий статус лабораторного сопровождения проекта по закачке СО2 в низкопроницаемый пласт / О.А. Морозюк, С.А. Заночуев, А.В. Поляков [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 10. – С.103–109. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-10-103-109. – EDN: EPDOLX

2. Оценка потенциала утилизации углекислого газа на нефтяных месторождениях Оренбургской области / В.Н. Кожин [и др.] // Нефтепромысловое

дело. – 2021. – № 8. – С. 43–49. – https://doi.org/10.33285/0207-2351-2021-8(632)-43-49. – EDN: GJWCSV

3. Емельянов К., Зотов Н. Экономия на декарбонизации // Энергетическая политика. – 2021. – № 10. – С. 27–37. – https://doi.org/10.46920/2409-5516_2021_10164_26. – EDN: MMPSDL

4. Применение углекислого газа в добыче нефти / В. Балинт, А. Бан, Ш. Долешал [и др.]. – М.: Недра, 1977. – 240 с.

5. Сургучев М.Л. Вторичные и третичные методы увеличения нефтеотдачи пластов. – М.: Недра, 1985. – 308 с.

6. Методы извлечения остаточной нефти / М.Л. Сургучев, А.Т. Горбунов, Д.П. Забродин [и др.]. – М.: Недра, 1991. – 347 с.

7. СО2-воздействие: исследования ученых УфНИИ-БашНИПИнефть / Е.В. Лозин, М.В. Рязанцев [и др.]. – Уфа, РН-БашНИПИнефть, 2021. – 323 с.

8. Лабораторные исследования как ключевая составляющая реализации проектов газовых методов увеличения нефтеотдачи / О.А. Морозюк [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 10. – С. 76–81. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-10-76-81. – EDN: LMSXFX

9. Ключевые этапы организации процесса закачки углекислого газа в нефтяные пласты с целью увеличения нефтеотдачи и интенсификации добычи

нефти / Д.Г. Афонин, С.К. Грачева, А.А. Ручкин [и др.] // Известия вузов. Нефть и газ. – 2024. – № 4. – С. 119–135. – https://doi.org/10.31660/0445-0108-2024-4-119-135. – EDN: KGJYBQ

10. Афонин Д.Г., Ручкин А.А., Галикеев Р.М., Факторный анализ расчетной эффективности обработок добывающих скважин углекислым газом по технологии Huff-and-Puff // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 8. – C. 84–88. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-8-84-88. – EDN: QXVAHI

11. Особенности построения гидродинамических моделей залежей легкой нефти для оценки обработок скважин углекислым газом по технологии Huff-and-Puff / Д.Г. Афонин, И.В. Выдыш, Р.М. Галикеев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2025. – № 6. – C. 50–55. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2025-6-50-55. – EDN: BBBHDZ

12. ГОСТ 26450.0-85. Породы горные. Общие требования к отбору и подготовке проб для определения коллекторских свойств.

13. М 01.00241-2013/31-248-2017. Породы горные. Методика измерений коэффициентов открытой пористости, коэффициентов газопроницаемости и коэффициента анизотропии в барических условиях с использованием анализатора ПИК-ПП и его модификаций.

14. СТО 11-21-2014. Породы горные. Методика измерений коэффициента открытой пористости волюмометрическим методом с использованием порозиметра UltroPore™ 300 фирмы Core Laboratories Instruments.

15. М 01.00241-2013/31-327-2018. Методика измерений остаточной нефтенасыщенности и коэффициента вытеснения нефти газом высокого давления в образцах горных пород.

16. Степанова Г.С. Газовые и водогазовые методы воздействия на нефтяные пласты. – М.: Газоил пресс, 2006. – 200 с.

17. Шамаев Г.А. Предупреждение осложнений при закачке диоксида углерода для увеличения нефтеотдачи пластов при разработке аномальных нефтей: дис... канд. техн. наук. – Уфа, 1988.

Работа посвящена определению оптимального числа стадий при многостадийном гидроразрыве пласта (МГРП) в процессе освоения запасов, приуроченных к породам-коллекторам с низкими значениями фильтрационно-емкостных свойств. Объектами исследования являются терригенные пласты месторождения, расположенного в Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. В процессе работы рассмотрен вопрос поиска критического максимального расстояния между портами ГРП, которое позволяет эффективно вовлекать запасы в разработку. Проведены статистический анализ фактической динамики работы добывающих скважин и совмещение расчетных результатов формирования трещин на симуляторе ГРП с последующим гидродинамическим моделированием. С целью повышения достоверности результатов анализа сформированы группы скважин, пробуренных в схожих геологических условиях, без существенных отличий в способах заканчивания, а также без осложнений в процессе бурения, освоения и последующей эксплуатации в течение анализируемого периода. При статистическом анализе данные, полученные при общепринятом способе размещения портов ГРП с расстоянием 125 м между ними, сравнивались с показателями скважин, законченных с расстоянием между портами не менее 160 м. Установлено, что по многим скважинам увеличение межпортового расстояния не привело к ухудшению показателей относительно общепринятого подхода, что позволяет расширить потенциал оптимизации затрат при строительстве скважин. Схожие результаты были получены при моделировании одного из участков. При дальнейшем анализе установлено, что одним из возможных критериев увеличения расстояния между портами является проницаемость пласта, непосредственно влияющая на эффективность эксплуатации скважин в рамках рассмотренного сравнения.

Список литературы

1. Массовое проведение гидроразрыва пласта – ключевая технология разработки южной части Приобского месторождения / Д.Ю. Колупаев, М.М. Биккулов, С.А. Солодов, К.Е. Янин // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2019. – № 1. – 39-45. – https://doi.org/10.24887/2587-7399-2019-1-39-45. –

EDN: OHSAPO

2. Бузинов С.Н., Умрихин И.Д. Гидродинамические методы исследования скважин и пластов. – М.: Недра, 1973. – 248 с.

3. Выбор лучших технологических решений для повышения эффективности применения горизонтальных скважин с многостадийным гидроразрывом пласта на Приобском месторождении / А.Р. Листик, Н.Г. Попов, А.Н. Ситников [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2017. – №12. – С. 46-48. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2017-12-46-48. – EDN: ZXMYAZ

В данной работе представлена методика моделирования скважин, оборудованных установками электроцентробежных насосов (УЭЦН) и эксплуатируемых в режиме периодического кратковременного включения (ПКВ), при дефиците верифицированных данных и ограниченности телеметрического обеспечения. Исследование направлено на решение актуальной проблемы адаптации гидродинамических моделей к реальным промысловым условиям при недостаточном объеме информации. В статье приведено описание нестационарной гидродинамической модели скважины, разработанной в симуляторе OLGA и термодинамической модели флюида, построенной в программном обеспечении Multiflash. Особое внимание уделено созданию методики моделирования работы погружного газосепаратора и адаптации модели к режиму ПКВ. Экспериментальная проверка проведена на примере скважины одного из нефтяных месторождений Западной Сибири. В процессе адаптации определены ключевые параметры, влияющие на точность моделирования: коэффициент продуктивности и число ступеней насоса. Установлено, что уменьшение числа ступеней приводит к значительному росту давления на приеме насоса при незначительном снижении дебита, тогда как увеличение коэффициента продуктивности существенно повышает дебит при минимальном влиянии на давление. Особое внимание уделено анализу эффекта "газовой пробки" и методам его предотвращения в условиях ПКВ. Полученные результаты позволяют оптимизировать процессы мониторинга и управления фондом скважин, эксплуатируемых в режиме ПКВ, особенно в ситуациях с ограниченной телеметрией. Разработанная методика обеспечивает возможность более точного прогнозирования работы скважин и повышения эффективности добычи при минимальных исходных данных.

