Россия Нефть Газ Журнал @ru
  • SD UK

  • Геодезическая система Татнефти стала самообучаемой

    Модернизация позволит фиксировать самые слабые местные колебания недр на уровне шума, а также эффективнее разрабатывать Ромашкинское месторождение. 

    «Татнефть» модернизировала геодезическую сеть специального назначения с помощью ученых Казанского федерального университета. В ней применяются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволило создать автоматизированную систему сбора и обработки комплексных данных. Об этом Информагентство «Девон» узнало из сообщения КФУ.
    Сотрудники университета выполнили геологическое и геофизическое обоснование, а также создали софт. Он позволяет выделить самые слабые местные колебания недр на уровне шума. В частности, в «Татнефти» эта разработка активно используется для повышения нефтеотдачи.
    «Данная система была создана много лет назад в Татнефти, – рассказал проректор по направлениям нефтегазовых технологий, природопользования и наук о Земле, директор Института геологии и нефтегазовых технологий (ИГиНГТ) Данис НУРГАЛИЕВ. — Но ученые института провели огромную работу и вдохнули в нее новую жизнь». Эту технологию можно назвать одной из лучших в мире, считает он.
    Данная работа удостоена Государственной премии Татарстана в области науки и техники. Её вручение состоится в феврале 2024 года.
    «Работа посвящена геодинамическому мониторингу на юго-востоке Татарстана для обеспечения промышленной безопасности в границах нефтедобывающих районов, – объясняет старший научный сотрудник лаборатории внутрипластового горения ИГиНГТ Эдуард Зиганшин. – С участием сотрудников КФУ были получены уникальные результаты по геодинамической обстановке территории интенсивной разработки нефтегазовых месторождений».
    На данном геодинамическом полигоне построена иерархически организованная и синхронизированная сеть повторных нивелирных спутниковых (ГНСС) и непрерывных наблюдений. Информация собирается в Центре обработки данных. Данные охватывают все разрабатываемые месторождения.
    «Эта система является наиболее передовой не только в России, но и в мире, — отметил ученый КФУ. — Результаты системы используются не только для оценки геодинамической ситуации в регионе, но и для повышения эффективности разработки Ромашкинского месторождения».
    Лауреатами госпремии стали:
    старший научный сотрудник лаборатории внутрипластового горения ИГиНГТ Эдуард Зиганшин;
    младший научный сотрудник лаборатории «Утилизация диоксида углеродов в подземных резервуарах» ИГиНГТ Айрат ЯРУЛЛИН;
    главный маркшейдер – начальник управления топографо-геодезических, имущественных, маркшейдерских работ СП «Татнефть-Добыча» Рустам САХАУТДИНОВ;
    замначальника этого же управления Дамир ГИЛАЕВ;
    замдиректора по вопросам прикладной геодинамики и мониторинга ответственных объектов Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН Юрий КУЗЬМИН;
    ведущий геолог геологического отдела Татарского геологоразведочного управления (ТГРУ) ПАО «Татнефть» Азиз БАРАТОВ;
    бывший ведущий инженер маркшейдерско-землеустроительного центра «Татнефть-Добычи» Малик РАХМАТУЛЛИН;
    начальник Татарского геологоразведочного управления ПАО «Татнефть» Рамиль ГАТИЯТУЛЛИН.
    Справка ИА «Девон»:
     
    «Татнефть» первой из российских нефтегазовых компаний создала высокоточную сеть станций для геопозиционирования. Она действует с 2019 года. Зона покрытия составила порядка 20 тысяч кв. км. Геодезическая сеть позволяет постоянно наблюдать за геодинамическим полигоном земли, а также вести высокоточные геодезические, кадастровые и землеустроительные работы.
     
    С помощью ГССН можно определить координаты со спутника, выбрать место для бурения скважины, точно определить границы земельного участка, а также прокладывать маршруты для беспилотников с точностью до сантиметра.
     
    Ранее сообщалось, что компания повышает оперативность и прозрачность ремонта скважин через спутниковую связь.
    Previous post

    Nostrum приступила к повторному бурению скважин на Чинаревском НГКМ

    Next post

    Добыча нефти в ХМАО в 2023 г. снизилась на 3,1%