Студенты горно-нефтяного факультета Пермского Политеха моделируют процессы в скважинах с помощью «цифровых месторождений». Эти технологии позволяют автоматизировать этапы добычи нефти и получать объективные данные в режиме реального времени, чтобы обеспечить наиболее эффективную и стабильную работу скважин.
— «Цифровое месторождение» позволяет повысить эффективность нефтедобычи с помощью цифровых технологий и организационных мероприятий, постоянно улучшая ее параметры. Интегрированное моделирование помогает более эффективно определить необходимые данные, чем «разрозненные» модели объектов нефтедобычи, — рассказывает доцент кафедры «Нефтегазовые технологии» Пермского Политеха, кандидат технических наук Михаил Турбаков.
Среди мировых компаний, которые уже используют «цифровые месторождения», — BP (Field of the Future), Shell (Smart Fields), Total (Field Monitoring), Chevron (iField). По словам ученого, все проекты уникальны по составу и глубине проработки каждого элемента.
Цифровые технологии позволяют автоматизировать каждый из этапов добычи нефти и получить объективные данные о них. Это помогает повысить эффективность процессов и стабилизировать их. В частности, с помощью информационного моделирования можно получить отчет о бурении нефтяных скважин или о добыче углеводородов в режиме реального времени. Система также предоставит информацию о текущем и капитальном ремонте на месторождении. Кроме того, моделирование помогает наиболее эффективно спланировать гидродинамические исследования.
В процессе обучения студенты применяют средства автоматизации. В частности, программы на базе Visual Basic for Application и Python. Для сбора и хранения информации они используют системы OIS+, BaseGIS и Wellinfo. Определить виртуальный объем жидкости в скважине позволяет система LoraWAN+. Проектирование процесса бурения скважин и его контроль будущие нефтяники выполняют с помощью программного комплекса «Инженерные расчеты строительства скважин» ООО «Бурсофтпроект» и программного обеспечения компании Landmark. Для наиболее эффективного обучения студенты используют средства удаленного управления и визуализации, например, объемные объекты и 3D-очки.