Проблематика проекта
Для решения обратной задачи интерпретации данных геофизики скважин (каротажей) необходимо до нескольких часов/дней на каждую, что при высокой неопределённости не всегда позволяет быстро и точно оценить свойства пласта и цели для добычи нефти.

Актуальность
При ошибочном решении убытки могут составить до 10 млн.руб на каждую скважину. В настоящее время развитие нефтяной отрасли остро требует ресурсоэффективных технологий, для сокращения расходов и потерь при  бурении до 10 тыс. новых скважин каждый год в России.

Цель
Методика определения свойств пласта по известным данным ГИС и проб керна для пористости, проницаемости, насыщенности и литологии

Задачи

1. Определить распределение свойств пласта по опорным точкам керна и ГИС
2. Составить корреляционные (регрессия, классификация, кластеризация) зависимости между комплексом геофизических замеров и керном и внутри комплекса ГИС
3. Составить методику физически-обоснованной интерпретации данных ГИС

Проблематика проекта
В настоящее время большой объем времени тратится на подготовку геофизических данных (ГИС) к дальнейшей интерпретации и выполнение переинтерпретации данных при новых геологических вводных. Без выполнения данной работы любая интерпретация данных ГИС будет заведомо ошибочной.

Актуальность
Работы по увязке и сшивке каротажей выполняются зачастую только вручную, т.к. не имеют единственного решения и требуется применение опыта геологов по физически-обоснованной увязке данных и формировании. При цене работ до 200 тыс. на скважину, ошибка в ходе работ будет стоить до 10 млн.руб и потребует повторную интерпретацию.

Цель
Создание математического аппарата, автоматически формирующего физически-корректный набор данных ГИС для дальнейшей интерпретации свойств пласта.

Задачи

1. Выполнить увязку каротажных диаграмм по форме, масштабу, физическим свойствам, корреляционным зависимостям и известных значениям параметров для точек пласта.
2. Проверить корректность увязки ГИС, сшить и нормировать данные

Проблематика проекта
Анализ критических режимов газовой сквжаины, при которых обеспечивается стабильная работа в условиях скопления жидкости на забое скважины. Методика может использоваться для проектирования траекторий проектных газовых скважин

Актуальность
В настоящее время вводятся в разработку газовые и газоконденсатные месторождения с относительно низким качеством запасов. Добыча газа, особенно при использовании горизонтального строительства, часто сопровождается поднятием водогазового контакта, что неизбежно приводит к поступлению жидкости на забой газовой сквжаины.

Цель
Разработать механистическую модель, которая может использоваться для описания процессов осаждения жидкости в стволе скважины, где будет учтено вляиние искривления профиля жидкости

Задачи
Разработать физико-математические модели., провести расчеты критических режимов газовой скважины, проверить сходимость с результатами расчетов на промышленном симуляторе многофазных потоков

Цель
Разработать алгоритм интерполяции данных ГИС в пространстве, учитывающий информацию с соседних скважин.

Задачи

• Разработать архитектуру нейронной сети учитывающую зависимость свойств каротажных кривых от глубины и пространственного расположения соседних скважин на основе механизма внимания
• Разработать алгоритм обучения нейронной сети с учетом малого размера обучающей выборки
• Разработать алгоритм интерполяции, использующий обученную на известных ГИС нейронную сеть с механизмом внимания.

Проблематика проекта
В имеющихся аналитических моделях выноса жидкости не учитывалась турбулизация жидкостного слоя. Учёт данного факта расширил уже имеющуюся аналитическую модель, что позволило получить более корректные условия выноса флюида.

Актуальность
В настоящее время вводятся в разработку газовые и газоконденсатные месторождения с относительно низким качеством запасов. Возникает проблема накопления и выноса жидкости из протяженных горизонтальных скважин. Накопление жидкости в горизонтальном стволе скважины может привести к возникновению нежелательных нестационарных процессов, снижающих продуктивность, в ряде случаев – к блокировке притока газа.

