Научная статья на тему 'ЭКОЛОГИЧЕСКИ ЧИСТЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ'

ЭКОЛОГИЧЕСКИ ЧИСТЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
10
0
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
попутный нефтяной газ / утилизация ПНГ / экологические технологии / снижение выбросов / нефтегазовая промышленность

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Мусаева А., Бердымурадова О. О.

В статье подробно рассматривается использование технологий утилизации попутного нефтяного газа (ПНГ) как ключевого элемента экологически чистого подхода в нефтегазовой промышленности. Описываются их экономические и экологические преимущества, а также примеры успешного внедрения

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «ЭКОЛОГИЧЕСКИ ЧИСТЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ»

3. Введение активных методов обучения в образовательный процесс будет способствовать усилению мотивации на качественно высокую профессиональную подготовку.

4. Специфика геодезической специальности (малое количество ВУЗов готовящих геодезистов, их территориальная России их разбросанность) препятствует использованию такого мотивирующего фактора как участие в конкурсах, олимпиадах. Такая форма организации самостоятельной работы студентов очень слабо используется, но обладает сильной мотивирующей составляющей.

Из вышесказанного вытекает следующий вывод. Самостоятельная работа студентов, будущих инженеров-геодезистов, может быть организована в разных формах и направлениях. Обязательно при условии регулярности, индивидуального подхода, контроля и поощрения. Самостоятельная работа может быть осуществлена в учебное и вне учебное время, сочетая в себе аудиторную и внеаудиторную работу. Такой вид правильно организованной учебной работы обеспечит повышение интеллектуальной инициативы и креативного мышления, сделает процесс подготовки конкурентоспособного специалиста. Список использованной литературы:

1. Игнатьев С.Т. Анализ и классификация педагогических технологий в СССР и зарубежных странах. 1991.

2. Бабанский Ю.К. Оптимизация процесса обучения. 1977.

3. Гузеев В.В. Лекции по педтехнологии, 1992.

4. Карпик А.П. Сущность и система базовых понятий геоинформационного обеспечения территорий. 2002.

© Мукымов Б., Бекмаммедов С., Хамраев Б., Гарагулов М., 2024

УДК 62

Мусаева А.,

студент,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: к.т.н. Бердымурадова О.О.,

преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

ЭКОЛОГИЧЕСКИ ЧИСТЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Аннотация

В статье подробно рассматривается использование технологий утилизации попутного нефтяного газа (ПНГ) как ключевого элемента экологически чистого подхода в нефтегазовой промышленности. Описываются их экономические и экологические преимущества, а также примеры успешного внедрения.

Ключевые слова: попутный нефтяной газ, утилизация ПНГ, экологические технологии, снижение выбросов, нефтегазовая промышленность.

3D моделирование является важной частью разработки нефтегазовых месторождений. С помощью создания точных и детализированных цифровых моделей геологических структур, нефтегазовые компании могут значительно повысить эффективность разведки и разработки месторождений. В последние годы алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) нашли широкое применение в этом процессе,

обеспечивая точность, скорость и автоматизацию, которые невозможны при использовании традиционных методов моделирования.

Одним из самых значимых применений ИИ в 3D моделировании является анализ и интерпретация сейсмических данных. Сейсмические исследования предоставляют информацию о подземных структурах, которые необходимо правильно интерпретировать для создания точных моделей. Однако традиционные методы требуют значительных временных затрат и часто основываются на оценках, подверженных человеческому фактору. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет значительно ускорить этот процесс. Алгоритмы ИИ могут автоматически выделять важные особенности сейсмических данных, такие как породы, слои и трещины, что позволяет существенно повысить точность моделей. Например, алгоритмы нейронных сетей могут анализировать данные сейсмических волн и создавать 3D карты месторождений с минимальной погрешностью.

Кроме того, алгоритмы ИИ эффективно интегрируют различные источники данных, такие как сейсмические данные, геофизические наблюдения, результаты бурения и лабораторные исследования. Это позволяет строить более полные и точные модели месторождений. Например, алгоритмы глубинного обучения (deep learning) могут обрабатывать данные с различных датчиков, собранные в реальном времени во время бурения. Эти данные анализируются в контексте исторических данных о геологических слоях и ранее полученных сейсмических моделях, что позволяет с высокой точностью предсказать поведение месторождения на разных стадиях разработки.

