Статья посвящена оптимизации процессов газодобычи на основе применения цифровых технологий. Основой подхода является повышение качества управления, анализ эффективности управляющих воздействий при наличии интегрированной модели или цифрового двойника месторождения. Комплексное применение цифровых технологий и алгоритмов эффективного управления является основой оптимизации затрат, обеспечения перехода на автоматическое и/или роботизированное управление, повышения коэффициента фондоотдачи основных газовых активов. Приведенные решения особенно эффективны в регионах со сложными природно-климатическими условиями или неразвитой инфраструктурой, шельфовых и морских месторождениях. Предлагаемый комплексный подход позволяет обеспечить продление сроков рентабельной эксплуатации месторождений на стадии падающей добычи и осложненных условиях добычи.
Ключевые слова: цифровой газовый комплекс; цифровая экономика; цифровизация; интеллектуализация; роботизация; цифровые скважины и месторождения; интеллектуализация добычи и разработки; комплексный подход.
Статья подготовлена в рамках выполнения работ ФЦП Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 – 2020 годы по теме: Разработка высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин на основе постоянно действующих геолого-технологических моделей месторождений с применением технологии искусственного интеллекта и индустриального блокчейна для снижения рисков проведения геолого-разведочных работ, в т.ч. на шельфовых проектах по Соглашению с Министерством науки и высшего образования РФ о выделении субсидии в виде гранта от 22 ноября 2019 г. № 075-15-2019-1688, уникальный идентификатор проекта RFMEFI60419X0217
Abstract
The article is devoted to the optimization of gas production processes based on the use of digital technologies. The basis of the approach is to improve the quality of management, analysis of the effectiveness of control actions in the presence of integrated model or digital twin of the field. The integrated use of digital technologies and effective management algorithms is the basis for the cost optimization, ensuring the transition to automatic and/or robotic control, and increasing the coefficient of return on capital of major gas assets.. These solutions are particularly effective in regions with difficult climatic conditions or underdeveloped infrastructure, shelf and marine fields. The proposed integrated approach allows extending the periods of profitable exploitation of fields at the stage of declining production and complicated production conditions. Keywords: digital gas complex; digital gas economy; digital economy; digitalization; intellectualization; robotization; digital wells and fields; intellectualization оf production аnd development.
Литература
1. Dmitrievskiy, A.N., Eremin, N.A., & Stolyarov, V.E. (2019). Digital transformation of gas production. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 700, 012052. DOI: 10.1088/1757-899x/700/1/012052
2. Dmitrievsky, A.N., Eremin, N.A., & Stolyarov, V.E. (2019). On the issue of the application of wireless decisions and technologies in the digital oil and gas production. Actual Problems of Oil and Gas, 2(25). DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2019-25.art11
3. СТО Газпром 2-2.1-1043-2016. Автоматизированный газовый промысел. Технические требования к технологическому оборудованию и объёмам автоматизации при проектировании и обустройстве на принципах малолюдных технологий.
4. Føllesdal Tjønn, A. (2018, November). Digital twin through the life of a field. SPE-193203-MS. In Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/193203-MS
5. Van Os, J. (2018, November). The digital twin throughout the lifecycle. SNAME-SMC-2018-022. In SNAME Maritime Convention. The Society of Naval Architects and Marine Engineers. Society of Petroleum Engineers.
6. Еремин, Н.А., Еремин, Ал.Н. (2018). Цифровой двойник в нефтегазовом производстве. Нефть. Газ. Новации, 12(217), 14-17.
7. Минликаев, В.З., Дикамов, Д.В., Столяров, В.Е., Дяченко, И.А. (2014). Газовая скважина как объект автоматизации в современных условиях. Газовая промышленность, 10, 52-57.
8. http://www.gazprom.ru/about/strategy/innovation/
9. Столяров, В.Е. (2016, октябрь). Концепция обустройства месторождений, реализованных на принципах малолюдных технологий (интеллектуальное месторождение). Сборник докладов V Международной конференции Современные технические инновационные решения, направленные на повышение эффективности реконструкции и технического перевооружения объектов добычи углеводородного сырья. Москва: ООО Газпром ВНИИГАЗ.
10. Дмитриевский, А.Н., Еремин, Н.А. (2015). Современная НТР и смена парадигмы освоения углеводородных ресурсов. Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом, 6, 10-16.
11. Еремин, Н.А. (2018). Работа с большими геологопромысловыми данными в эпоху нефтегазового интернета вещей. Нефть. Газ. Новации, 2, 70-72.
12. Дмитриевский, А.Н., Еремин, Н.А. (2018). Цифровая модернизация нефтегазовой экосистемы – 2018. Актуальные проблемы нефти и газа, 2(21), 1-12. DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2018-21.art2.
