Təqdim olunmuş məqalədə “intellektual yataq” konsepsiyasının elmi əsaslarının yaradılması probleminin müasir vəziyyətinin icmalı verilir. Qeyd olunur ki, həmin konsepsiyaya əsasən məsələlərin həllinin həyata keçirilməsi dörd mərhələdə aparılır. Qeyd olunmuş sistemin işi müxtəlif şirkətlərin fəaliyyəti timsalında göstərilir. “İntellektual yataq” sistemi tərkibinə təminat nöqteyu-nəzərindən altsistem kimi üç sistem daxil olur: informasiya təminatı, riyazi və proqram təminatı, təşkilati təminat. Əldə edilmiş informasiya operativ surətdə düzgün idarəedici qərarların qəbulu üçün imkan yaradır, geoloji-texniki tədbirlərin seçilməsi, eləcədə avadanlığın təmir-profilaktik xidməti yollarının planlaşdırılması və tətbiqini təmin edir. Burada əsas yeri qərarların qəbulu tutur. Qeyd olunur ki, adətən qərarlar qeyri müəyyənlik şəraitində qəbul olunur. Bu baxımdan sistemin qurulması zamanı adətən müxtəlif xüsusiyyətlərə malik olan qeyri müəyyənliklərin araşdırılması tövsiyyə olunur.
İcmal nəticəsində, çətinliklə çıxarıla bilən ehtiyat yataqlarında karbohidrogen hasilatının maya dəyərinin artmasının obyektiv şəraitində “intellektual yataq” sisteminin təşkili və tətbiqi zamanı neft-qazçıxarma müəssisələrinin idarə olunması prosesinin xüsusiyyətlərinin əsaslandırılmasına yönəldilmiş kompleks tədqiqatlarının aparılmasının zəruriliyi göstərilir, bununla əlaqədar müvafiq tədbirlər qeyd olunur. Belə ki, məqalədə müasir neft-qaz sahəsi üçün zəruri olan mütəxəssislərin siyahisinin tərtib edilməsi təklif olunur. Qeyd olunur ki, ən çox tələb olunan mütəxəssislər istənilən sahədə işləmək bacarığına malik mütəxəssislərdir. “İntellektual yataq” konsepsiyası ilə əlaqədar məsələlərin müvəffəqiyyətlə həlli üçün müxtəlif ixtisaslı mütəxəssislərin qüvvələrinin birləşməsi ilə işçi kollektiv təşkil olunmalıdır, belə ki, bura aşağıdakı ixtisaslara malik mütəxəssislərin daxil olması nəzərdə tutulmalıdır: geoloqlar, geofiziklər, qazmaçılar, işlənmə üzrə mütəxəssislər, proqramlaşdırıcılar, riyazi-iqtisadi modelləşdirilmə, avtomatlaşdırılmış idarəetmə sistemləri və qərarların qəbulu üzrə mütəxəssislər.

 

Akhmetov D.A., Efendiyev G.M., Karazhanova M.K., Koylibaev B.N. Classification of hard-to-recover hydrocarbon reserves of Kazakhstan with the use of fuzzy cluster-analysis. 13th International Conference on theory and application of fuzzy systems and soft computing – ICAFS-2018, Springer Nature Switzerland. Warsaw, Poland, 27-28 August 2018, pp. 865-872.

Bello O., Holzmann J., Yaqoob T., Teodoriu C. Application of artificial intelligence methods in drilling system design and operations: a review of the state of the art. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, Vol. 5, No. 2, 2015, pp. 121-139.

Cuddy S.J., Glover P.W.J. The application of fuzzy logic and genetic algorithms to reservoir characterization and modeling. Soft Computing for Reservoir Characterization and Modeling, No. 1, 2002, pp. 219-241.

Efendiyev G., Mammadov P., Piriverdiyev I., Mammadov V. Estimation of the lost circulation rate using fuzzy clustering of geological objects by petrophysical properties. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv, Geology, Vol. 2(81), 2018, pp. 28-33.

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A. Modeling and evaluation of rock properties based on integrated logging while drilling with the use of statistical methods and fuzzy logic. 10th International conference on theory and application of soft computing, computing with words and perceptions – ICSCCW-2019. Advances in intelligent systems and computing book series (AISC), Vol. 1095, 2019, pp. 503-511.

