Успешная разработка низкопроницаемых газокондесатных месторождений требует применения цифровых технологий, которые позволяют управлять движением углеводородов в пласте, скважинах и сетях сбора, а также качеством в установках переработки сырья и внешнем транспорте. Отмечена важность обеспечения безопасной, согласованной и эффективной работы на месторождении, когда скорость принятия решения является залогом успешности разработки.
Показаны перспективы повышения эффективности производства путем внедрения цифровых интеллектуальных систем в существующие процессы управления добывающим предприятием. Наиболее важными направлениями в этом развитии являются интеллектуальное индексирование информации, самодиагностика систем измерений и генерации данных; верификация первичных данных и математических моделей; балансировка интегрированных моделей и систем управления; прогнозирование и машинное обучение; оптимизация и регулирование технологических процессов. Приведен обзор необходимых технических решений, направленных на автоматизацию и интеллектуализацию газовых месторождений. Ключевой актив "РОСПАН ИНТЕРНЕШНЛ" (дочерняя компания ПАО «НК «Роснефть») - цифровое газовое месторождение с высоким уровнем интеграции данных - редкий случай подобных достижений в России. Предложена концепцию работы информационных и измерительных систем, разработка которых выполняется в ПАО «НК «Роснефть» на базе АО «РОСПАН ИНТЕРНЕШНЛ». Рассмотренный в статье опыт создания цифрового месторождения представляет интерес для специалистов, занимающихся перспективным планированием разработки и эксплуатации газоконденсатных месторождений.
Список литературы
1. Khamzin T., Reitblat E., Lomukhin A. Study of vertical and areal heterogeneity of gas composition in a gas condensate field using numerical simulation model // SPE 187813. – 2017.
2. Best practices and lessons learned after 10 years of digital oilfield (DOF) implementations / L. Saputelli [et al.] // SPE 167269. – 2013.
3. Система мониторинга и анализа работы скважин в режиме реального времени – элемент концепции «интеллектуального месторождения» / Р.Л. Пчельников, Д.В. Миронов, Э.Я. Муслимов, С.Д. Шевченко // Инженерная практика. – 2011. – № 5. 2011. – С. 90–93.
4. Promoting real-time optimization of Hydrocarbon Producing Systems / L. Saputelli [et al.] // SPE 83978. – 2003.
5. Особенности построения Интегрированной модели разработки и эксплуатации двух газоконденсатных пластов Уренгойского ГКМ / А. Игнатьев, С. Бикбулатов, И. Мукминов, С. Ромашкин, С. Бучинский, Е. Викулова // SPE 166892. – 2013.
6. Оптимизация режима работы системы пласт-скважина-шлейф-УКПГ на основе интегрированного моделирования / С. Бикбулатов, А. Смирнов, В. Булейко, И. Мукминов, С. Ромашкин // SPE 171220. – 2014.
7. Multiphase gas-condensate metering tests with individual fluid properties model / A. Davidovskiy, S. Abramochkin, N. Lopatina // SPE 187753. – 2017.
8. Интеллектуальная система распределенного мониторинга продуктивных параметров добывающих скважин / А.Ю. Ломухин, А.Н. Черемисин, К.В. Торопецкий, А.Э. Рязанцев // Вестник ЦКР Роснедра. – 2013. – № 4. – С. 30–37.
9. Experience of Multiphase Flow Measurement Systems Application in Arctic Conditions / A. Lomukhin, S. Romashkin, K. Rymarenko, V. Afanasiyev // SPE 149922. – 2011.
10. Пат. 03218 ЕАПО В1. Способ определения параметров скважинного многокомпонентного потока / А.Ю. Ломухин, В.Н. Ульянов, К.В. Торопецкий, А.Э. Рязанцев, И.А. Верхушин, Д.О. Тайлаков; заявитель и патентообладатель АО «РОСПАН ИНТЕРНЕШНЛ»; № 201700544; заявл. 28.03.16; опубл. 29.03.19. –
https://www.eapo.org/ru/publications/publicat/viewpubl.php?id=201700544.
