Цифровизация нефтегазового производства: проблемы, вызовы и риски

Дмитриевский, А.Н.; Еремин, Н.А.; Столяров, В.Е.; Черников, А.Д.

Авторы: Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е., Черников А.Д.
Журнал: Socar Proceedings
Номер: S2
Год издания: 2023
Последняя страница: 1
Номер статьи: 8
Аннотация: Digitalising oil and gas production: issues, challenges and threatsA. N. Dmitrievsky, N. A. Eremin*, V. E. Stolyarov, A. D. Chernikov// SOCAR Proceedings No.2 (2023) 001-008Аbstract The article analyzes the technical and regulatory restrictions that complicate the production of hydrocarbons at the final stage of operation, as well as the directions of resource and innovative development of the fuel and energy complex in the context of sanctions and restrictions in the development of national priorities. The features of regulatory regulation of legislation and indicators of digital transformation for previously developed fields and the preservation of hydrocarbon markets, the development of national economies in the long term, taking into account the widespread use of intelligent technologies and digital platforms, are considered. Taking into account the advantages of technology, it is strongly recommended to implement a project of digitalization of oil and gas wells using fiber optic technologies. This will allow the creation of intelligent wells and deposits, which, with limited financial resources, will ensure an increase in recoverable reserves of gas and oil production by at least 10% during operation, will reduce the downtime of wells by about 50% from the initial level and will reduce operating costs by 10 25%Keywords: automation, mining, modeling, regulation, transformation, innovation, intelligent technology, digital economy, digital platform.LITERATURE1. Sanabria-Z, J., Castillo-Martínez, I. M., González-Pérez, L. I., & Ramírez-Montoya, M. S. (2023). Complex thinking through a Transition Design-guided Ideathon: testing an AI platform on the topic of sharing economy. Frontiers in Education, 8. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.11867312. Controlling of the digital transformation oil and gas industry / Aleksandr Karnauhov, Yuriy Kozhubaev, Aleksei Ilin and Viacheslav Ivanov, E3S Web Conf., 431 (2023) 05031 DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/2023431050313. Development of a digital gas ecosystem based on a comprehensive scientific and technical program of a full innovation cycle / A. N. Dmitrievsky, N. A. Eremin, V. E. Stolyarov, A. D. Chernikov // News of Tula State University. Geosciences. – 2023. – No. 1. – P. 173-189. – EDN ISXNOY.4. Malozyomov, B. V., Martyushev, N. V., Kukartsev, V. V., Tynchenko, V. S., Bukhtoyarov, V. V., Wu, X., Tyncheko, Y. A., & Kukartsev, V. A. (2023). Overview of Methods for Enhanced Oil Recovery from Conventional and Unconventional Reservoirs. Energies, 16(13), 4907. https://doi.org/10.3390/en161349075. Hongbin Yang, Zhiqi Lv, Min Zhang, Jiatong Jiang, Bin Xu, Jingjing Shen, Haizhuang Jiang, Wanli Kang, A novel active amphiphilic polymer for enhancing heavy oil recovery: Synthesis, characterization and mechanism, Journal of Molecular Liquids, Volume 391 , Part A, 2023, 123210, ISSN 0167-7322, https://doi.org/10.1016/j.molliq.2023.123210.6. Sidorov, D. (2023). Preface to “Model Predictive Control and Optimization for Cyber-Physical Systems.” Mathematics, 11(4), 1004. https://doi.org/10.3390/math110410047. Eremin, N. A. Evolution of the digital oil and gas ecosystem from supercomputing to metacomputing / N. A. Eremin // News of Tula State University. Geosciences. – 2023. – No. 1. – P. 190-201. – EDN WSGFNY.8. Waqar, A., Othman, I., Shafiq, N., & Mansoor, M. S. (2023). Applications of AI in oil and gas projects towards sustainable development: a systematic literature review. Artificial Intelligence Review, 56(11), 12771–12798. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10467-79. Introduction of complex scientific and technical programs at the later stages of oil and gas fields exploitation / A. N. Dmitrievsky, N. A. Eremin, E. A. Safarova, V. E. Stolyarov // Scientific works of NIPI Neftegaz SOCAR. – 2022. – No. S2. – P. 1-8. – DOI 10.5510/OGP2022SI200728. – EDN AAVLQR.10. Denisova, N.S., V.R. Zainullina, A.A. Kaipov, E.R. Latypov, and R.R. Kurmakaev. “Development of Intelligent Well Management Systems Based on Neural Network Algorithms.” Management of Education, no. 3(61) (March 15, 2023): 247–57. https://doi.org/10.25726/l2489-0287-9336-d.11. Dmitrievsky, A. N. Current issues and indicators of digital transformation of oil and gas production at the final stage of field exploitation / A. N. Dmitrievsky, N. A. Eremin, V. E. Stolyarov // Scientific works of NIPI Neftegaz