Программный комплекс для организации геотехнического мониторинга в ПАО «НК «Роснефть»

UDK: 681.518:622.276.012:69
DOI: 10.24887/0028-2448-2022-12-139-143
Ключевые слова: геотехнический мониторинг (ГТМ), геоинформационные системы (ГИС), управление данными ГТМ, импортозамещение
Авт.: К.С. Бадичев (АО «ТомскНИПИнефть»), Е.Г. Сайбель (АО «ТомскНИПИнефть»), А.А. Напрюшкин (АО «ТомскНИПИнефть»), к.т.н., М.А. Литвиненко (ПАО «НК «Роснефть»)

В статье представлены результаты создания в ПАО «НК «Роснефть» программного комплекса геотехнического контроля (ПК ГК) с использованием технологий импортозамещения, а также функциональные возможности и области применения ПК ГК. Программный комплекс позволяет автоматизировать процессы геотехнического мониторинга, выполняемого с целью повышения экологической безопасности на промышленных нефтегазовых объектах, расположенных в зонах многолетемерзлых грунтов. Рассмотрены общая структура и особенности различных модулей разработанной автоматизированной системы, а также источники и способы внесения данных. Функциональные возможности ПК ГК в части визуализации позволяют взаимодействовать с хранящимися в системе данными, включая работу с картографической информацией, в первую очередь с картами, на которых размещены инфраструктурные нефтегазовые объекты. Расчетные модули, входящие в состав комплекса, разработаны согласно утвержденным строительным нормам и сводам правил и предназначены для моделирования динамики теплового состояния многолетнемерзлых грунтов в заданной области и расчетов допустимых нагрузок на свайные фундаменты. Аналитический модуль ПК ГК позволяет формировать большое количество шаблонизированных отчетов, используемых как для внутренней, так и для корпоративной отчетности. Инновационной частью разработанного программного комплекса является модуль генерации геотехнических заключений, помогающий эксперту формировать управляющие решения с помощью оригинального нейросетевого алгоритма. Работа алгоритма базируется на принципах многослойного перцептрона и контролируемой классификации объектов. Оценена эффективность предложенного нейросетевого алгоритма, приведены основные перспективы развития и дальнейшего тиражирования разработанного программного комплекса в дочерних обществах компании ПАО «НК «Роснефть».

Список литературы

1. http://my.krskstate.ru/docs/climate/vechnaya-merzlota/

2. Коновалова В.М. Норильский разлив // Молодой ученый. – 2020. – № 46 (336). – С. 71–72. – https://moluch.ru/archive/336/75202/

3. Систематизация геоданных и унификация подходов к управлению пространственной информацией в рамках централизованной геоинформационной системы ПАО «НК «Роснефть» / А.А. Напрюшкин, Д.С. Климентьев, И.А. Христолюбов [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2022. – № 6. – С. 66–71.

4. Яроцкая Е.В., Патов А.М. Развитие отечественных географических информационных систем в условиях импортозамещения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2016.

5. Применение нейронной сети при проведении геотехнического мониторинга по нефтегазовым объектам, расположенным в условиях Крайнего Севера / Д.С. Назаркин, А.А. Филимонов, Д.В. Липихин, А.А. Напрюшкин // Нефть. Газ. Новации. – 2020. – № 10. – С. 78–82.



Внимание!
Купить полный текст статьи (русская версия, формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.