Список литературы

1. РД 39-1-454-80. Методика по эксплуатации малодебитных глубиннонасосных скважин в режиме периодической откачки.

2. Ишмурзин А.А., Ямалиев В.У., Булюкова Ф.З. Проектирование электроприводного центробежного насоса с малой подачей и высоким коэффициентом полезного действия // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 5. – С. 84–87. – doi.org/10.24887/0028-2448-2020-5-84-87. – EDN: FAUFZW

3. Бакиров Р.Р., Болтенков Д.Д., Садрутдинов Т.Р. Применение периодического режима при эксплуатации нефтяных скважин на поздней стадии разработки // Многофазные системы. – 2024. – Т. 19. - № 1. – С. 31–34. - doi.org/10.21662/mfs2024.1.004. – EDN: DJWYQW

4. Методы моделирования и оптимизации периодических режимов работы скважин, оборудованных установками электроцентробежных насосов / Е.В. Юдин, Г.А. Пиотровский, Н.А. Смирнов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 5. – С. 116–122. – doi.org/10.24887/0028-2448-2023-5-116-122. – EDN: FOWTBT

5. Анализ влияния эксплуатационных параметров и режимов работы добывающих скважин на надежность установок электроцентробежных насосов / М.И. Кузмин, В.С. Вербицкий, Р.А. Хабибуллин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 12. – С. 106–111. – doi.org/10.24887/0028-2448-2024-12-106-111. – EDN: VZWZDF

6. Анализ влияния эксплуатационных параметров и режимов работы добывающих скважин с УЭЦН на надежность ГНО / В.А. Иванов, В.С. Вербицкий, Р.А. Хабибуллин [и др.] // Российская отраслевая энергетическая конференция (РОЭК) 2024. Сборник материалов конференции, Москва, 15–17 октября 2024 г. – М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. – С. 294–298.

7. Видинеев А.С. Определение оптимального режима кратковременной периодической эксплуатации малодебитных скважин с помощью установки электроцентробежного насоса // Нефтепромысловое дело. – 2022. – № 3 (639). – С. 41–45. – doi.org/10.33285/0207-2351-2022-3(639)-41-45. – EDN: PZZYTS

8. Костилевский В.А., Шайдаков В.В., Королева Д.А. Методика расчета дебита при кратковременной эксплуатации скважин // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2023. – № 4 (364). – С. 45–48. – doi.org/10.33285/0130-3872-2023-4(364)-45-48. – EDN: AHQLXE

9. Анализ режимов работы и особенности моделирования нестационарного многофазного течения в низкодебитных скважинах с ГС и МГРП, работающих с ЭЦН в режиме ПКВ / Т.С. Ющенко, Е В. Демин, В.А. Иванов [и др.] // PROнефть. Профессионально о нефти. – 2024. – Т. 9. – № 1 (31). – С. 78–94. –doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-1-78-94. – EDN: LIZGOX

10. Разработка динамической модели скважины в режиме периодического кратковременного включения погружного электроцентробежного насоса / В.А. Иванов, Р.А. Хабибуллин, Т.С. Юшенко [и др.]. – М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2024. – 89 с. – EDN: SPWGIB

11. Контроль дебита жидкости нестабильно работающего фонда скважин при помощи виртуального расходомера / Е.В. Юдин, А.М. Андрианова, Т.А. Ганеев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 8. – С. 82–87. – doi.org/10.24887/0028-2448-2023-8-82-87. – EDN: MHWBPQ

12. The OLGA 2022 User Manual, Version 2022. Schlumberger.

13. MultiflashTM, Infochem/KBC Process Technology Ltd. User Guide for Multiflash for Windows, Version 7.1; Kbc Advanced Technology Pte Ltd.: Singapore, 2020.

14. Хабибуллин Р.А. Нефтяной инжиниринг OLGA. https://t.me/petroleum_olga

15. Горидько К.А., Вербицкий В.С., Кобзарь О.С. Методика определения эффективности работы газосепаратора в составе скважинной установки электроцентробежного насоса // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. – 2023. – № S1. – С. 9–20. – doi.org/10.5510/OGP2023SI100831. – EDN: VHKYUE

16. Новые подходы к управлению потенциалом добычи скважин механизированного фонда / Е.В. Юдин, Р.А. Хабибуллин, Н.А. Смирнов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 6. – С. 67–73. – doi.org/10.24887/0028-2448-2021-6-67-73. – EDN: JCOFAR

17. Modeling and Optimization of ESP Wells Operating in Intermittent Mode / Е. Yudin, G. Piotrovskiy, N. Smirnov [et al.] // SPE Annual Caspian Technical Conference, Nur-Sultan, Kazakhstan, November 2022. – doi.org/10.2118/212116-MS

Одной из проблем, вызывающих осложнения в работе нефтяных скважин и нефтепромыслового оборудования, являются асфальтосмолопарафиновые отложения (АСПО). Для борьбы с ними нефтедобывающие предприятия используют методы как предупреждения образования отложений, так и удаления уже образовавшихся. Основным методом очистки внутренней поверхности НКТ от парафинов является механический, выполняемый с помощью скребков. Эта операция проводится в каждой скважине с определенной периодичностью, которая зависит от дебита скважины, количества АСПО, а также от температуры и давления в скважине. Основным недостатком использования скребков является их низкая механическая надежность. Часто возникают аварийные ситуации из-за заклинивания скребка в НКТ или обрыва троса. Одним из возможных путей совершенствования установки для очистки скважин от АСПО может стать создание цифрового двойника для диагностирования ее состояния – виртуального аналога устройства для очистки НКТ. С его помощью можно контролировать состояние устройства очистки, прогнозировать аварийные ситуации, например, возможный обрыв троса лебедки. В статье предложен цифровой двойник для диагностики работы устройства очистки на основе нейронной сети типа многослойного персептрона. Проведенные исследования показали, что наиболее точной является модель с двумя скрытыми слоями, имеющими 20 нейронов в первом скрытом слое и 10 – во втором, обученная по алгоритму Байесовской регуляризации. Точность распознавания возможных аварийных ситуаций на тестовой выборке составила не менее 85 %, что является достаточным уровнем для практического использования модели.