Алгоритмы ИИ также играют важную роль в процессе автоматической оптимизации 3D моделей. Традиционные методы моделирования часто требуют множества итераций и ручной настройки параметров, что может занять много времени и быть подвержено ошибкам. Использование ИИ позволяет автоматизировать этот процесс. Алгоритмы могут изучать предыдущие решения и на основе анализа больших данных находить оптимальные параметры моделирования для различных сценариев. Это позволяет повысить точность прогнозов и ускорить процесс подготовки к разработке месторождения.

Не менее важным является применение ИИ для предсказания поведения месторождений в долгосрочной перспективе. Алгоритмы машинного обучения могут обучаться на исторических данных о месторождениях, чтобы предсказать изменения в пластах, такие как оседание, повышение давления или изменение химического состава. Это особенно важно при проектировании устойчивых и эффективных стратегий добычи углеводородов. Прогнозирование поведения месторождения позволяет операторам заранее предпринимать меры по повышению нефте- или газоотдачи и предотвращению аварийных ситуаций, таких как выбросы или засоры.

Применение ИИ в 3D моделировании также имеет преимущества в обучении и поддержке специалистов. Алгоритмы ИИ могут анализировать результаты работы инженеров и буровых специалистов, обучая их лучше прогнозировать поведение месторождений и принимать более обоснованные решения. Например, системы, использующие ИИ, могут автоматически определять потенциальные проблемы, такие как увеличение давления в скважинах или изменения в характеристиках месторождения, и предупреждать об этом специалистов, что позволяет быстро реагировать и минимизировать риски.

Важным аспектом использования ИИ в 3D моделировании является возможность масштабирования процессов. Алгоритмы ИИ могут обрабатывать большие объёмы данных и автоматизировать многие процессы, что значительно снижает затраты на разработку месторождений и повышает общую эффективность. Вместо того чтобы создавать одну модель вручную, ИИ может создавать множество моделей для различных сценариев и оценок, что позволяет более гибко подходить к разработке месторождений.

Несмотря на все преимущества, интеграция ИИ в 3D моделирование месторождений всё ещё сталкивается с определёнными вызовами. Один из них — это необходимость обучения персонала и

внедрения новых технологий в традиционные процессы разработки. Также существует проблема качества исходных данных: для того, чтобы ИИ мог эффективно обучаться и создавать точные модели, необходимо использовать высококачественные данные с минимальным количеством ошибок.

Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта значительно ускоряют и улучшают процесс 3D моделирования нефтегазовых месторождений, повышая точность прогнозов и снижая затраты. В будущем технологии ИИ будут всё больше интегрироваться с другими цифровыми технологиями, такими как цифровые двойники и системы мониторинга в реальном времени, что откроет новые возможности для разработки месторождений.

Список использованной литературы:

1. Баранов, В.К. "Использование искусственного интеллекта для 3D моделирования в нефтегазовой отрасли" / В.К. Баранов. — М.: Научный мир, 2021. — 280 с.

2. Тарасова, О.В. "Алгоритмы искусственного интеллекта в геологоразведке и моделировании месторождений" / О.В. Тарасова. — СПб.: Геоинжиниринг, 2022. — 310 с.

© Мусаева А., 2024

УДК 62

Мухамметвелиев Ю.Б.,

Студент,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Атабердыев А.П., Студент,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Атаев Ю.Б.,

Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ ГАЗОВЫХ И ГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Аннотация

В статье подробно рассматриваются особенности разработки этих месторождений, включая проблемы, связанные с изменяющимися условиями пластового давления, низким коэффициентом извлечения и применяемыми методами повышения добычи. Также затрагиваются вопросы оптимизации технологических процессов и минимизации экологических рисков.

Ключевые слова:

газовые месторождения, газоконденсатные месторождения, методы разработки, коэффициент извлечения, эксплуатация месторождений, добыча углеводородов.

Разработка газовых и газоконденсатных месторождений существенно отличается от добычи нефти

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.