К 90-летию академика РАН А.Э. Конторовича Цифровая и технологическая модернизация крупнейшего в мире Западно-Сибирского центра нефтегазодобычи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматриваются результаты цифровой и технологической модернизации нефтегазовой отрасли в рамках реализации государственной программы “Цифровая экономика 2017–2024” при реализации мероприятий, предложенных академическими институтами Российской Академии наук на основе комплексной научно-технической программы полного инновационного цикла, а также потенциал поисковых и прикладных исследований для подготовки новой государственной программы “Экономики данных” на период до 2030 года. Мероприятия представляют собой совокупность взаимосвязанных научных, технических, цифровых решений и инновационных технологий, обеспечивающая достижение целей, разработанной, при руководящем участии Института проблем нефти и газа РАН и Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, программы “Цифровая и технологическая модернизация крупнейшего в мире Западно-Сибирского центра нефтегазодобычи”. Основной целью научных исследований для нефтегазовой экономики больших геоданных является создание и внедрение технологий цифрового моделирования, развитие экосистем, вычислительных платформ и цифровых двойников нефтегазовых активов, и транспортировка углеводородов к существующим и вновь создаваемым нефтехимическим кластерам с целью развития внутреннего рынка по их полной переработки в продукцию с высокой добавленной стоимостью и укрепления цифрового лидерства российских энергетических компаний. Ключевым фактором, сдерживающим инновационное развитие российского нефтегазового комплекса, является нехватка высокопроизводительных вычислительных комплексов. К основным нефтегазовым задачам, требующим привлечения суперкомпьютеров пета- и экзафлопcного уровня производительности (1015 и 1018 операций с плавающей точкой в секунду соответственно), относятся задачи управления “цифровой экосистемой” крупнейшего в мире Западно-Сибирского центра нефтегазодобычи и уникальных нефтяных и газовых месторождений в режиме реального времени. Развитие цифровой экосистемы предлагается сформировать на базе платформенных решений и комплексных научно-технических программ и проектов полного инновационного цикла. Выявлены основные проблемы в сфере создания цифровой энергетической экономики больших данных: острая нехватка кадров с цифровыми компетенциями в области нефтегазового производства, специалистов по оптикализации, мультисенсоризации, суперкомпьютеризации, кибербезопасности и петророботизации.

Об авторах

А. Н. Дмитриевский

Институт проблем нефти и газа Российской Академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.dmitrievsky@ipng.ru
ORCID iD: 0000-0002-6894-3596

академик РАН

Россия, Москва

Н. А. Еремин

Институт проблем нефти и газа Российской Академии наук

Email: a.dmitrievsky@ipng.ru
ORCID iD: 0000-0002-2401-1586
Россия, Москва

Список литературы

  1. Цифровизация нефтегазового производства: проблемы, вызовы и риски / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, А. Д. Черников // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. 2023. № S2. С. 1–8. doi: 10.5510/OGP2023SI200880. EDN PJGCLY.
  2. 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. doi: 10.46689/2218-5194-2023-1-1-173-189. EDN ISXNOY.
  3. Еремин Н. А. Эволюция цифровой нефтегазовой экосистемы от суперкомпьютинга к метакомпьютингу // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2023. № 1. С. 190–201. doi: 10.46689/2218-5194-2023-1-1-190-201. EDN WSGFNY.
  4. Интеллектуальные системы предупреждения осложнений для безопасного строительства скважин / А. Н. Дмитриевский, Н. А. Еремин, А. Д. Черников, С. О. Бороздин // Безопасность труда в промышленности. 2022. № 6. С. 7–13. doi: 10.24000/0409-2961-2022-6-7-13. EDN WSKHDO.
  5. 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.
  6. Román-Piedra L., Solórzano J. & Carrión-Mero P. Advances in research on the use of drones in production and transportation engineering in the hydrocarbons industry: A bibliometric analysis // Energy and Sustainability X. 2023. https://doi.org/10.2495/esus230201
  7. Waqar A., Othman I., Shafiq N. & Mansoor M. S. Applications of AI in oil and gas projects towards sustainable development: a systematic literature review // Artificial Intelligence Review. 2023. 56(11). 12771–12798. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10467-7
  8. Дмитриевский А. Н. Актуальные вопросы и индикаторы цифровой модернизации нефтегазодобычи на заключительной стадии эксплуатации месторождений // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. 2021. № S2. С. 1–13. doi: 10.5510/OGP2021SI200543. EDN EAMWAJ.
  9. Gilyazetdinov R. A., Kuleshova L. S., Mukhametshin V. V., Yakupov R. F., Grishchenko V. A. Refining solutions of development problems of the Volga-Ural oil and gas province fields using geological and statistical model ranking methods // Nauki o Zemle i nedropol’zovanie. 2023. 46(4):402–412 (In Russ.). https://doi.org/10.21285/2686-9993-2023-46-4-402-412. EDN KLCTFQ.
  10. Применение методов искусственного интеллекта для выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин: проблемы и основные направления решения / А. Д. Черников, Н. А. Еремин, В. Е. Столяров и др. // Георесурсы. 2020. Т. 22. № 3. С. 87–96. doi: 10.18599/grs.2020.3.87-96. EDN ORNYBD.
  11. Об увеличении продуктивного времени бурения нефтегазовых скважин с использованием методов машинного обучения / А. Н. Дмитриевский, А. Г. Сбоев, Н. А. Еремин и др. // Георесурсы. 2020. Т. 22. № 4. С. 79–85. doi: 10.18599/grs.2020.4.79-85. EDN EGRORM.
  12. Цифровой нефтегазовый комплекс России / А.Н. Дмитриевский, Н.А. Еремин, Д.С. Филиппова, Е.А. Сафарова // Георесурсы. 2020. Т. 22. № S. С. 32–35. doi: 10.18599/grs.2020.SI.32-35. EDN EWKKGF.
  13. Li J. et al. An Intelligent Energy Management Information System with Machine Learning Algorithms in Oil and Gas Industry // Wireless Communications and Mobile Computing. 2023.
  14. 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.
  15. 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. Elijah O., Ling P. A., Abdul Rahim S. K., Geok T. K., Arsad A., Kadir E. A., Abdurrahman M., Junin R., Agi A. & Abdulfatah M. Y. A Survey on Industry 4.0 for the Oil and Gas Industry: Upstream Sector // IEEE Access. 2021. 9. 144438–144468. https://doi.org/10.1109/access.2021.3121302
  17. Durga Kannaiah P. V. & Maurya N. K. Machine learning approaches for formation matrix volume prediction from well logs: Insights and lessons learned // Geoenergy Science and Engineering. 2023. 229. 212086. https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212086

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024