Список литературы

1. Крысанов Д. ИИ в нефтяной индустрии: как технологии меняют геологоразведку и добычу. – https://trends.rbc.ru/trends/industry/678f9f5f9a79477d9725513e

2. Блябляс А.Н. AI-подход к борьбе со скважинными осложнениями // Газовая промышленность. – 2018. – № 4(767). – С. 16–21. – EDN: YWRMJY

3. Белкина С.А., Нагаева С.Н. Причины образования асфальтосмолопарафинистых отложений в НКТ // Вестник Югорского государственного университета. – 2016. – Т. 42. – № 3. – С. 7–11. – EDN: UVAMKX

4. Коробов Г.Ю., Парфенов Д.В. Механизмы образования асфальтосмолопарафиновых отложений: методики исследования // Neftegaz.RU. – 2022. –  № 8. – С. 22–31. – EDN: SRKGYZ

5. Грязнова Е.С. Основные причины и факторы, влияющие на процесс образования асфальтосмолопарафиновых отложений // Вестник науки. – 2022. –

Т. 1. – № 12 (57). – С. 359–362. – EDN: AAWTTI

6. Digital twins in the oil and gas industry: experience and prospects of use / S.N. Fedorov, G.Yu. Kolovertnov, A.N. Krasnov, M.Yu. Prakhova // Proceedings of the International Science Conference «Science. Education. Practice». – 2025. – March 26. – Р. 116–123. – https://doi.org/10.34660/INF.2025.52.92.052. – EDN: KNNDRP

7. Krasnov A.N., Khoroshavina E.A., Prakhova M.Yu. Preventing paraffination of pumping equipment of oil wells // Advances in Engineering Research. – 2017. – V. 133. – P. 370–375. – https://doi.org/10.2991/aime-17.2017.60

8. Диагностическая диаграмма состояния установки механической очистки скважины / С.Н. Федоров, Г.Ю. Коловертнов, А.Н. Краснов, М.Ю. Прахова // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2025. – Т. 21. – № 2. – С. 98–110. – http://doi.org/10.17122/1999-5458-2025-21-2-98-110. –

EDN: JNLMNJ

9. Digital Twin of the Device for Cleaning Pump-Compressor Pipes / S.N. Fedorov, G.Yu. Kolovertnov, A.N. Krasnov, M.Yu. Prahova // HMMOCS. – 2025. –

Р. 404–412. – https://doi.org/10.1007/978-3-031-95649-2_35

10. A New Approach to Creating a Digital Twin of Well for Production Monitoring in Western Siberia Fields / O. Kobzar, G. Mosyagin, M. Gudilov [et al.]. // SPE-216731-MS. – 2023. – https://doi.org/10.2118/216731-MS

11. Применение интеллектуальных методов анализа высокочастотных промысловых данных для решения задач нефтяного инжиниринга / А.М. Андрианова, Е.В. Юдин, Т.А. Ганеев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 9. – С. 70–75. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-9-70-75. – EDN: SDBLUX

12. Еремин Н.А., Еремин А.Н. Цифровой двойник в нефтегазовом производстве // Нефть. Газ. Новации. – 2018. – № 12. – С. 14–17. – EDN: YTOOAH

13. Ilushin P., Vyatkin K., Menshikov A. Development of a Methodology and Software Package for Predicting the Formation of Organic Deposits Based on the Results of Laboratory Studie // Fluids. – 2021. – № 6. – P. 446-450. – https://doi.org/10.3390/fluids6120446. – EDN: VWHSDI

14. Применение цифрового двойника в нефтегазовой отрасли / В.Н. Быкова, Е. Ким, М.Р. Гаджиалиев [и др.] // Актуальные проблемы нефти и газа. –

2020. – Вып. 1(28). – С. 8–15. – https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2020-28.art8

15. Maintaining ESP operational efficiency through machine learning-based anomaly detection / E. Yudin, M. Kovaleva, V. Shevchenko [et al.] // Geoenergy Science and Engineering. 2025. – V. 251. – https://doi.org/10.1016/j.geoen.2025.213864

16. Modeling of a Gas-Lift Well Operation with an Automated Gas-Lift Gas Supply Control System / E. Yudin [et al.] // SPE-196816-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/196816-MS. –   EDN: JBURWW

17. Контроль дебита жидкости нестабильно работающего фонда скважин при помощи виртуального расходомера / Е.В. Юдин, А.М. Андрианова, Т.А. Ганеев [и др]. // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 8. – С. 82–87. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-8-82-87. – EDN: MHWBPQ

18. Using Deep Learning Algorithms to Monitor Well Performance and Restore Well Rate Dynamics / E. Yudin [et al.] // SPE-217526-MS. – 2023. – https://doi.org/10.2118/217526-MS

19. Нейронная сеть: раскрытие возможностей искусственного интеллекта. – https://www.easiio.com/ru/neural-network-hidden-layer/

20. Анализ интерференции скважин на основе алгоритмов комплексирования промысловых данных / А.В. Чорный, И.А. Кожемякина, Н.Ю. Чуранова

[и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 1. – С. 36–39. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2019-1-36-39. – EDN: SMRHNC

21. Нажимова Н.А., Наумова Е.Г. Формирование навыков построения нейронных сетей в различных программных средах // Современные проблемы науки и образования. – 2024. – № 3. – С. 98–105. – https://doi.org/10.17513/spno.33522. – EDN: HLAAWU

22. Де Лука Г. Архитектура нейронной сети: критерии выбора количества и размера скрытых слоев. – https://www.baeldung.com/cs/neural-networks-hidden-layers-criteria

В статье представлена методика вероятностного подбора установок электроцентробежных насосов с учетом повышенной неопределенности параметров после проведения геолого-технических мероприятий. Основной проблемой является значительная вариабельность коэффициента продуктивности в послеремонтный период, что критически влияет на режим работы насоса. Особую сложность представляют скважины с высоким газовым фактором, где способность насоса перекачивать газожидкостную смесь становится доминирующим фактором эксплуатационной надежности. Методология исследования базируется на применении метода Монте-Карло в сочетании с гидродинамическим моделированием в Unifloc VBA, использующим корреляции Standing для PVT-свойств, модели Ансари и Беггза-Брилла для многофазного потока и корреляцию Маркеза для естественной сепарации на приеме насоса. Разработан комплексный критерий эффективности, учитывающий к.п.д. насоса, энергетические показатели, наработку на отказ и риски недобора по дебиту. Тестирование методики на месторождении Западной Сибири показало, что небольшие стандартные отклонения пластового давления и коэффициента продуктивности приводят к существенному разбросу прогнозируемых дебитов, что в значительной степени влияет на выбор типоразмера насоса. Показано, что снижение неопределенности входных параметров за счет полевых измерений оказывает существенное влияние на результаты выбора оборудования. Отмечена необходимость точного сбора данных на этапах проектирования и наблюдения за скважиной.

