Yeni metod neft istehsalını artırmağa kömək edəcək

Ens.az bildirir ki, Rusiyada “Skoltech" tədqiqatçıları "Qazprom Neft" in həmkarları ilə birlikdə həqiqi sahə məlumatlarına əsaslanan model hazırlayıblar. Bunun sayəsində çox pilləli hidravlik sınıqdan istifadə edərək üfüqi quyulardan neft hasilatını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Yaradılmış model, kommersiya tətbiqi üçün böyük perspektivlərə malikdir və optimallaşdırılmış hidravlik qırılma texnologiyasından istifadə etməklə istehsal həcminin əhəmiyyətli dərəcədə artmasını təmin etməyə qadirdir. 

Qazprom Neft Elm və Texnologiya Mərkəzi və Qazpromneft-Xantos tərəfindən dəstəklənən araşdırmanın nəticələri Neft Elmləri və Mühəndislik (Journal of Petroleum Science and Engineering) jurnalında dərc edilib. Qatın hidravlik qırılması neft və qaz quyularında çıxartmanın intensivləşdirməsinin ən geniş istifadə edilən metodlarından biridir. Metodun mahiyyəti ondan ibarətdir ki, yüksək təzyiqin altında qata bərk hissəciklərlə maye doldurulur, bu isə çatlar əmələ gəlməsinə və quyuya axınının artmasına səbəb olur və bununla da karbohidrogenlərin hasil olunduğu ərazinin əhatə dairəsini artırmağa imkan verir. 

 Son bir neçə onillikdə hidravlik qırılma əməliyyatlarının texniki mürəkkəbliyi o qədər artmışdır ki, mürəkkəb çox modul simulyatorlardan istifadə edərək geniş miqyaslı dizayn və ilkin modelləşdirmə tələb edir. "Eyni zamanda, real məlumatlardakı modellərin kalibrlənməsi, yoxlanılması və doğrulanmasında ən böyük problemlərdən biri simulyator nəticələri ilə real istehsal məlumatları arasında uyğunluğu təmin etməkdir. 

Bundan əlavə, qırıq simulyator məlumatlarını real istehsal məlumatları ilə birləşdirmək üçün hidravlik qırılma layihə modelini istehsal simulyatoru ilə əlaqələndirmək lazımdır ki, bu da işi daha da çətinləşdirir və qeyri-müəyyənliyi artırır.

Biz başqa yolla getmək və hidravlik qırılma texnologiyasının tətbiqində müvəffəqiyyətin göstəricisi kimi xidmət edən hidravlik qırılma sahə məlumatlarını birbaşa təhlil etmək qərarına gəldik " - bu layihənin təşəbbüskarı, Skoltech Karbohidrogen İstehsal Mərkəzinin çoxfazalı sistemlərinin modelləşdirilməsi üzrə Laboratoriyasının rəhbəri professorAndrey Osiptsov deyib. 

M-Phase Lab tədqiqatçıları Elm və Mühəndislik qrupu Böyük Məlumat Problemləri üçün Elmi və Mühəndis Hesablama Texnologiyaları Mərkəzinin (CDISE) həmkarları   ilə birgə İnkişaf etmiş Məlumat Təhlili (ADASE qrupu) tədqiqat qrupunun rəhbəri, professor Yevgeni Burnayevin rəhbərliyi altında maşın təlimi texnologiyalarından istifadə edərək hidravlik qırılma proektində real məlumatlara əsaslanan yanaşmadan istifadə edilməklə bu problemin həllini öyrəndilər. 

2018-ci ildə istifadəyə verilmiş bu layihənin əsas elementi, Qazprom Neft perimetri daxilində Qərbi Sibirdəki təxminən 6000 quyu və 20 yataq haqqında məlumat olan hidravlik qırılma və neft hasilatına dair rəqəmsal məlumat bazasıdır. Verilənlər bazasının hər bir nöqtəsində anbar üçün 92 dəyişən, quyu və hidravlik qırıq dizayn parametrləri, həmçinin neft hasilatı üçün 16 parametr var.

“Tamamlanmış hidravlik sınıq layihələrinin böyük bir məlumat bazasını toplaya və sistemləşdirə bildik. Bu məlumat bazasına maşın təlimi metodlarını tətbiq etməklə, proses parametrlərini nəzərə alaraq hidravlik qırılmanın nəticələrini əvvəlcədən dəqiq proqnozlaşdıra bilərik. Ancaq başqa bir çətin məsələni həll etməliyik - modelləşdirmənin nəticələrini nəzərə alaraq hidravlik qırılma prosesinin parametrlərinin seçilməsi üçün tövsiyələr hazırlamalıyıq "İşin müəlliflərindən biri professor Burnayev deyib.

M-Faza Laboratoriyasının baş mühəndisi və layihə meneceri, məqalənin müəlliflərindən biri olan Albert Vaynşteyn, layihənin "başlanğıcdan etibarən real məlumatlardakı yüksək qeyri-müəyyənlik və məlumat mənbələrinin müxtəlifliyi səbəbindən çox ambisiyalı olduğunu" qeyd edib.

“Düşünürəm ki, rəqəmsal məlumat bazasının inkişafı bizə müxtəlif fərziyyələri sınamağa imkan verəcək, bu da öz növbəsində hidravlik qırılma proseslərinin gizli nümunələrinin çoxunu aşkar etməyə kömək edəcəkdir. O cümlədən,  proqnoza ümumi istehsalın artımının hansı həcmdə dayandığını müəyyən etmək vacibdir. Xüsusi şərtlərdən asılı olaraq maşın təlimi modelindən və statistik məlumatlardan istifadə edərək bu fərziyyəni təsdiqləmək və ya rədd etmək olar "deyib o. 

“Alimlər maşın öyrənmə texnologiyalarından istifadə edərək neft quyusunun hidravlik qırılması üçün pilot layihə üzrə tövsiyələrini artıq hazırlayıb sənaye tərəfdaşına təqdim etdilər. Ümid edirlər ki, qarşıdakı pilot sınaq hidravlik qırılma optimallaşdırılmasına yanaşmalarının potensialını və məqsədəuyğunluğunu nümayiş etdirəcək.

İstehsal məlumatlarını fəal şəkildə istifadə etmək lazımdır, lakin bu, xüsusi ehtiyat və emal prosedurlarının istifadəsini tələb edən çox həssas bir məlumat olduğundan ehtiyatla edilməlidir” deyib Osiptsov.

"Məlumata əsaslanan yanaşmamız DESC mühəndislərinə hidravlik qırılma parametrlərinin optimal dəsti ilə bağlı tövsiyələr vermək və ya dizayn parametrlərinin düzgün dəstini tapmaq üçün ən azı dar dairələr haqqında məlumat verəcək bir tövsiyə sisteminin yaradılması üçün imkanlar açır" deyə Osiptsov fikirlərini tamamlayıb. 

Qazprom Neft Elm və Texnologiya Mərkəzindəki kiber hidravlik qırılma (Optimal qırılma modeli) layihəsinin rəhbəri, sənaye tərəfdaşı Qriqori Paderin qeyd edib ki: “Bu layihə təkcə hidravlik qırılma əməliyyatlarının optimallaşdırılmasına yönəlmiş unikal elmi çağırış deyil, həm də bütövlükdə şirkətin proseslərinin rəqəmsallaşdırılması üçün vacibdir. Məlumatlarımızın dəyərinə yeni bir nəzər salmağa, toplanması, saxlanması və işlənməsi metodlarına münasibətini nəzərdən keçirməyə imkan verir.

Mənbə: naked-science.ru