Цель
Провести численное моделирование процесса выноса жидкости из газовой скважины и получить условия выноса в зависимости от угла наклона и содержания воды в газопроводе

Задачи
Проанализировать имеющуюся литературу, создать физ.-мат модель, провести численное моделирование, провести валидацию модели с имеющимися экспериментальными данными, провести расчёты и получить набор данных при других значениях режимных параметров.

Задачи 

• Детектирование частиц нефтепродуктов в трубопроводах
• Вычисление объема и концентрации примесей нефтепродуктов

Области применения

• Экологический контроль ливневых стоков
• Контроль утечек технологических жидкостей в систему охлаждения

Возможные области применения для ГПН
Анализ содержания нефтепродуктов в буровом растворе

Результаты

• Получены модельные уравнения пенного ГРП для 2d и 3d постановок
• Разработаны 2d и pseudo3d модель развития трещины при пенном ГРП
• Увеличена песконесущая способность рабочей жидкости
• Показана возможность повышения проводимости трещин, за счет чего улучшается эффективность добычи из низкопроницаемых пластов
• Результаты расчетов опубликованы в международных рецензируемых журналах

Задачи 

1. Анализ и обработка экспериментальных данных. Оценка репрезентативности данных
2. Разработка и оценка эффективности аналитической методики расчетов дебита
3. Разработка и оценка эффективности численной методики расчетов дебита
4. Оптимизация методики расчета
5. Разработка прототипа

Промежуточные результаты

• Аналитические и полуаналитические методы расчета трудозатраты при вычислениях с высокой точностью.
• Разработана методика с использованием численного решения.

С помощью программного пакета «Автоподбор ГТМ» на основе: начальных нефтенасыщенных толщин, остаточных нефтенасыщенных толщин, изобар пластового давления, проницаемости пласта, фронта нагнетаемой воды, прогнозируемой обводнённости -- рассчитываются перспективные области для прокладки горизонтальных скважин.

С помощью разработанной программы автоматически размещаются проектные уплотняющие горизонтальные скважины в перспективных областях неправильной формы. Выбранный вариант должен быть оптимальным по предполагаемому дебиту, стоимости скважин и вовлекаемым каждой скважиной нефтяными запасами.

Цель проекта
Сокращение рутиной работы эксперта по анализированию возможности размещения ГС на зрелых месторождениях (десятки перспективных областей).

Пример результатов проекта
Проектные горизонтальные скважины для Тайлаковского нефтегазового месторождения (Ханты-Мансийский автономный округ Тюменской области)

Разрабатывается методология расчета производительности скважин и экспресс-оценки распределения давления в неоднородных коллекторах

Новая модель, построенная на основе численно-аналитических алгоритмов, обладает большей скоростью расчетов по сравнению с 3D-гидродинамическим моделями, а также имеет преимущество перед аналитическими моделями благодаря возможности учитывать произвольно распределенную неоднородность в фильтрационно-емкостных свойствах пород

Решаемые задачи

1. Определение степени взаимного влияния скважин и построение матрицы взаимных продуктивностей
2. Сокращение времени для решения оперативных задач разработки
3. Интерпретация гидродинамических исследований скважины
4. Планирование производительности новой скважины

Проект посвящен разработке цифрового продукта для автоматического построения карт давлений и карт проницаемости. На данный момент эти карты строятся вручную экспертами, и, в общем случае, они никак между собой не связаны. Мы же разрабатываем программный модуль, позволяющий в короткий промежуток времени построить связанные карты давлений и проницаемостей по всем основным объектам картопостроения.

Цели проекта

• Создание инструмента для автоматизированного построения прокси-моделей для построения карт изобар и проводимости, как элемента пласта интегрированной модели;
• Построение прокси-моделей по топ 80% объектам разработки;
• Повышение эффективности мониторинга и контроля разработки месторождений.

Ожидаемый эффект от проекта

• Повышение добычи нефти 480 тыс. тонн за счет повышения эффективности ГРП и ЗБС*
• Расчетная библиотека для детализированного построения прокси-моделей по результатам измерений
• NPV от реализации проекта составляет 420 млн. руб.