Список литературы

1. Цифровой двойник скважины как инструмент цифровизации вывода скважины на режим в ПАО АНК «Башнефть» / А.А. Пашали, А.В. Колонских, Р.С. Халфин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 3. – С. 80–84. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-3-80-84. – EDN: LIPEQW

2. Анализ причин роста газового фактора на поздних стадиях разработки нефтяных месторождений / М.К. Баймухаметов, Д.С. Гулишов, В.Г. Михайлов

[и др.] // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – Т. 329. – № 8. – С. 104–111. – EDN: XWCJQT

3. Yudin E., Lubnin A. Simulation of multilayer wells operating // SPE-149924-MS. – 2011. – https://doi.org/10.2118/149924-ms. – EDN: PERAVR

4. Галкин В.И., Колтырин А.Н. Разработка методики прогнозирования технологических показателей работы скважины после применения геолого-технических мероприятий // Нефтепромысловое дело. – 2020. – № 7(619). – С. 18–28. – https://doi.org/10.30713/0207-2351-2020-7(619)-18-28. – EDN: ZNXXNA

5. Галкин В.И., Колтырин А.Н. Обоснование прогнозной величины прироста дебита нефти после применения ГТМ с помощью статистического метода // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 2. – С. 81–86. – https://doi.org/10.18799/24131830/2023/2/3857. – EDN: EHGVAU

6. Алтунин А.Е., Семухин М.В., Кузяков О.Н. Технологические расчеты при управлении процессами разработки нефтяных и газовых месторождений в условиях неопределенности. – Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2017. – 258 с. – EDN: ZDSKTJ

7. Hajinorouz M., Alavi S.E. A new approach based on VIKOR and Monte-Carlo algorithms for determining the most efficient enhanced oil recovery methods: EOR screening //Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2024. – V. 14. – No. 2. – Р. 623–643. – https://doi.org/10.1007/s13202-023-01726-y. – EDN: MBYCWI

8. Юдин Е.В., Пиотровский Г.А., Колюк О.А. Особенности эксплуатации и способы определения оптимальных параметров работы скважин, вскрывающих карбонатные трещиноватые коллектора, на примере нефтяных оторочек ВУ Оренбургского НГКМ / // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2020. –

№ 3. – С. 26–32. – https://doi.org/10.7868/S2587739920030039. – EDN: WMXWUH

9. Новые подходы к управлению потенциалом добычи из скважин механизированного фонда / Е.В. Юдин, Р.А. Хабибуллин, Н.А. Смирнов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 6. – С. 67–73. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-6-67-73. – EDN: JCOFAR

10. Определение параметров продуктивного пласта с помощью анализа промысловых данных работы добывающих скважин / В.А. Краснов, И.В. Судеев, Е.В. Юдин, А.А. Лубнин // Научно-технический вестник ОАО «НК Роснефть». – 2010. – №. 1. – С. 30–34. – EDN: MMABIV

11. Применение интеллектуальных методов анализа высокочастотных промысловых данных для решения задач нефтяного инжиниринга / А.М. Андрианова, Е.В. Юдин, Т.А. Ганеев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 9. – С. 70–75. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-9-70-75. – EDN: SDBLUX

В данной работе исследуется влияние эксплуатационного износа на напорно-расходные характеристики (НРХ) электроцентробежных насосов (ЭЦН) при перекачке грубодисперсных газожидкостных смесей (ГЖС). В отличие от традиционных исследований, фокусирующихся на характеристиках новых ЭЦН, в работе анализируется критическое снижение газоустойчивости оборудования в условиях реальной эксплуатации (при его износе). Экспериментальные исследования проведены на специализированном стенде РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, обеспечивающем точный контроль параметров ГЖС. Полученные результаты демонстрируют, что у изношенных насосов ухудшаются НРХ при существенно меньших значениях объемной доли газа на приеме по сравнению с новыми аналогами. Критический порог газосодержания, при котором происходит катастрофическое падение напора ("газовая блокировка"), в значительной степени снижен для изношенного оборудования. Энергетическая эффективность изношенного насоса при работе с ГЖС снижается значительно быстрее, чем у нового оборудования, что требует корректировки режимов эксплуатации. Результаты исследования подтверждают необходимость разработки методики оценки степени износа и соответствующих поправочных коэффициентов к существующим моделям деградации характеристик. Регулярный контроль технического состояния скважинного оборудования и своевременная замена изношенных ступеней являются критически важными для обеспечения эффективной работы в условиях высокого газосодержания, особенно на поздних стадиях разработки месторождений.

Список литературы

1. Mechanistic modeling of gas effect on Multi-stage Electrical submersible pump (ESP) performance with experimental validation / J. Zhang, S. Cai, Y. Li [et al.] // Chemical Engineering Science. – 2021. – V. 227. – http://doi.org/10.1016/j.ces.2021.117288

2. Barrios L., Prado M. Experimental visualization of two-phase flow inside an electrical submersible pump stage // Journal of Energy Resources Technology. – 2011. – V. 133 (4). –

Р. 042901. – http://doi.org/10.1115/OMAE2009-79726

3. Zhu J., Zhang H.Q. A review of experiments and modeling of gas-liquid flow in electrical submersible pumps // Energies. – 2018. – V. 11 (1). – https://doi.org/10.3390/en11010180

4. Юдин Е.В., Горбачева В.Н., Смирнов Н.А. Моделирование и оптимизация режимов работы скважин, фонтанирующих через затрубное пространство // Нефтяное хозяйство. – 2022. – № 11. – С. 122–126. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2022-11-122-126. – EDN: HRVGFA

5. Gamboa J., Prado M. Review of electrical-submersible-pump surging correlation and models // SPE-140937-PA. – 2011. – https://doi.org/10.2118/140937-PA

6. Zhou D., Sachdeva R. Simple model of electric submersible pump in gassy well // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2010. – V. 70 (3-4). – Р. 204–213. – https://doi.org/10.1016/j.petrol.2009.11.012

7. Duran J., Prado E.M. ESP stages air-water two-phase performance – modeling and experimental data // SPE-87627-MS. – 2003.

8. Romero M.I. An evaluation of an electrical submersible pumping system for high GOR wells: Master’s Thesis. – University of Tulsa, 1999.

9. Lea J.F., Bearden J.L. Effect of gaseous fluids on submersible pump performance // Journal of Petroleum Technology. – 1992. – V. 34 (12). – Р. 2922–2930.