13. Zaini, M.Z., Du, K., Zhu, M., et al. (2019, March). Yanbei-unlocking the tight gas green field development potential through integrated technology application. IPTC19265-MS. In International Petroleum Technology Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2523/19265-MS
14. Еремин, Н.А., Дмитриевский, А.Н., Тихомиров, Л.И. (2015). Настоящее и будущее интеллектуальных месторождений. Нефть. Газ. Новации, 12, 45–50. 15. Yang, X., Bello, O., Yang, L., et al. (2019, March). Intelligent oilfield - cloud based big data service in upstream oil and gas. IPTC-19418-MS. In International Petroleum Technology Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2523/19418-MS
16. Temizel, C., Canbaz, C.H., Palabiyik, Y., et al. (2019, March). A comprehensive review of smart/intelligent oilfield technologies and applications in the oil and gas industry. SPE-195095-MS. In SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI:10.2118/195095-MS
17. Дмитриевский, А.Н., Еремин, Н.А., Дуплякин, В.О., Капранов, В.В. (2019). Алгоритм создания нейросетевой модели для классификации в системах предупреждения осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин. Датчики и системы, 12(243), 3-11. DOI: 10.25728/datsys.2019.12.1
18. Богаткина, Ю.Г., Еремин, Н.А. (2020). Методика экономической оценки нефтегазовых инвестиционных проектов Казахстана. Нефтяное хозяйство, 1(1155), 15-19.
References
1. Dmitrievskiy, A.N., Eremin, N.A., & Stolyarov, V.E. (2019). Digital transformation of gas production. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 700, 012052. DOI: 10.1088/1757-899x/700/1/012052
2. Dmitrievsky, A.N., Eremin, N.A., & Stolyarov, V.E. (2019). On the issue of the application of wireless decisions and technologies in the digital oil and gas production. Actual Problems of Oil and Gas, 2(25). DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2019-25.art11
3. STO Gazprom 2-2.1-1043-2016. Avtomatizirovannyj gazovyj promysel. Tekhnicheskie trebovaniya k tekhnologicheskomu oborudovaniyu i obyomam avtomatizacii pri proektirovanii i obustrojstve na principah malolyudnyh tekhnologij.
4. Føllesdal Tjønn, A. (2018, November). Digital twin through the life of a field. SPE-193203-MS. In Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/193203-MS
5. Van Os, J. (2018, November). The digital twin throughout the lifecycle. SNAME-SMC-2018-022. In SNAME Maritime Convention. The Society of Naval Architects and Marine Engineers. Society of Petroleum Engineers.
6. Eremin, N.A., Eremin, Al.N. (2018). Digital twin in the oil and gas production. Neft. Gaz. Novatsii, 12(217), 14-17.
7. Minlikaev, V.Z., Dikamov, D.V., Stolyarov, V.E., Dyachenko, I. A. (2014). Gazovaya skvazhina kak obekt avtomatizacii v sovremennyh usloviyah. Gazovaya promyshlennost, 10, 52-57.
8. http://www.gazprom.ru/about/strategy/innovation/
9. Stolyarov, V. E. (2016, oktyabr). Koncepciya obustrojstva mestorozhdenij, realizovannyh na principah malolyudnyh tekhnologij (intellektual'noe mestorozhdenie). Sbornik dokladov V Mezhdunarodnoj konferencii Sovremennye tekhnicheskie innovacionnye resheniya, napravlennye na povyshenie effektivnosti rekonstrukcii i tekhnicheskogo perevooruzheniya obektov dobychi uglevodorodnogo syr'ya. Moskva: OOO Gazprom VNIIGAZ.
10. Dmitrievsky, A.N., Eremin, N.A. (2015). Modern scientific-technical revolution (STR) and the shift of paradigm of hydrocarbon resources development. Problems of Economics and Management of Oil and Gas Complex, 6, 10-16.
11. Eremin N.A. (2018). Working with Big Geological and Industrial Data in the Era of Petroleum Internet of Things (PIOT). Neft. Gaz. Novatsii, 2, 70-72.
12. Dmitrievsky, A. N., Eremin, N. A. (2018). Digital modernization of oil and gas ecosystems - 2018. Actual Problems of Oil and Gas, 2(21), 1-12. DOI: 10.29222/ipng.2078-5712.2018-21.art2.
13. Zaini, M.Z., Du, K., Zhu, M., et al. (2019, March). Yanbei-unlocking the tight gas green field development potential through integrated technology application. IPTC19265-MS. In International Petroleum Technology Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2523/19265-MS
14. Eremin, N.A., Dmitrievskij, A.N., Tihomirov, L.I. (2015). Nastoyashchee i budushchee intellektual'nyh mestorozhdenij. Neft. Gaz. Novacii, 12, 45–50.
15. Yang, X., Bello, O., Yang, L., et al. (2019, March). Intelligent oilfield - cloud based big data service in upstream oil and gas. IPTC-19418-MS. In International Petroleum Technology Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2523/19418-MS
16. Temizel, C., Canbaz, C. H., Palabiyik, Y., et al. (2019, March). A comprehensive review of smart/intelligent oilfield technologies and applications in the oil and gas industry. SPE-195095-MS. In SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/195095-MS
17. Dmitrievsky, A.N., Eremin, N.A., Duplyakin, V.O., Kapranov, V.V. (2019). Algorithm for creating a neural network model for classification in systems for preventing complications and emergencies in construction of oil and gas wells. Sensors & Systems, 12(243), 3-11. DOI: 10.25728/datsys.2019.12.1
18. Bogatkina, Ju.G., Eremin, N.A. (2020). The methodology for economic evaluation of oil and gas investment projects in Kazakhstan. Oil Industry, 1(1155), 15-19. DOI: 10.24887/0028-2448-2020-1-15-19