История развития проектов, связанных со стратегией компании «Электронная Разработка Активов» (ЭРА) началась в 2013 г. с информационных систем «ЭРА.Мехфонд» и «Электронная Шахматка». В настоящее время платформа ЭРА имеет в своем составе более 30 модулей связанных с добычей нефти, направленных на автоматизацию бизнес процессов, формирование отчетности, инженерные расчеты и контроль отклонений от заданных режимов. Система введена в промышленную эксплуатацию в семи дочерних обществах компании «Газпром нефть», а также в НТЦ и Корпоративном центре. На сегодня насчитывается более 1800 уникальных зарегистрированных пользователей. За время эксплуатации информационные модули ЭРА позволили на 60 % сократить непроизводительное время инженерно-технического персонала, повысить качество данных, оперативность принятия управленческих решений, увеличить наработку оборудования на отказ и добыть дополнительный объем углеводородов.
В статье рассмотрены методические подходы к комплексной оценке рентабельности фонда скважин и оптимизации процессов добычи нефти, реализованные в единой IT-платформе. Платформа обеспечивает консолидацию большого объема непрерывно поступающих обновляемых данных с целью определения оптимальных параметров и режимов эксплуатации. Анализ выполнен с учетом увязки расчета технологического предела для достижения минимального забойного давления существующим на рынке насосным оборудованием, динамики остаточных извлекаемых запасов нефти, прогноза наработки скважины на отказ, потребления электроэнергии от режима эксплуатации скважины, влияния на объемы оптимизации инфраструктуры, осложняющих и других факторов. Учитывается непрерывная самоадаптация модели для целостного прогноза NPV по отдельным объектам с определением экономического экстремума. Основным результатом должно являться формирование в режиме реального времени оптимальных сценариев эксплуатации скважин с целью повышения рентабельности. Разработанные подходы открывают новые возможности для повышения операционной эффективности эксплуатации нефтяных месторождений.
Список литературы
1. Перспективные технологии Big Data в нефтяном инжиниринге: опыт компании «Газпром нефть» / М.М. Хасанов, Д.О. Прокофьев, PhD, О.С. Ушмаев, Б.В. Белозеров (и др.) // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 12. – С. 76–79
2. Подход к управлению механизированной добычей в рамках развития системы «Электронная Разработка Активов» / С.А. Доктор, Д.М. Королев, Н.П. [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 12. – С. 70–72.
3. Jacobs T. Automated Drilling Technologies Showing Promise // JPT. — 2015. – V. 67. – № 6 (June).
4. Rawi Zaid. Machinery Predictive Analytics // SPE 128559. – 2010.
5. Stone P. Introducing Predictive Analytics: Opportunities // SPE 106865. – 2007.
6. Макаров А.В. Экономические вопросы проектирования и разработки нефтяных месторождений. – М.: Недра, 2009. – 195 с.
7. Стоимостной инжиниринг в ПАО «Газпром нефть»: текущая ситуация и перспективы развития / М.М. Хасанов, Ю.В. Максимов, О.О. Скударь (и др.) // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 12. – С. 30–33.