10. Application of gamma-ray computed tomography for the analysis of gas holdup distributions in centrifugal pumps / D. Schafer, A. Bieberle, M. Neumann [et al.] // Flow Measurement and Instrumentation. – 2015. – V. 46. – Р. 262–267. – https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2015.06.001

11. Investigation on the handling ability of centrifugal pumps under air–water two-phase inflow: Model and experimental validation / Q. Si, G. Bois, Q. Jiang [et al.] // Energies. – 2018. – V. 11(11). – https://doi.org/10.3390/en11113048

12. New Applications of Transient Multiphase Flow Models in Wells and Pipelines for Production Management / E. Yudin [et al.] // SPE-201884-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/201884-MS. – EDN: TNIEZH

13. Моделирование работы газлифтной скважины с автоматизированной системой управления подачей газлифтного газа / Е.В. Юдин, Р.А. Хабибуллин, И.М. Галяютдинов [и др.] // SPE-196816-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/196816-MS

14. Горидько К.А. Стенд исследований дисперсности газовой фазы в потоке газожидкостной смеси по длине электроцентробежного насоса // Экспозиция Нефть

Газ. – 2020. – №. 6 (79). – С. 62–66. – https://doi.org/10.24411/2076-6785-2020-10106. – EDN: YQFVPM

15. Modeling and Optimization of ESP Wells Operating in Intermittent Mode / E. Yudin [et al.] //SPE-212116-MS. – 2022. – https://doi.org/10.2118/212116-MS

16. Maintaining ESP operational efficiency through machine learning-based anomaly detection / E. Yudin [et al.] // Geoenergy Science and Engineering. – 2025. – Т. 251. – https://doi.org/10.1016/j.geoen.2025.213864

В статье приведен комплексный анализ применения графических процессоров (Graphics Processing Unit (GPU)) для решения задач моделирования фильтрационных процессов в залежах нефтегазовых месторождений на основе метода граничных элементов (МГЭ). Исследование направлено на критическое сокращение времени расчета сложных многоскважинных моделей с трещинами гидроразрыва пласта и неоднородными границами, что является ключевым фактором для оперативной оптимизации разработки месторождений в современных условиях цифровизации нефтегазовой отрасли. Детально проанализирована архитектурная совместимость массово-параллельной структуры GPU с естественной декомпозируемостью вычислений МГЭ, основанных на принципе суперпозиции вкладов от множества источников. Разработана комплексная стратегия адаптации алгоритма, включающая пространственно-временную декомпозицию, минимизацию условных переходов, эффективное использование многоуровневой иерархии памяти GPU и оптимизацию паттернов доступа к данным. Экспериментальная верификация на реалистичных промышленных моделях продемонстрировала достижение среднего ускорения в 77 раз при максимальных значениях до 126 раз в отдельных итерациях с сохранением высокой точности вычислений (отклонение менее 2,1 %). Это позволяет кардинально сокращать время моделирования сложных пластовых систем, открывая новые возможности для многовариантных расчетов, анализа неопределенностей и оптимизации систем разработки месторождений в режиме реального времени.

Список литературы

1. Юдин Е.В., Губанова А.Е., Краснов В.А. Метод оценки интерференции скважин с использованием данных технологических режимов их эксплуатации // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 8. – С. 64–69. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2018-8-64-69. – EDN: XWBUKT

2. Новые подходы к быстрой оценке производительности скважин в неоднородных пластах / Е.В. Юдин, И.О. Порошин, И.Е. Груздев, Н.С. Марков // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 10. – С. 61-67. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-10-61-67. – EDN: UPKRQI

3. Юдин Е.В. Моделирование фильтрации жидкости в неоднородных средах для анализа и планирования разработки нефтяных месторождений : дисс. канд. физ.-мат. наук. – М., 2014. – EDN: SVANZH

4. System approach to planning the development of multilayer offshore fields / А.А. Lubnin [et al.] // SPE-176690-MS. – 2015. – https://doi.org/10.2118/176690-MS. – EDN: NLKVGP

5. ГОСТ 19.101-2024. Единая система программной документации. Виды программ и программных документов.

6. Басниев К.С., Дмитриев Н.М., Розенберг Г.Д. Нефтегазовая гидромеханика. М.–Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003. – 479 с.

7. Kazemzadeh-Parsi M.J. Unsteady flow to a partially penetrating well in an unconfined aquifer using the boundary element method // Engineering Analysis with Boundary Elements. – 2015. – V. 50. – P. 50–56.

8. Aziz K., Settari A. Petroleum Reservoir Simulation. – London: Applied Science Publishers, 1979. – 476 p.

9. Kirk D.B., Hwu W.-M.W. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. 3rd ed. Morgan Kaufmann, 2016. – 542 p.

10. Sanders J., Kandrot E. CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming. – Addison-Wesley Professional, 2010. – 312 p.

11. Демидов Д.Е., Егоров А.Г., Нуриев А.Н. Решение задач вычислительной гидродинамики с применением технологии NVIDIA CUDA // Учен. записки Казанского гос. университета. Серия физ.-мат. науки. - 2010. - Т. 152. - № 1. - С. 142-154. - EDN: MTWBZF

В связи с тем, что многие нефтяные месторождения РФ расположены в удаленных и труднодоступных местах, в том числе в арктической зоне и на шельфах, отсутствие развитой инфраструктуры ограничивает использование систем телеметрии из-за сложности передачи больших потоков «сырых» данных в удаленный центр их обработки и больших затрат на организацию проводных каналов связи и их электропитание. Одним из вариантов решения этой проблемы может быть организация беспроводной сенсорной сети (БСС), состоящей из интеллектуальных датчиков и специализированных edge-устройств, которая обеспечит увеличение объема обработки информации непосредственно на кустовых площадках и низкое энергопотребление за счет оптимизирующих работу сети алгоритмов передачи данных. В статье предложено при построении БСС на кустовых площадках использовать кластерный принцип на основе какого-либо алгоритма кластеризации. Для выработки практических рекомендаций выполнено агент-моделирование шести широко распространенных алгоритмов. Значения контрольных метрик, полученные в результате исследования, показали, что предпочтения того или иного алгоритма определяются целевым показателем работы БСС. В ходе дальнейших исследований представляется целесообразным комплексное моделирование алгоритмов.

Список литературы

1. Oil and Gas Production Management: New Challenges and Solutions / S. Polyanskiy, E. Yudin, A. Slabetsky [et al.] // SPE-212086-MS. – 2022. – https://doi.org/10.2118/212086-MS

2. Автоматизация мониторинга и факторного анализа отклонений по добыче / Д.Ю. Власов, А.А. Занчаров, Е.В. Юдин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2023. – № 6. – С. 78–82. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2023-6-78-82. – EDN: DGFOKY

3. Автоматизация анализа нефтепромысловых замеров / Р.Н. Асмандияров, А.Е. Кладов, А.А. Лубнин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 6. – С. 58–61. – EDN: NVASTX

4. M2M: from mobile to embedded Internet / G. Wu, S. Talwar, K. Johnsson, N. Himayat // IEEE Commun. – 2011. – Mag 49. – P. 36–43. – https://doi.org/10.1109/MCOM.2011.5741144

5. Князев О.В. Использование анализа данных для организации управления производственными процессами // Экономика и социум. – 2013. – № 3(8). – С. 872-878. – EDN: SJEMJH

6. Обзор опыта прогнозирования отказов УЭЦН методами машинного обучения / К.А. Горидько, Э.О. Тимашев, М.Г. Волков [и др.] // Neftegaz.RU. – 2025. – № 1. – С. 55-61. –

EDN: GNEKES

7. Machine Learning Approach Using MLP and SVM Algorithms for the Fault Prediction of a Centrifugal Pump in the Oil and Gas Industry / P.F. Orru, A. Zoccheddu, L. Sassu [et al.] // Sustainability. – 2020. – No. 11. – https://doi.org/10.3390/su12114776 EDN: FHDLPY5. A Survey on Sensor Networks / I.F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, E. Cayirci // IEEE Communications Magazine. – 2002. – V. 40. – No. 8. – Р. 102–114. – https://doi.org/10.1109/MCOM.2002.1024422

8. A Survey on Sensor Networks / I.F. Akyildiz, W. Su ,Y. Sankarasubramaniam, E.Cayirci // IEEE Communications Magazine. -August 2002. - Vol. 40. - N 8. – Р. 102–114.

