Размер шрифта

A
A

Межстрочный интервал

A
A

Цвет

A
A

Ученые ЮФУ разрабатывают модель процесса добычи тяжелой нефти

09.03.16

Сотрудники Научно-исследовательского института многопроцессорных вычислительных систем имени академика А.В. Каляева ЮФУ под руководством Якова Коровина занимаются разработкой схемы интегральной динамической модели процесса добычи тяжелой нефти, а также исследованием методов и алгоритмов анализа данных о функционировании производственных процессов, применяемых в современных информационно-управляющих системах и системах поддержки принятия решений операторов добычи нефти и газа.

Целью учёных является разработка динамической модели месторождения тяжелой нефти на всех этапах жизненного цикла с применением гибридных методов интеллектуального анализа информации.

Группой исследователей также были проведены следующие мероприятия:

1. Выполнен аналитический обзор в области методов и алгоритмов анализа оперативных данных о функционировании производственных процессов, применяемых в современных информационно-управляющих системах и системах поддержки принятия решений операторов добычи нефти и газа в России и за рубежом по информации, содержащихся в открытых литературных источниках.

2. Подготовлен отчет о патентных исследованиях на тему «Современные методы и алгоритмы анализа информации в информационно-управляющих системах нефтедобывающей отрасли» по ГОСТ 15.011-96.

3. Проведен обзор существующих методов и алгоритмов интеллектуального анализа информации с анализом современных технологий Data Mining, Big Data, Knowledge DataBase Discovery с анализом эффективности и целесообразности их применения для решения задачи качественной скоростной обработки нефтепромысловой информации.

4. Разработан алгоритм проведения оптимальной процедуры сбора данных на месторождениях тяжелой нефти.

5. Предложен подход динамического моделирования месторождения тяжелой нефти «по событию».

6. Разработана интегральная динамическая модель технологического процесса добычи тяжелой нефти.

7. Разработана модель куста скважин.

8. Разработана динамическая модель нефтесборных сетей.

9. Проведены исследования каждой модели на предмет определения проблемных мест.

10. Разработана нейросетевая модель анализа нефтепромысловых данных.

11. Разработано прикладное программное обеспечение нейросетевая модель анализа нефтепромысловых данных месторождения тяжелой нефти.

12. Проведены экспериментальные исследования с использованием прикладного программного обеспечения п.11, которые подтвердили эффективность предложенных методов, подходов и алгоритмов.

В дальнейшем полученные результаты будут использованы при разработке и исследовании динамических моделей производственных процессов месторождений тяжелой нефти, таких как:

- модели центробежных насосных агрегатов ДНС для двухфазной газожидкостной смеси;

- модели центробежных насосных агрегатов комплекса подготовки и перекачки нефти;

- модели центробежных насосных агрегатов кустовой насосной станции для перекачки воды (без учета мехпримесей);

- модели водоводов;

- модели нагнетательной скважины;

- модели энергетических сетей.

Исследования будут развиваться в направлении достижения основной поставленной в рамках проекта цели – разработки динамической модели функционирования нефтяного месторождения на всех этапах жизненного цикла, ориентированной на реальное применение в отечественной нефтегазодобывающей промышленности для снижения себестоимости извлекаемых углеводородов.

Ссылки на публикации в рецензируемых научных журналах, включенных в базы данных WEB OF SCIENCE и SCOPUS):

  1. Iakov S. Korovin. The Importance of New Approaches Development and their Implementation in the Oil and Gas Industry in Russian Federation--the Current Situation Analysis. Advances in engineering research. ISBN: 978-94-6252-109-4, ISSN: 2352-5401. DOI: doi:10.2991/aeece-15.2015.19. Sepnember, 2015. Pages 94-98.

  2. Korovin Iakov S., Khisamutdinov Maxim V., Kalyaev Anatoly I. Data Mining Methods Application to the Problem of Handling Corporative Dataset on Heavy Oil Production. Advances in computer science research. ISBN: 978-94-6252-154-4, ISSN: 2352-538X. DOI: 10.2991/icca-16.2016.92 . January 2016, pages 387-389.

  3.  

    http://www.oil-industry.ru/archive_detail.php?ID=10314