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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».