9. Аль-Кадами Н.А. Оценка и сравнительный анализ алгоритмов маршрутизации для гомогенных и гетерогенных беспроводных сенсорных сетей // Информационные технологии и телекоммуникации. – 2014. – № 4 (8). – С. 40–48. – EDN: TKSXOZ

10. Дао Ч.Н. Исследование моделей и методов обслуживания трафика в беспроводных сенсорных сетях: дис. кан. тех. наук: Санкт Петербург, 2019. – 153 с. – EDN: XCWFQJ

11. Бузюков Л.Б., Окунева Д.В., Парамонов А.И. Исследование характеристик самоорганизующейся беспроводной сети при различных способах размещения узлов // Труды учебных заведений связи. – 2016. – Т. 2. – № 1. – С. 28–32. – EDN: XCGQC2

12. Using Deep Learning Algorithms to Monitor Well Performance and Restore Well Rate Dynamics / E. Yudin [et al.] // SPE Annual Caspian Technical Conference. – SPE-217526-MS. – 2023. – https://doi.org/10.2118/217526-MS

13. Maintaining ESP operational efficiency through machine learning-based anomaly detection / E. Yudin [et al.] //Geoenergy Science and Engineering. – 2025. – Т. 251. – Р. 213864. – https://doi.org/10.1016/j.geoen.2025.213864

14. Повышение эффективности передачи данных в беспроводной системе телеметрии газового промысла / А.Н. Краснов, Г.Ю. Коловертнов, М.Ю. Прахова, Е.А. Хорошавина // Arctic Environmental Research. – 2018. – Т. 18. – № 1. – Р. 14–20. – https://doi.org/10.17238/issn2541-8416.2018.18.1.14. – EDN: YWIUMB

15. Krasnov A.N., Prakhova M.Yu., Kalashnik Yu.V. Routing algorithm for the wireless sensor network of the drilling site // Proceedings of the International Conference «Scientific research of the

SCO countries: synergy and integration». – 2023. – February 10. – P. 189–198. – EDN: JXCHWK

16. Краснов А.Н., Прахова М.Ю., Хорошавина Е.А. Использование беспроводных сетей в системах автоматизации газовых месторождений // Электронный научный журнал Нефтегазовое дело. – 2016. – № 4. – С. 205–221. – EDN: WQTDTP

17. Создание прокси-интегрированной модели Восточного участка Оренбургского месторождения в условиях недостаточного объема исходных данных / Е.В. Юдин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 12. – С. 47–51. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2019-12-47-51. – EDN: HEOENV

18 Yang Yu, Prasanna V.K., Krishnamachari B. Information Processing And Routing In Wireless Sensor Networks // World Scientific Publishing. – 2006. – P. 204. – http://doi.org/10.1142/6288

19. Дворников А.А. Агент-ориентированное моделирование совместимости каналов беспроводной сенсорной и наложенной сетей // Качество. Инновации. Образование. – 2015. – № 9. – С. 34–39. – EDN: VJNYGV

20. Krasnov A.N., Prakhova M.Yu., Novikova Yu.V. Mathematical Simu-lating Qualitative Parameters of Routing and Clustering Protocols in Wireless Data Gathering Networks // FarEastCon 2020: international Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies. – 6–9 Oct. 2020. – Vladivostok, Russia – 2020. – Р. 9271165. – https://doi.org/10.1109/FarEastCon50210.2020.9271165. – EDN: WPCHZJ

21. Lateef O.A. Esther T.O., Taofeek-Ibrahim F.A. Evolution of wireless networks technologies, history and emerging technology of 5G wireless network: a review / O.A. Lateef, // Journal of Telecommunications System & Management. – 2018. – 5 p.

22. Жарков С.Н. Обзор алгоритмов маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях // Теория и техника радиосвязи. – 2014. – № 2. – С. 5–14. – EDN: SDZBTX

23. Modeling of a Gas-Lift Well Operation with an Automated / E. Yudin [et al.] // SPE-196816-MS. – 2019. – https://doi.org/10.2118/196816-MS. – EDN: JBURWW

В статье представлена методология и результаты разработки прототипа системы для автоматизированного извлечения структурированной информации из неформализованных текстовых отчетов промыслово-геофизических исследований (ПГИ) нефтяных скважин. В основе решения лежит использование большой языковой модели LLM (Large Language Model) Qwen в сочетании с технологией дополненной генерации с извлечением данных (Retrieval-Augmented Generation (RAG)) для доступа к внешним базам знаний. Проведено сравнительное тестирование базовых архитектур LLM (Qwen2.5-7B-Instruct и ruGPT-3.5-13B), в котором модель Qwen продемонстрировала значительное преимущество как по точности, так и по скорости обработки данных. Ключевым результатом работы является интеграция подхода RAG, которая позволила повысить точность классификации геолого-технических осложнений с 45 % у базовой модели до 83 % для девяти классов. Разработанный программный комплекс выполняет полный цикл обработки: от предобработки текста и выделения сущностей до классификации осложнений и генерации структурированных данных для интеграции в корпоративные информационные системы. Среднее время обработки одного отчета составило 30 с. Предложенное решение предназначено для автоматизации инженерного анализа, поддержки планирования мероприятий и повышения операционной эффективности при эксплуатации нефтяных месторождений.

Список литературы

1. Определение параметров продуктивного пласта с помощью анализа промысловых данных работы добывающих скважин / В.А. Краснов, И.В. Судеев,

Е.В. Юдин, А.А. Лубнин // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». – 2010. – № 1. – С. 30–34. – EDN: MMABIV

2. Автоматизация анализа нефтепромысловых замеров / Р.Н. Асмандияров, А.Е. Кладов, А.А. Лубнин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 6. – С. 58–61. – EDN: NVASTX

3. Применение интеллектуальных методов анализа высокочастотных промысловых данных для решения задач нефтяного инжиниринга / А.М. Андрианова, Е. В. Юдин, Т. А. Ганеев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 9. – С. 70–75. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2021-9-70-75. – EDN: SDBLUX

4. Intelligent Methods for Analyzing High-Frequency Production Data to Optimize Well Operation Modes / E. Judin, A. Andrianova, T. Ganeev [et al.] // SPE Annual Caspian Technical Conf., Nur-Sultan, Kazakhstan, Nov. 15–17. – 2022. – https://doi.org/10.2118/212118-MS

5. Whiteside J. large language model speeds up wells data retrieval but must be used with care // Drilling Contractor [Электронный ресурс]. – 2023. – Режим доступа: https://drillingcontractor.org/ai-enabled-large-language-model-speeds-up-wells-data-retrieval-but-mu... (дата обращения: 12.08.2025).

