Международный научный журнал

ISSN: 2663-0419 (электронная версия)

ISSN: 2218-8754 (версия для печати)

Международный научный журнал

ISSN: 2663-0419 (электронная версия)

ISSN: 2218-8754 (версия для печати)

contentImg

Современное состояние и перспективы развития технологий «интеллектуальное месторождение»

Исаев Р.А.

ООО «SOCAR AQS» AZ1052, Азербайджанская Республика, г. Баку, ул. Ахмеда Раджабли-2, 10: risayev@socar-aqs.com

Резюме

A-
A+
В настоящей статье приводится краткий анализ современного состояния проблемы создания научных основ концепции «интеллектуальное месторождение», которое рассматривается в качестве системы. Отмечается, что реализация задач согласно данной концепции производится в четыре этапа. На примерах опыта различных компаний приводятся результаты функционирования отмеченной системы. С точки зрения обеспечения в состав системы «интеллектуальное месторождение» в качестве подсистем главным образом входят три системы: информационного обеспечения, математического и программного обеспечения и организационного обеспечения. Полученная информация позволяет принимать оперативные и правильные управленческие решения, обеспечивать эффективное планирование и внедрение геолого-технических мероприятий, ремонтно-профилактического обслуживания оборудования.
В целом главное место в системе занимает принятие решений. При этом в большинстве своем решения принимаются в условиях неопределенности. Поэтому разработка научных основ системы включает также анализ неопределенностей, которые бывают разного характера. Показана необходимость комплекса исследований, направленных на научное обоснование особенностей процессов управления нефтегазодобывающими предприятиями при построении и внедрении системы «интеллектуальное месторождение» в объективных условиях роста себестоимости добычи углеводородов на месторождениях с трудноизвлекаемыми запасами.
Предлагается сформировать список специалистов, необходимых в современной нефтегазовой отрасли. Отмечено, что наиболее востребованными являются компетенции, которые могут быть применимы в любой отрасли. Для успешного решения задач, связанных с «интеллектуальными месторождениями», необходимо объединение усилий специалистов разного профиля, а именно: геологов, геофизиков, разработчиков, буровиков, программистов, а также работающих в сфере экономико-математического моделирования, создания систем автоматизированного управления и принятия решений.

Ключевые слова: интеллектуальное месторождение, информационное обеспечение, математическое и программное обеспечение, организационное обеспечение, принятие решений

 

ЛИТЕРАТУРА

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.

DOI: 10.33677/ggianas20200200049