SOCAR. – 2021. – No. S2. – P. 1-13. – DOI 10.5510/OGP2021SI200543. – EDN EAMWAJ.12. Li, J., Guo, Y., Fu, Z., Zhang, X., & Shen, F. (2023). An Intelligent Energy Management Information System with Machine Learning Algorithms in Oil and Gas Industry. Wireless Communications and Mobile Computing, 2023, 1–7. https://doi.org/10.1155/2023/338545313. Eremin, N. A. On the digitalization of gas production processes at the later stages of field development / N. A. Eremin, V. E. Stolyarov // Scientific works of NIPI Neftegaz SOCAR. – 2020. – No. 1. – P. 59-69. – DOI 10.5510/OGP20200100424. – EDN KWNLAO.14. Li, H., Tan, Q., Deng, J., Dong, B., Li, B., Guo, J., Zhang, S., & Bai, W. (2023). A Comprehensive Prediction Method for Pore Pressure in Abnormally High-Pressure Blocks Based on Machine Learning. Processes, 11(9), 2603. https://doi.org/10.3390/pr1109260315. Qualitative analysis of time series geodata to prevent complications and emergency situations when drilling oil and gas wells / A. N. Dmitrievsky, N. A. Eremin, E. A. Safarova [et al.] // Scientific works of NIPI Neftegaz SOCAR. – 2020. – No. 3. – P. 31-37. – DOI 10.5510/OGP20200300442. – EDN WAVRTQ.16. Abdelaal, A., Elkatatny, S., & Abdulraheem, A. (2021). Data-Driven Modeling Approach for Pore Pressure Gradient Prediction while Drilling from Drilling Parameters. ACS Omega, 6(21), 13807–13816. https://doi.org/10.1021/acsomega.1c01340Цифровизация нефтегазового производства: проблемы, вызовы и риски / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, А. Д. Черников // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР/ Socar Proceedings. – 2023. – № S2. – С. 1-8. – DOI 10.5510/OGP2023SI200880. – EDN PJGCLY. ISSN 2218-6867 ISSN 2218-8622Аннотация В статье рассмотрены проблемы, вызовы и риски цифровизации нефтегазового производства. Современные вызовы в нефтегазовой экономики требуют высокотехнологичных ответов в виде интенсификации внедрения инновационных нефтегазовых технологий, строительства цифровых скважин и месторождений, крупномасштабной оптикализации сбора и передачи больших геоданных, а также роботизации рутиных нефтегазовых операций. Учитывая преимущества технологий, настоятельно рекомендуется реализовать проект цифровизации нефтегазовых скважин с использованием волоконно оптических технологий. Это позволит создать интеллектуальные скважины и месторождения, что, при ограниченных финансовых ресурсах, обеспечит увеличение извлекаемых запасов газонефтедобычи на не менее чем 10% в процессе эксплуатации, сократит время простоя скважин на примерно 50% от исходного уровня и позволит снизить операционные затраты на 10 25%.Ключевые слова: автоматизация, добыча, моделирование, регулирование, трансформация, инновации, интеллектуальная технология, цифровая экономика, цифровая платформа.Статья подготовлена в рамках выполнения государственного задания (тема «Фундаментальный базис энергоэффективных, ресурсосберегающих и экологически безопасных, инновационных и цифровых технологий поиска, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений, исследование, добыча и освоение традиционных и нетрадиционных запасов и ресурсов нефти и газа; разработка рекомендаций по реализации продукции нефтегазового комплекса в условиях энергоперехода и политики ЕС по декарбонизации энергетики (фундаментальные, поисковые, прикладные, экономические и междисциплинарные исследования)», номер гос. Рег. № НИОКТР в РОСРИД 122022800270-0.ЛИТЕРАТУРА1. Sanabria-Z, J., Castillo-Martínez, I. M., González-Pérez, L. I., & Ramírez-Montoya, M. S. (2023). Complex thinking through a Transition Design-guided Ideathon: testing an AI platform on the topic of sharing economy. Frontiers in Education, 8. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.11867312. Controlling of the digital transformation oil and gas industry / Aleksandr Karnauhov, Yuriy Kozhubaev, Aleksei Ilin and Viacheslav Ivanov, E3S Web Conf., 431 (2023) 05031 DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/2023431050313. Развитие цифровой газовой экосистемы на основе комплексной научно-технической программы полного инновационного цикла / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, А. Д. Черников // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2023. – № 1. – С. 173-189. – EDN ISXNOY.4. Malozyomov, B. V., Martyushev, N. V., Kukartsev, V. V., Tynchenko, V. S., Bukhtoyarov, V. V., Wu, X., Tyncheko, Y. A., & Kukartsev, V. A. (2023). Overview of Methods for Enhanced Oil Recovery from Conventional and Unconventional Reservoirs. Energies, 16(13), 4907. https://doi.org/10.3390/en161349075. Hongbin Yang, Zhiqi Lv, Min Zhang, Jiatong Jiang, Bin Xu, Jingjing Shen, Haizhuang Jiang, Wanli Kang, A novel active amphiphilic polymer for enhancing heavy oil recovery: Synthesis, characterization and mechanism, Journal of Molecular Liquids, Volume 391, Part A, 2023, 123210, ISSN 0167-7322, https://doi.org/10.1016/j.molliq.2023.123210.6. Sidorov, D. (2023). Preface to “Model Predictive Control and Optimization for Cyber-Physical Systems.” Mathematics, 11(4), 1004. https://doi.org/10.3390/math110410047. Еремин, Н. А. Эволюция цифровой нефтегазовой экосистемы от суперкомпьютинга к метакомпьютингу / Н. А. Еремин // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2023. – № 1. – С. 190-201. – EDN WSGFNY.8. Waqar, A., Othman, I., Shafiq, N., & Mansoor, M. S. (2023). Applications of AI in oil and gas projects towards sustainable development: a systematic literature review. Artificial Intelligence Review, 56(11), 12771–12798. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10467-79. Внедрение комплексных научно-технических программ на поздних стадиях эксплуатации нефтегазовых месторождениях / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, Е. А. Сафарова, В. Е. Столяров // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. – 2022. – № S2. – С. 1-8. – DOI 10.5510/OGP2022SI200728. – EDN AAVLQR.10. Денисова, Н.С., В.Р. Зайнуллина, А.А. Каипов, Э.Р. Латыпов, and Р.Р. Курмакаев. “Development of Intelligent Well Management Systems Based on Neural Network Algorithms.” Management of Education, no. 3(61) (March 15, 2023): 247–57. https://doi.org/10.25726/l2489-0287-9336-d.11. Дмитриевский, А. Н. Актуальные вопросы и индикаторы цифровой трансформации нефтегазодобычи на заключительной стадии эксплуатации месторождений / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, В. Е. Столяров // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. – 2021. – № S2. – С. 1-13. – DOI 10.5510/OGP2021SI200543. – EDN EAMWAJ.12. Li, J., Guo, Y., Fu, Z., Zhang, X., & Shen, F. (2023). An Intelligent Energy Management Information System with Machine Learning Algorithms in Oil and Gas Industry.Wireless Communications and Mobile Computing, 2023, 1–7. https://doi.org/10.1155/2023/338545313. Еремин, Н. А. О цифровизации процессов газодобычи на поздних стадиях разработки месторождений / Н. А. Еремин, В. Е. Столяров // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. – 2020. – № 1. – С. 59-69. – DOI 10.5510/OGP20200100424. – EDN KWNLAO.14. Li, H., Tan, Q., Deng, J., Dong, B., Li, B., Guo, J., Zhang, S., & Bai, W. (2023). A Comprehensive Prediction Method for Pore Pressure in Abnormally High-Pressure Blocks Based on Machine Learning. Processes, 11(9), 2603. https://doi.org/10.3390/pr1109260315. Качественный анализ геоданных временного ряда для предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при бурении нефтяных и газовых скважин / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, Е. А. Сафарова [и др.] // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. – 2020. – № 3. – С. 31-37. – DOI 10.5510/OGP20200300442. – EDN WAVRTQ.16. Abdelaal, A., Elkatatny, S., & Abdulraheem, A. (2021). Data-Driven Modeling Approach for Pore Pressure Gradient Prediction while Drilling from Drilling Parameters. ACS Omega, 6(21), 13807–13816. https://doi.org/10.1021/acsomega.1c01340Neft və qaz istehsalının rəqəmsallaşdırılması: problemlər, çagırışlar və risklərA. N. Dmitriyevskiy, N. A. Yeremin, V. E. Stolyarov, A. D. ÇernikovRusiya Elmlər Akademiyasının Neft və Qaz Problemləri İnstitutu, Moskva, RusiyaXülasə Məqalədə neft və qaz istehsalının rəqəmsallaşdırılması problemləri, çağırışları və riskləri müzakirə olunur. Neft-qaz iqtisadiyyatındakı müasir çağırışlar innovativ neft-qaz texnologiyalarının tətbiqinin intensivləşdirilməsi, rəqəmsal quyuların və yataqların inşası, böyük geoməlumatların toplanması və ötürülməsinin geniş miqyaslı optikləşdirilməsi, habelə rutin neft-qaz əməliyyatlarının robotlaşdırılmasıilə yüksək texnoloji cavablar tələb edir. Texnologiyanın üstünlüklərini nəzərə alaraq, fiber-optik texnologiyaların istifadəsi ilə neft və qaz quyularının rəqəmsallaşdırılması layihəsinin həyata keçirilməsi tövsiyə olunur. Bu texnologiya, məhdud maliyyə mənbələri ilə istismar zamanı bərpa olunan qaz və neft hasilatı ehtiyatlarının ən azı 10% artmasını təmin etməyə, quyuların dayanma müddətini ilkin səviyyədən təxminən 50% azaltmağa və əməliyyat xərclərini 10-25% azaldmağa imkan verən ağıllı quyular və yataqlar yaradacaqdır.Açar sözlər: avtomatlaşdırma; hasilat; modelləşdirmə; tənzimləmə; transformasiya; innovasiya; intellektual texnologiya; rəqəmsal iqtisadiyyat; rəqəmsal platforma.
Добавил в систему: Еремин Николай Александрович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ФНКЦ РР
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ФНКЦ РР

Цифровизация нефтегазового производства: проблемы, вызовы и рискистатья

Прикрепленные файлы