6. Rachmanto R. Utilizing large language models for information retrieval from reports in the oil and gas industry // Plain English AI. – 2023. – https://ai.plainenglish.io/utilizing-large-language-models-for-information-retrieval-from-reports-in...

7. Ghorbanfekr H., Kerstens P.J., Dirix K. Classification of geological borehole descriptions using a domain adapted large language model // arXiv preprint arXiv:2407.10991. – 2024. – https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.10991

8. Information extraction from historical well records using a large language model / Zhiwei Ma, J.E. Santos, G. Lackey [et al.] // Scientific Reports. – 2024. – V. 14. –

No 1. – P. 15634. – https://doi.org/10.1038/s41598-024-81846-5. – EDN: WZSLKC

9. GeoGalactica: A large language model for geoscience knowledge retrieval and reasoning / Zhouhan Lin, Cheng Deng, Le Zhou [et al.] // arXiv preprint arXiv:2401.00434. – 2024. – https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.00434

10. A survey of large language models / Wayne Xin Zhao, Kun Zhou, Junyi Li [et al.] // 10.48550/arXiv.2303.18223. – 2023. – https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.18223

11. Retrieval augmented language model pre-training //International conference on machine learning / Guu K. [et al.]. – PMLR, 2020. – Р. 3929–3938.

В данной работе исследована технология переработки попутного нефтяного газа на катализаторе системы 90% Ni/ 10% Al2O3, синтезированном методом горения растворов. Высокопроцентный катализатор синтезирован методом горения растворов в результате совместной термической обработки компонентов (NO3)2-Al(NO3)3-C2H5NO в муфельной печи при температуре 450 °С со скоростью 1 °С/мин. Полученный катализатор представлял собой порошок с удельной поверхностью 68-87 м2. В работе оценивалась каталитическая активность в реакции разложения метана и попутного нефтяного газа при давлении 0,1 МПа и температуре 550-650 °С. Катализаторы испытывали в проточном (по газу) горизонтальном реакторе без предварительного восстановления. Синтезированный образец катализатора и полученный на нем углеродный наноматериал исследовались с помощью сканирующей и просвечивающей электронной микроскопии, энергодисперсионной рентгеновской спектроскопии, низкотемпературной адсорбции азота и рентгенофазового анализа. Экспериментально установлена взаимосвязь между средним диаметром нановолокна и температурой каталитической реакции. Наибольший удельный выход водорода и углеродных нановолокон со средним диаметром 69,8 нм составил соответственно 11,8 моль/Гкат и 71,0 г/Гкат, при температуре 550 °С в реакции разложения попутного нефтяного газа. Обнаружена зависимость выхода углерода (71,0 г/Гкат > 49,1 г/Гкат > 31,5 г/Гкат) и водорода (11,8 моль/Гкат > 8,2 моль/Гкат > 5,3 моль/Гкат) от температуры каталитической реакции, которая меняется в ряду 550 °С > 600 °С > 650 °C.

Список литературы

1. Nanofibrous carbon with herringbone structure as an effective catalyst of the H2S selective oxidation / V.V. Shinkarev, A.M. Glushenkov, D.G. Kuvshinov, G.G. Kuvshinov // Carbon. – 2012. – V. 48. – № 7. – Р. 2004–2012. – https://doi.org/10.1016/j.carbon.2010.02.008. – EDN: MXCREV

2. Su D.S., Centi G. A perspective on carbon materials for future energy application // Journal of Energy Chemistry. – 2013. – V. 22. – No 2. – P. 151–173. – https://doi.org/10.1016/S2095-4956(13)60022-4. – EDN: XCVMNG

3. Environmental Remediation Applications of Carbon Nanotubes and Graphene Oxide: Adsorption and Catalysis / Y. Wang, C. Pan, W. Chu [et al.] // Nanomaterials. – 2019. – V. 9. – No 3. – 439 p. – https://doi.org/10.3390/nano9030439. – EDN: DTKKQV

4. The effect of carbon nanotubes on epoxy matrix nanocomposites / E. Ciecierska, A. Boczkowska, K.J. Kurzydlowski [et al.] // Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. – 2012. – V. 111. – P. 1019–1024. – http://doi.org/10.1007/s10973-012-2506-0

5. Room-Temperature NO2 Gas Sensors Based on Granulated Carbon Nanofiber Material / A.G. Bannov, N.I. Lapekin, P.B. Kurmashov [et al.] // Chemosensors. – 2022. – V. 10. – No 12. – 525 p. – https://doi.org/10.3390/chemosensors10120525. – EDN: NLTGEJ

6. Shen Y., Lua A.C. Sol-gel synthesis of titanium oxide supported nickel catalysts for hydrogen and carbon production by methane decomposition // Journal of Power Sources. – 2015. – V. 280. – P. 467-475. – https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2015.01.057. – EDN: USSQTX

7. Co-precipitation, impregnation and so-gel preparation of Ni catalysts for pyrolysis-catalytic steam reforming of waste plastics / D. Yao, H. Yang, H. Chen,

P.T. Williams // Applied Catalysis B: Environmental. – 2018. – V. 239. – P. 565–577. – https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2018.07.075

8. Combustion synthesis of zero-, one-, two- and three-dimensional nanostructures: Current trends and future perspectives / H.H. Nersisyan, J.H. Lee, J.R. Ding

[et al.] // Progress in Energy and Combustion Science. – 2017. – V. 63. – P. 79–118. – https://doi.org/10.1016/j.pecs.2017.07.002. – EDN: XNVVZH

В статье приведен анализ существующих систем обеспечения безопасности на производстве, показаны условия их появления и результаты сопоставления по основным критериям. Самая эффективная в настоящее время система безопасности, интегрированная во все процессы управления производственной деятельностью, в основном использует практики, методы оценки, анализа и управления рисками, а также технику и технологии, разработанные и апробированные еще в ХХ веке. Одним из недостатков современных систем безопасности является использование экспертных процедур, результат которых зависит от человеческого фактора. Следующему поколению систем безопасности на производстве может быть доступно применение лучших практик и научных достижений первой четверти ХХI века, в том числе в области информационных технологий, за счет чего станет возможным достижение цели по недопущению тяжелого и смертельного травматизма у персонала и третьих лиц, а также аварий и чрезвычайных ситуаций на производственных объектах, что соответствует формулировке цели «ноль». Кроме того, система безопасности нового поколения должна иметь потенциал для достижения цели «ноль» с использованием меньших ресурсов, что позволит ее применять не только в крупнейших компаниях, но также и на предприятиях малого и среднего бизнеса. На основании результатов выполненного анализа и учета полученного опыта в области промышленной безопасности и охраны труда в ПАО «НК «Роснефть» определены основные задачи формируемой системы безопасности нового поколения.

