Цифровые скважины и месторождения

Дмитриевский, А.Н.; Еремин, Н.А.; Столяров, В.Е.; Сафарова, Е.А.

Авторы: Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е., Сафарова Е.А.
Сборник: Актуальные вопросы исследования нефтегазовых пластовых систем (SPRS-2020): сборник докладов
Серия: III Международная научно-практическая конференция Актуальные вопросы исследования нефтегазовых пластовых систем (SPRS-2020), 23–24 сентября 2020 г
Год издания: 2020
Место издания: Газпром ВНИИГАЗ Москва
Первая страница: 26
Последняя страница: 38
Аннотация: Dmitrievsky A.N., Eremin N.A., Stolyarov V.E., Safarova E.A. Digital wells and fields // Actual issues of Studies of Petroleum Reservoir Systems (SPRS-2020): collection of reports. - III International Scientific and Practical Conference Actual Issues of Studies of Petroleum Reservoir Systems (SPRS-2020), September 23-24, 2020 - Gazprom VNIIGAZ Moscow, 2020. - pp. 26-38. Actual issues of Studies of Petroleum Reservoir Systems (SPRS-2020): collection of reports. - III International Scientific and Practical Conference Actual Issues of Studies of Petroleum Reservoir Systems (SPRS-2020), September 23-24, 2020 - Gazprom VNIIGAZ Moscow, 2020. - 1251 p. Email address of the placement: https://proofix.tv/sprs-2020.This collection of reports is based on the materials of the III International Scientific and Practical Conference held at Gazprom VNIIGAZ LLC on September 23-24, 2020. The structure of the collection corresponds to the Conference Program. Plenary session. In the period of increasing competition in the energy market, the task of cardinal rethinking of their activities and approaches to ensuring its efficiency comes to the fore for domestic gas production and service companies. Solving this problem requires focusing attention on the key factors affecting the operating activities of companies, the most important of which is to ensure trouble-free digital gas production through the introduction of automation of production processes based on artificial intelligence systems. Artificial intelligence and machine learning, or computational intelligence, are science and technology aimed at creating intelligent tools, devices, complexes and systems for accident-free production. The use of artificial intelligence methods to solve the problems of trouble-free digital production in the gas industry is becoming more and more popular and acceptable from an economic point of view. An oil and gas well are the main technological object and a tool that determines the efficiency of production at all stages of the field life cycle. The materials provide a description of a promising technology that reduces the accident rate. It contains a list of measures to prevent complications and emergencies during the construction of oil and gas wells based on constantly operating geological and technological models of fields using artificial intelligence technologies, Petroleum Internet of Things and industrial blockchain, carried out as part of the creation of a digital field. According to experts, intelligent high-tech wells allow for efficient production management and quick economic return on investment, which can reduce development costs by 3-5% and operating costs by at least 20%. The proposed technologies make it possible to optimize the cost of well construction, to ensure an increase in the level of production (oil and gas) through the integrated application of Industry 4.0 technologies, including for offshore projects. Integration of predictive analytics (based on modern computer technologies) with the results of experience in the construction of field facilities, the capabilities of artificial intelligence tools make it possible to provide improved monitoring of the dynamic process of drilling and operation, and the organization of the process of accident-free production activities in the gas industry. Within the framework of the created system for predicting the main types of complications during the drilling process, while carrying out work under the grant No. 075-15-2019-1688 dated November 22, 2019, a number of modern data mining methods (Data Driven methods) were developed and tested, including based on machine learning technologies and neural networks Data Driven models, which have demonstrated their effectiveness on the available small volumes of simulation and real data of well drilling. Fail-safe digital gas production provides an increase in recoverable oil and gas production during operation of at least 10%, a decrease in downtime of wells by about 50% of entry level and reduced operating costs by about 10-25%. Trouble-free digital gas production is developing on a solid instrumental basis, including fiber-optic technologies, systems for controlling and collecting information about the state of the reservoir and wells, decision support systems based on constantly operating geological and technological models of fields using artificial intelligence technologies and industrial blockchain , high-speed data exchange channels using satellite constellations, as well as wireless communication channels for well pads.Дмитриевский А. Н., Ерёмин Н. А., Столяров В. Е., Сафарова Е.А. Цифровые скважины и месторождения // Актуальные вопросы исследования нефтегазовых пластовых систем (SPRS-2020): сборник докладов. — III Международная научно-практическая конференция Актуальные вопросы исследования нефтегазовых пластовых систем (SPRS-2020), 23–24 сентября 2020 г. — Газпром ВНИИГАЗ Москва, 2020. — С. 26–38. Актуальные вопросы исследования нефтегазовых пластовых систем (SPRS-2020): сборник докладов. — III Международная научно-практическая конференция Актуальные вопросы исследования нефтегазовых пластовых систем (SPRS-2020), 23–24 сентября 2020 г. — Газпром ВНИИГАЗ Москва, 2020. — 1251 с. Электронный адрес размещения: https://proofix.tv/sprs-2020.