* верхнеуровневая оценка эффекта для ГПН-Хантос и ГПН-ННГ

Проект направлен на создание соврменного инструмента для моделирования, оптимизации и отслеживания процедуры ГРП при разработке коллекторов с трудноизвлекаемыми запасами. Последние несколько лет отмечается падение добычи от ГРП, снижение видимых суточных дебитов. Качественное прогнозирование ГРП позволит уменьшить количество ошибок при его проведении за счет большого числа учитываемых факторов и увеличить добычу.

Цели проекта

• Разработка отечественного симулятора ГРП;
• Интеграция решений и автоматизация процессов проведения расчетов в т.ч., в связке с ГД симулятором;
• Оптимизация разработки (повышение геологического потенциала от ГРП)

Результаты интеллектуальной деятельности

• Модули симулятора ГРП (включая 7 модулей разработанных в СПбПУ)
• Отраслевой программный комплекс «Кибер ГРП»

* Гидравлический разрыв пласта

Цель проекта
Разработка методологии и автоматизация оптимального планирования промыслово-геофизических исследований (ПГИ), геофизических исследований скважин (ГИС) на основе ценности информации.

Бизнес эффект

• Снижение трудозатрат путем автоматизации процесса планирования 
• Снижение затрат на неэффективные исследования
• Возможность планирования исследований для большого фонда скважин
• Прозрачность обоснования планирования исследований

Эффекты от реализации VOI

* — ценность информации

Описание проекта
Разрабатывается математическая модель и пакет программ для оценки изменения состава газа с высоким содержанием компонентов С2+, учитывающая фазовые равновесия многокомпонентных систем, потери компонентов газа из-за конденсации под воздействием внешних условий и потери на компрессорных станциях.

Результаты проекта используются для моделирования поведения газа в магистральном газопроводе, в том числе для газопровода «Уренгой – Усть-Луга», который будет снабжать природным газом с высоким содержанием этана новый газохимический комплекс в Ленинградской области. Завод планируется ввести в эксплуатацию в 2023 году для переработки 45 млрд м3 газа ежегодно.

Проект позволяет

• Оптимизировать режим эксплуатации магистральных газопроводов

• Выявить изменения состава газа на пункте приема у потребителя и повлиять на его качество с учётом законтрактованных параметров качества

Работа НОЦ «Газпромнефть-Политех»

1. Разработка алгоритма численного моделирования изменения компонентного состава газа под влиянием различных факторов, таких как режимные параметры многофазного течения в газопроводе, характеристики аппаратов на компрессорных станциях

2. Создание программного обеспечения и графического интерфейса для удобного расчета компонентного состава газа на выходе из газопровода в зависимости от технологических параметров различных участков магистрального газопровода

Описание проекта
​​​​​​​Проводится анализ данных промысловых и лабораторных исследований газоконденсатных месторождений. На основе данного анализа разрабатывается PVT-модель пластовой углеводородной газоконденсатной системы и производится ее адаптация к результатам экспериментальных исследований.

Результаты проекта используются для проектирования разработки газоконденсатных месторождений по уточненным гидродинамическим и термодинамическим данным, в частности, ачимовских залежей Уренгойского месторождения.

Проект позволяет:

• Воспроизводить результаты промысловых и лабораторных исследований
• Получать корректную информацию о свойствах пластовых углеводородных флюидов
• Использовать согласованные свойства пластовой газоконденсатной системы при подсчете запасов и проектировании разработки месторождений

Работа НОЦ «Газпромнефть-Политех»

1. Оцифровка и анализ массива данных экспериментальных исследований газоконденсатных месторождений

2. Разработка поэтапного метода адаптации многокомпонентной PVT-модели пластовой газоконденсатной смеси к результатам промысловых и лабораторных исследований газоконденсатных месторождений

3. Подготовка датасета для разработки моделей машинного обучения, анализирующих данные по газоконденсатным исследованиям скважин