Список литературы

1. Указ Президента Российской Федерации № 198 от 06.05.2018 г. «Об основах государственной политики Российской Федерации в области промышленной безопасности на период до 2025 года и дальнейшую перспективу».

2. ГОСТ Р 56020-2020. Бережливое производство. Основные положения и словарь.

3. Сивоконь И.С., Анфимов М.В., Андреева Г.В. Расследование происшествий на производстве. – М. – Вологда: Инфра-Инженерия, 2024. – 254 с.

4. Process hazard analysis, hazard identification and scenario definition: Are the conventional tools sufficient, or should and can we do much better? / I. Cameron [et al.] // Process Safety and Environmental Protection. – 2017. – V. 110. – P. 53–70. – https://doi.org/10.1016/j.psep.2017.01.025

5. Lee J., Cameron I., Hassall M. Dynamic simulation for process hazard analysis: Affordances and limitations in the application to complex process systems // Journal of Loss Prevention in the Process Industries – 2022. – V.87. – https://doi.org/10.1016/j.jlp.2023.105232. – EDN: CUFSVG

6. Application of multivariable process monitoring techniques to HAZOP studies of complex processes / R. Mokhtarname [et al.] // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2022. – V. 74. – https://doi.org/10.1016/j.jlp.2021.104674. – EDN: GKDSBW

7. Сенаторов М.Ю., Левин С.Е., Нагибин С.Я. Искусственный интеллект в системах управления (от теории к практике). – М.: Аякс-Пресс, 2023. – 265 с.

8. Черноплеков А.Н. Управление рисками безопасности химических производств // Проблемы анализа риска. – 2024. – Т. 21. – № 6. – С. 10–39. –

EDN: EGEGRE

9. Тихонова Г.И., Чуранова А.Н. Многолетний анализ особенностей учета несчастных случаев на производстве в России // Демографическое обозрение. – 2019. – Т. 6. – № 2. – С. 142–164. – EDN: QSXCIY.

10. Состояние производственного травматизма. Охрана труда в цифрах. – М.: ВНИИ Труда Минтруда России, 2024. – https: //s.vcot.info/document/poleznoe/media/5/66d99c1a16c0e568797996.pdf (дата обращения 12.05. 2025).

11. Brad M. Death and Oil: The True Story of the Piper Alpha Disaster on the North Sea. – New York, N.Y.: Pantheon Books. – 304 p.

12. The Public Inquiry into the Piper Alpha Disaster. The Hon Lord Cullen. Volume One. – London: HMSO, 1990. – 254 p.

13. The Public Inquiry into the Piper Alpha Disaster. The Hon Lord Cullen. Volume Two. – London: HMSO, 1990. – P. 255-488.

14. Анализ опыта построения систем управления производственной деятельностью иностранных и российских нефтегазовых компаний / Д.А. Никитина, С.Н. Петряев, И.С. Сивоконь, Е.Е. Фомина // Безопасность Труда в Промышленности. – 2021. – № 2. – Р. 69–74. – https://doi.org/10.24000/0409-2961-2021-2-69-74. – EDN: YQQMOZ

15. 7 Fundamentals of an operationally excellent management system / Ch. Lutchman, D. Evans, W. Ghanem, R. Maharaj. – Boca Raton: CRC Press, 2015. – 456 p. – https://doi.org/10.1201/b18020

16. Черноплёков А.Н. Безопасность и риски химических производств // Проблемы анализа риска. – 2024. – Т. 21. – № 5. – С. 10–35. – EDN: LFPATU

17. Сивоконь И.С. Риски. Оценка и анализ. – М. – Вологда: Инфра-Инженерия, 2024. – 254 с.

Процесс накопления и распределения снежных масс на крышах вертикальных цилиндрических резервуаров в зимний период имеет очень сложную физическую природу, которую необходимо учитывать при проведении прочностных расчетов. В статье представлены результаты математического моделирования снеговых отложений и процессов снегозадержания на крышах вертикальных стальных резервуаров с понтоном емкостью 20000 м3 (РВСП-20000) с установленными лестницами, ограждениями, площадками обслуживания и дыхательным оборудованием. Математическое моделирование процессов снегозадержания проводилось в программном комплексе ANSYS Fluent с использованием модели, основанной на сравнении касательных напряжений потока на поверхности с критическим значением уноса/отложения снега. Для учета влияния на воздушный поток высоты снежного покрова, находящегося на крыше резервуара, применялась технология динамической сетки, реализованная с помощью пользовательского программного кода. Пользовательская функция основана на математической модели снеговых отложений, разработанной на основе экспериментальных исследований. В качестве объекта математического моделирования выступала крыша вертикального сферического резервуара с понтоном типа РВСП-20000. На основании результатов исследований разработаны рекомендации по оптимизации конструктивных решений и размещению оборудования, установленного на сферических крышах резервуаров для нефтепродуктов.

Список литературы

1. Порываев И.А., Сафиуллин М.Н., Семенов А.А. Исследования ветровой и снеговой нагрузок на покрытия вертикальных цилиндрических резервуаров // Инженерно-строительный журнал. – 2012. – № 5. – С. 12–22. – https://doi.org/10.5862/MCE.31.2. – EDN: PDZKAL

2. Лебедева И.В., Маслов А.В., Березин М.М. Экспериментальные исследования для установления расчетных параметров снеговых нагрузок // Вестник НИЦ «Строительство». – 2020. – № 2(25). – С. 66–78. – https://doi.org/10.37538/2224-9494-2020-2(25)-66-76. – EDN: HMJOCI

3. Tominaga Y. Comutational fluid dynamics simulation of snowdrift around buildings: Past achievemnts and future perspectives // Cold Regions Science and Technology. – 2017. – V. 150. – P. 2-14. – http://doi.org/10.1016/j.coldregions.2017.05.004

4. Computational fluid dynamic (CFD) simulation of snowdrift in alpine environments, including a local weather model, for operational avalanche warning / S. Schneiderbauer, T. Tschachler, J. Fischbacher [et al.] // Annals of Glaciology. – 2008. – V. 48. – P. 150–158. – http://doi.org/10.3189/172756408784700789

5. Белостоцкий А.М., Бритиков Н.А., Горячевский О.С. Современные методы математического (численного) моделирования снегонакопления на покрытия сооруженний произвольной формы. Критический обзор // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. – 2021. – V. 17 (4). – P. 40–59. – https://doi.org/10.22337/2587-9618-2021-17-4-40-59. – EDN: DLNXSG

6. ТПР-23.020.00-КТН-0481-22. Магистральный трубопроводный транспорт нефти и нефтепродуктов. Крыши сферические стационарные для резервуаров вертикальных цилиндрических стальных номинальным объемом 10000, 20000, 50000 куб. м. Типовые проектные и технические решения.

7. ТПР-23.020.00-КТН-086-16. Магистральный трубопроводный транспорт нефти и нефтепродуктов. Резервуар вертикальный стальной с понтоном строительным номиналом 20000 куб. м (526).