| Название НИОКТР |
Цифровая нефтесервисная компания: цифровое сопровождение добычи и переработки нефти и газа
|
| Аннотация |
В условиях неопределенности и высоких рисков, связанных с разработкой углеводородных месторождений, оценка стоимости информации становится ключевым аспектом для принятия обоснованных инвестиционных решений. Эффективные методы моделирования и оценки стоимости информации помогают определить, насколько новые данные могут изменить существующие модели и, следовательно, повлиять на стратегию разработки.
Выработка запасов на них значительна и остро встает вопрос о локализации зон, незатронутых разработкой. Вместе с тем по месторождениям имеется значительная история, включающая как исследования по скважинам и данные необходимые для геологического моделирования, так и данные по добыче по каждой скважине, отражающие фактические процессы в пласте на протяжении жизни месторождения.
С точки зрения управления подобными активами особую актуальность имеют методы автоматизированной адаптации ГГДМ, создаваемых посредством единого "воркфлоу", то есть набора операций по построению всех блоков итоговой модели. Однако существующие алгоритмы автоматизированной адаптации не позволяют добиться приемлемой предсказательной способности получаемых моделей, нарушаются взаимосвязи определяющих модель параметров. Суть разрабатываемого подхода заключается в построении и адаптации ГГДМ объекта в едином воркфлоу, в котором параметры модели взаимоувязаны и варьируются в пределах, основанных на фактических исследованиях, что позволяет не только исключить негеологичные реализации в процессе оптимизации, но и получить семейство качественно адаптированных ГГДМ, которые будут учитывать неопределенности в исходной информации. В купе с методами автоматизированной проверки качества исходных данных и результатов моделирования, разрабатываемый подход к автоадаптации позволит учитывать возможные риски при принятии решений по управлению активами, как связанных с новым бурением, так и заключающихся в оптимизации схемы разработки месторождений углеводородов.
Основной задачей является разработка количественных методов, позволяющих оценить, как новые данные о геологических и гидродинамических параметрах могут повлиять на ожидаемую прибыль от разработки месторождения. Разработка методов интеграции новых данных в существующие геолого-гидродинамические модели должна учитывать не только технические аспекты, но и экономические последствия. Это позволит более точно оценивать, какие данные являются критически важными для повышения точности прогнозов.
Применение методов машинного обучения и статистического анализа для обработки больших объемов данных может значительно повысить качество геолого-гидродинамических моделей. Эти методы позволяют выявлять скрытые закономерности и зависимости, которые могут быть неочевидны при традиционном анализе.
Внедрение адаптивных алгоритмов, которые автоматически обновляют модели на основе поступающих данных, позволит оперативно реагировать на изменения в характеристиках месторождений и повышать точность прогнозов.
Разработка методов для оценки рисков, связанных с инвестициями в новые проекты, должна включать анализ неопределенности в геологических параметрах и экономических показателях. Это может быть реализовано через построение вероятностных моделей, которые учитывают различные сценарии развития событий.
Разработка интегрированной системы поддержки принятия решений, которая будет включать в себя все вышеперечисленные методы, позволит обеспечить комплексный подход к оценке стоимости информации и повышению качества инвестиционных решений.
Внедрение этих методов в практику разработки углеводородных месторождений позволит не только повысить качество принимаемых инвестиционных решений, но и оптимизировать использование ресурсов, что в конечном итоге приведет к увеличению эффективности проектов и снижению финансовых рисков.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
11
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
165000.0
|
| Дата начала |
2025-05-01
|
| Дата окончания |
2025-12-31
|
| Номер контракта |
075-15-2025-198
|
| Дата контракта |
2025-04-04
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
620.9:662.6
|
| Количество просмотров |
589
|
| Руководитель работы |
Рукавишников Валерий Сергеевич
|
| Руководитель организации |
Сухих Леонид Григорьевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Соглашение (государственный/муниципальный контракт)
|
| Последний статус |
2025-09-18 08:59:55 UTC, 2025-09-18 08:59:55 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области наук о Земле и взаимосвязанных наук об окружающей среде
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
ПРОГНОЗ ДОБЫЧИ; ОЦЕНКА И КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДАННЫХ; АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ АДАПТАЦИЯ; ЛОКАЛИЗАЦИЯ ЗАПАСОВ; РАЗРАБОТКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ; ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ; ГЕОЛОГИЧЕСКИЙ РЕАЛИЗМ; ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ; ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ; ОЦЕНКА ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ ИЗУЧЕННОСТИ
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
44.09.29 - Топливно-энергетические ресурсы
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Добыча и переработка полезных ископаемых
|
| Приоритеты научно-технического развития |
б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии, способов ее передачи и хранения;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'W43OGJ8BAIUG3V1FDVX51CGP'}]}; nioktr: {'id': 'J7GA978NAJIUZ80EQ2G7YJGW'}; nioktr: {'id': '2Z5Z1VXNSCS280D9TYFMCDKX'}; nioktr: {'id': 'ZS7IMFNB1BA7SCS5R1JKDIMX'}; nioktr: {'id': 'VWXSF6XC2ZRFJ8DBUWMGKNTD'}; nioktr: {'id': 'WVJ4R2DU5YDJQ63PP1X0F9QF'}; nioktr: {'id': 'CRVDT3X5RSAGYHF463C5L5CP'}; nioktr: {'id': 'SCYVDC7SUSHNOITU68K5D18K'}; nioktr: {'id': 'IQI2KZCWGGF7RLT79QGQC9LH'}; nioktr: {'id': '8K9VZL0BU9EQF19K684A1LT7'}; nioktr: {'id': 'YVGMFZT2L770GOEGFERZ3E75'}; nioktr: {'id': 'W429D51AHJHYZP9C2ER39XOC'}
|