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A., Mammadov V.N. Clustering of geological objects using FCM-algorithm and evaluation of the rate of lost circulation. Procedia computer science (Elsevier), Vol. 102, 2016, pp. 159-162.

Efendiyev G., Piriverdiyev I. Terminological uncertainties in oilfield theory, practice and decision-making. The 5th International conference on applied linguistics issues, Istanbul, Turkey, 22-23 October 2018, pp. 79-83.

Huiyuna M., Chenggang Y., Liangliang D. et al. Review of intelligent well technology. Chinese Roots Global Impact, Petroleum, No. 14, 2019, https://www.sciencedirect.com/ science/article/pii/S2405656119301609

https://neftegaz.ru/news/politics/202118-kazakhstan-razvivaet-proekt-tsifrovoe-mestorozhdenie/, 2018.

Jingmei W. Development trend of intelligent well technology in the next decade. Oil Forum, No. 2, 2008, pp. 32-34.

Kyrnaev D., Maslanov A., Karpov V. et al. Challenges and re-sults in implementing a smart field concept to increase an operational and a developing efficiency at mature field AO RITEK case study. In: SPE Russian Petroleum Technology Conference, Moscow, Russia, 16-18 October 2017, https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-187773-MS.

Redutskiy Y. Conceptualization of smart solutions in oil and gas industry. The 7th International conference on sustainable energy information technology. Procedia computer science, Vol. 109, 2017, pp. 745-753.

Rossi D.J., Gurpinar O., Nelson R., Jacobsen S. Discussion on integrating monitoring data into the reservoir management process. In materials of European Petroleum Conference. Paris, France, Society of Petroleum Engineers, 24-25 October 2000, https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-65150-MS.

Smart Wells – ROGTEC, 2014. https://rogtecmagazine.com/wp-content/uploads/2014/10/083.pdf.

Temizel C., Canbaz C.H., Palabiyik Y. et al. A comprehensive re-view of smart/intelligent oilfield technologies and applications in the oil and gas industry. In: SPE Middle East oil and gas show and conference, Manama, Bahrain, March 2019, https://www.onepetro.org/conference-paper/SPE-195095-MS.

Анализ данных и научный подход: как новые технологии ме-няют нефтяной сектор, ITMO.NEWS, 2018, news.itmo.ru/ ru/startups_and_business/partnership/news/7491/.

Воробьев А.Е., Тчаро Х., Воробьев К.А. Цифровизация нефтяной промышленности: «интеллектуальный» нефтепромысел. Вестник Евразийской науки, Т. 10, No. 3, 2018, с.1-16.

Демарчук В.В. Отечественный и международный опыт реализации проектов «интеллектуальных» месторождений. Молодой ученый, No. 19, 2014а, с. 295-297.

Демарчук В.В. Перспективы и направления реализации проектов «интеллектуальных» месторождений нефти и газа. Молодой ученый, No. 19, 2014б, с. 284-289.

Ерёмин Н.А. Управление разработкой интеллектуальных месторождений нефти и газа. Учебное пособие для вузов в 2 кн. Кн. 1. РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина. Москва, 2011, 200 с.

Забродин О.Ю., Бортников А.Е. Концепция «интеллектуальное месторождение», теория и реальность: перспективные разработки и ожидания. Инженерная практика, No. 1, 2018, https://glavteh.ru/ интеллектуальное-месторождение/.

Интеллектуальная скважина, 2015, https://neftegaz.ru/tech-library/burenie/142243-intellektualnaya-skvazhina/.

Козлова Д., Пигарев Д. Цифровая добыча нефти: тюнинг для отрасли. VYGON Consulting, июнь 2018, 61 с., https://vygon.consulting/products/issue-1322/.

Лопухов И. Интеллектуальные системы на нефтяных ме-сторождениях: примеры. CONTROL ENGINEERING Россия, Т. 68, No. 2, 2017, с. 74-77.

Эфендиев Г.М. Нефтегазовые технологии в период четвертой промышленной революции. В материалах Международной научно-практической конференции «Основные тенденции развития энергетики и механики в условиях четвертой промышленной революции», по-священной 50-летию факультета «Нефти, газа и механики». Тараз, Тараз университетi, 2019, с. 5-9.