Микрочипы и машинное обучение: ученые ТюмГУ изучают способы повышения нефтедобычи

Микрофлюидные чипы для нефтегазовой отрасли

Главной задачей этого года стало встраивание в совместную работу с нефтегазовым сектором для оценки возможностей микрофлюидных чипов в исследовании керна и химических методов нефтеотдачи.

«Мы акцентировали внимание на работу с индустриальными партнерами. Представили ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Газпром нефть», ПАО «Новатэк», АО «Мессояханефтегаз» и другим несколько докладов по микрофлюидной технологии тестирования методов нефтеотдачи. Выполнили предпроектные работы по исследованию фильтрации на микрочипе и подготовили с одной из компаний соглашение», — рассказал Андрей Ермаков.

Использование микрочипов активно развивается в последние годы. Область применения достаточно широкая и включает нефтедобычу и многие другие сферы. С помощью изготовленной двумерной физической модели оцифрованного керна — то есть чипа — можно тестировать различные композиции реагентов, поверхностно-активных веществ (ПАВ), которые применяются для повышения эффективности нефтедобычи.

Чипы позволяют визуализировать процесс движения и взаимодействия флюидов, то есть реагентов и углеводородов, внутри поровой структуры. С их помощью можно пронаблюдать, как в максимально приближенных к реальным условиям ведет себя то или иное вещество, а затем использовать эти данные для построения численных моделей и прогнозирования эффективности его применения.

«Визуализация, время и стоимость — это три ключевые преимущества использования микрочипов. Они существенно дешевле других способов изучения нефтеотдачи, потому что изготавливаются из фотополимерных материалов. Эксперимент — от генерации цифрового образа с заданными фильтрационно-емкостными параметрами до анализа результатов — проходит в течение пары дней», — пояснил Ермаков.

Моделирование и машинное обучение

Ведущий научный сотрудник лаборатории теории и оптимизации химических и технологических процессов ТюмГУ Максим Молокеев руководит процессом создания модели машинного обучения, которая позволит прогнозировать зависимости относительной фазовой проницаемости нефти и воды по характеристикам керна.

«В 2024 году мы провели работы по уточнению прогностической модели и запланировали испытания на активах индустриальных партнеров. Применение такого решения позволит сократить затраты на проведение исследований в лабораторных условиях при подборе методов повышения коэффициента нефтеотдачи», — прокомментировал Максим Молокеев.

Модель машинного обучения строит прогноз графиков относительной фазовой проницаемости. Такие графики описывают способность породы пропускать различные жидкости как, например, нефть или вода в смеси. Данные обрабатываются и представляются так, чтобы перевести их в векторы малой размерности — цифровой материал для прогнозирования. С их помощью исследователи представят, насколько будет эффективна добыча нефти при разных условиях.

«Мы расширяем научное сотрудничество. К работе в области математического моделирования процессов, протекающих внутри порового пространства синтетического керна, присоединился профессор из Мексики Хорхе Анчейта, заключено соглашение о сотрудничестве с Южно-китайским сельскохозяйственным университетом, Южно-китайским технологическим университетом и Мексиканским нефтяным институтом для разработки совместных образовательных программ и проведения научных исследований в области микрофильтрации и химического инжиниринга», — добавил Андрей Ермаков.

Решение прикладных задач индустриальных компаний и развитие в новых сферах

Еще одно подразделение НЦМУ в ТюмГУ — Центр компьютерного инжиниринга. В этом году его деятельность была сфокусирована на решение прикладных задач индустрии и выход к заказчикам за счет тендерных процедур. Работы проведены для ООО «ГЭХ Сервис газовых турбин», ООО «Кенера», ООО «ИнТех» и ООО «НЛМК-Инжиниринг».

Специалисты центра организовали проведение курса по обучению операторов беспилотных летательных аппаратов на базе университета совместно со Школой беспилотной авиации. Программу освоили около 30 человек. В текущей технологической повестке разработки в сфере беспилотной авиации все глубже проникают во все отрасли экономики, включая энергетику и нефтегазовую промышленность.

Проекты для студентов

Студенты Тюменского государственного университета принимают участие в проектах Научного центра мирового уровня. В этом году команда обучающихся занималась разработкой математической модели нефтесодержащей породы и ее цифровой реализацией. В перспективе это позволит моделировать результаты взаимодействия керна с жидкостью.

Для популяризации инновационной деятельности в области IT-решений НЦМУ «Передовые цифровые технологии», компания АСКОН и разработчик геометрического ядра C3D Labs провели третий хакатон по программированию для студентов российских учебных заведений. Его участниками стали одиннадцать команд из шести регионов России (Москвы, Кировской, Нижегородской, Омской, Свердловской и Тюменской областей). Студенты работали на отечественном математическом ядре — оно используется в основе систем трехмерного моделирования, гидрогазодинамических расчетов, создания виртуальной реальности и инженерной платформы. Одержать победу удалось командам из Московского политехнического университета и Тюменского государственного университета.

Источник:

Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