Настоящий сборник докладов составлен по материалам III Международной научно-практической конференции, проходившей в ООО Газпром ВНИИГАЗ 23–24 сентября 2020 г. Структура сборника соответствует Программе конференции. Пленарное заседание.В период усиливающейся конкуренции на энергетическом рынке на первый план перед отечественными газодобывающими и сервисными компаниями выходит задача кардинального переосмысления своей деятельности и подходов к обеспечению ее эффективности. Решение этой задачи требует фокусировки внимания на ключевых факторах, влияющих на операционную деятельность компаний, важнейшим из которых является обеспечение безаварийного цифрового газового производства на основе внедрения автоматизации производственных процессов на базе систем искусственного интеллекта. Искусственный интеллект и машинное обучение, или вычислительный интеллект, являются наукой и техникой, направленной на создание интеллектуальных инструментов, устройств, комплексов и систем безаварийного производства. Применение методов искусственного интеллекта для решения проблем безаварийного цифрового производства в газовой отрасли становится все более востребованным и приемлемым с экономической точки зрения. Нефтегазовая скважина является основным технологическим объектом и средством, определяющим эффективность добычи на всех стадиях жизненного цикла месторождения. В материалах представлено описание перспективной технологии, обеспечивающей снижение уровня аварийности. Содержится перечень мероприятий для предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин на основе постоянно действующих геолого-технологических моделей месторождений с применением технологий искусственного интеллекта, промышленного интернета и индустриального блокчейна, проводимых в рамках создания цифрового месторождения. По оценкам экспертов, интеллектуальные высокотехнологичные скважины позволяют обеспечить эффективное управление добычей и быструю экономическую отдачу от инвестиций, что позволяет снизить стоимость освоения на 3–5 % и эксплуатационные затраты не менее чем на 20 %. Предлагаемые технологии позволяют оптимизировать стоимость строительства скважин, обеспечить повышение уровня добычи продукции (нефть и газ) за счет интегрального применения технологий Индустрии 4.0, в том числе для шельфовых проектов. Интеграция предиктивной аналитики (на основе современных компьютерных технологий) с результатами опыта строительства объектов месторождения, возможностями инструментов искусственного интеллекта позволяют обеспечить улучшение мониторинга динамического процесса бурения и эксплуатации, организации процесса безаварийной производственной деятельности в газовой отрасли. В рамках созданной системы по предсказанию основных видов осложнений в процессе бурения, при проведении работ по гранту от 22.11.2019 № 075-15-2019-1688, был разработан и апробирован ряд современных методов интеллектуального анализа данных (Data Driven methods), в том числе на основе технологий машинного обучения и нейронных сетей Data Driven моделей, продемонстрировавших свою эффективность на доступных небольших объемах симуляционных и реальных данных бурения скважин. Безаварийное цифровое газовое производство обеспечивает увеличение извлекаемых запасов нефтегазодобычи при эксплуатации не менее 10 %, уменьшение времени простоев скважин порядка 50 % от начального уровня и сокращение операционных затрат около 10–25 %. Безаварийное цифровое газовое производство развивается на солидном инструментальном базисе, включая волоконно-оптические технологии, системы управления и сбора информации о состояния пласта и скважин, систем поддержки принятия решений на основе постоянно действующих геолого-технологических моделей месторождений с применением технологий искусственного интеллекта и индустриального блокчейна, высокоскоростных каналов обмена данными с использованием спутниковых группировок, а также беспроводных каналов связи для кустовых площадок скважин.Литература:1. Dmitrievskiy A.N., Eremin N.A., Stolyarov V.E. Digital transformation of gas production. // Scopus IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 700 (2019) 012052.Dirac house, Bristol, England, BS1 6BE: 2019., P. 1–6, DOI:10.1088/1757-899X/700/1/012052;2. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е. К вопросу цифровизации процессов газодобычи // Известия Тульского ГУ. Науки о Земле., Вып. 2., 2019.-136-152 с.3. Столяров В.Е., Еремин Н.А., Еремин А.Н., Басниева И.К. Цифровые газовые скважины: состояние и перспективы // «Нефтепромысловое дело», DOI: 10.30713/0207-2351-2018-7-48-55, №7, 2018.-48-55 с.;4. Еремин Н. А., Королев М. А., Степанян А. А., Столяров В.Е. Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов // «Газовая промышленность», №4 /783/ 2019.-116-127 С.;5. Еремин Н.А., Черников А.Д., Сарданашвили О.Н., Столяров В.Е. Интеллектуальное бурение при обустройстве цифровых месторождений // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности., 5(562) (2020)., С.26-36. DOI: 10.33285/0132-2222-2020-5(562)-26-36;6. Еремин Н.А., Архипов А.И., Черников А.Д., Сарданашвили О.Н., Столяров В.Е. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин // Neftegaz.RU, www.neftegaz.ru, Neftegaz.RU [4]-2020, С. 38-50.
Добавил в систему: Еремин Николай Александрович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Цифровые скважины и месторождениястатья

Прикрепленные файлы