В статье представлена структура нормативно-правового обеспечения научных исследований при внедрении инновационных разработок нефтегазовой отрасли. В период усиливающейся конкуренции и мирового энергетического кризиса преобразование отечественного нефтегазового сектора в отрасль современных технологий является эффективным вариантом развития и сохранения имеющегося потенциала.
Цифровизация и применение методов искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли повышают экономическую эффективность предприятий, позволяют нарастить багаж цифровых компетенций, обеспечивают сохранение кадрового потенциала, а также способствуют реализации проектных режимов добычи и продлевают ее на заключительной стадии эксплуатации. ПАО Газпром накоплен богатый опыт в цифровой трансформации газового производства, в том числе в оперативно-диспетчерском управлении на основе электронных платформ.
Цифровая модернизация на базе внедрения методов искусственного интеллекта, основанных на машинном обучении и искусственных нейронных сетях, является мощным инструментом повышения эффективности разработки нефтегазовых месторождений, инновационным драйвером развития нефтегазовой отрасли.
С учетом прогнозов экономического развития России и требований международного Парижского соглашения, направленного на регулирование мер по снижению содержания углекислого газа и других парниковых газов в атмосфере, возможно замещение поставок продукции с традиционного рынка углеводородной энергетики на водород и метано-водородные смеси (МВС). В статье описаны технологии и особенности автоматизации производства и хранения промышленного водорода и МВС, а также возникающие при этом риски.
Нефтегазовая скважина является основным технологическим объектом и средством, определяющим эффективность добычи на всех стадиях жизненного цикла месторождения.
Представлены основные решения по построению и реализации алгоритмов интеллектуального моделирования при организации высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтегазовых скважин. Приведены описание и возможности программного обеспечения, разработанного на основе нейросетевого моделирования и машинного обучения, предназначенного для повышения точности геолого-разведочных работ и исключения нештатных ситуаций при бурении.
В статье представлен анализ развития научных исследований при нормативно-правовом регулировании. Проводимая государством инновационная политика является частью социально-экономической политики государства и должна гарантировать устойчивое развитие и безопасность бизнеса, определять цели и направления развития различных форм стимулирования, форматов поддержки научной деятельности. Предложен вариант и представлены преимущества ресурсно-инновационного развития нефтегазовой отрасли.
The article is devoted to the development of a hybrid method for predicting and preventing the development of troubles in the process of drilling wells based on machine learning methods and modern neural network models. Troubles during the drilling process, such as filtrate leakoff; gas, oil and water shows and sticking, lead to an increase in unproductive time, i.e. time that is not technically necessary for well construction and is caused by various violations of the production process.
Статья посвящена разработке гибридного метода прогнозирования и предупреждения развития осложнений в процессе бурения скважин на базе методов машинного обучения и современных нейросетевых моделей. Осложнения в процессе бурения, такие как поглощения, газонефтеводопроявления и прихваты, приводят к росту непроизводительного времени, т.е. времени которое не является технически необходимым для строительства скважины и вызывается различными нарушениями производственного процесса. Рассмотрено несколько различных подходов, в т.ч.
Программа предназначена для обеспечения вариантной связи автоматизированной системы предупреждения осложнений и аварийных ситуаций (АС ПОАС) с буровой платформой формирования предупреждений и рекомендаций по предотвращению осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин.
