Enhancement Oil Recovery | О проекте

О проекте

Проект выполняется в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014—2020 годы»

Тема: «Разработка методов и средств системы поддержки принятия решений по подбору мероприятий, направленных на увеличение нефтеотдачи пласта на основе гибридных технологий искусственного интеллекта в облаке корпоративных вычислительных ресурсов в рамках реализации концепции "Цифровое месторождение"»

Соглашение о предоставлении субсидии от 26.09.2017 г. №14.575.21.0152

Приоритетное направление: Информационно-телекоммуникационные системы (ИТ) Критическая технология: Технологии поиска, разведки, разработки месторождений полезных ископаемых и их добычи Период выполнения: 26.09.2017 - 30.06.2020

Исполнитель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южный федеральный университет"

Индустриальный партнер: Общество с ограниченной ответственностью Научно-производственное Объединение "Союзнефтегазсервис"

Ключевые слова: Цифровое месторождение, методы увеличения нефтеотдачи, искусственные нейронные сети, методы искусственного интеллекта, облачные технологии, мультиагентные системы

Руководитель: Яков Сергеевич Коровин

Объектом исследования настоящих поисковых научных исследований (ПНИ) являются методы и средства проведения оперативных процедур онлайн обработки оперативных и ретроспективных данных нефтепромысла.

Предметом исследования являются методы увеличения нефтеотдачи, методы интеллектуальной обработки информации, методы и алгоритмы децентрализованной обработки данных, технологии облачных вычислений.

Целью проекта является исследование и разработка комплекса научно-технических решений, направленных на создание системы поддержки принятия решений (СППР) по подбору мероприятий с элементами искусственного интеллекта, функционирующей в облаке корпоративных вычислительных ресурсов, позволяющей повысить эффективность производственного процесса добычи нефти за счет качественного и своевременного проведения мероприятий по увеличению нефтеотдачи пласта.

Развитие проекта

  • 2017

    В ходе выполнения проекта в 2017 г. получены следующие основные результаты:

    • проведен анализ предметной области ПНИ с целью определения направления исследований;
    • проведены патентные и маркетинговые исследования;
    • разработаны методы и алгоритмы интеллектуального анализа и скоростного онлайн анализа нефтепромысловых данных;
    • разработано прикладное программное обеспечение (имитационная программная модель искусственной нейронной сети);
    • проведено численное моделирование на реальных производственных данных;
    • разработана архитектура СППР и определены ее основные ключевые модули.
  • 2018

    В ходе выполнения проекта в 2018 г. получены следующие основные результаты:

    • разработаны и исследованы методы организации взаимодействия узлов СППР при их совместной работе, в том числе разработана описательная модели взаимодействия узлов СППР и разработаны алгоритмы, реализующие модель взаимодействия узлов СППР;
    • разработана нейросетевая модель анализа текущей нефтеносности пласта;
    • разработаны методы объяснения нейросетевого вывода с использованием эволюционных вычислений (генетических алгоритмов);
    • разработана имитационная модель модуля входного контроля поступающих оперативных данных нефтепромысла для подготовки данных к последующей обработке;
    • разработаны имитационные модели ключевых модулей СППР;
    • проведены исследования разработанных методов объяснения нейросетевого вывода с использованием имитационных моделей и разработаны рекомендации по программной реализации методов в СППР;
    • разработана программная реализация интерфейсных модулей облачного сервиса;
    • разработана программная документации на облачный сервис и его компоненты;
    • разработаны тестовые задания для ЭО ПК СППР для их реализации в облаке корпоративных ресурсов;
    • разработаны методы организации сервис-ориентированного интерфейса пользователя;
    • разработана программная реализация кросс-платформенной опции для гибкой интеграции облачного сервиса в существующие информационно- управляющие системы отечественных нефтяных компаний;
    • разработана программная реализация шлюза для доступа к базам данных объектов нефтепромысла;
    • проведено исследование работоспособности облачного сервиса на реальных производственных данных.
  • 2019

    В ходе выполнения проекта в 2019 г. получены следующие основные результаты:

    • разработан экспериментальный образец (ЭО) ПК СППР;
    • разработана программная документация на компоненты (модули) ЭО ПК СППР;
    • разработана программная документация на ЭО ПК СППР;
    • разработана Программа и методики экспериментальных исследований ЭО ПК СППР;
    • проведены экспериментальные исследования ЭО ПК СППР в соответствии с Программой и методиками на лабораторном стенде;
    • выполнено обобщение результатов исследований.

Полученные результаты могут быть использованы при создании информационно-управляющих систем объектов критических областей функционирования, ориентированных на онлайн обработку больших массивов данных, в том числе приложений, функционирующих в облаке, а также с использованием гибридных методов интеллектуального анализа информации.

Предполагаемый экономический эффект заключается в снижении себестоимости добываемой продукции – повышении эффективности нефтедобывающего производственного процесса в целом за счет повышения качества проводимых технологических и иных мероприятий на нефтепромысле.

Охраноспособные результаты интеллектуальной деятельности (РИД), полученные в рамках прикладного научного исследования и экспериментальной разработки:

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018666257 от 13.12.2018 «Программный модуль исполнительного вычислительного узла сервис-ориентированной распределенной вычислительной системы для параллельной обработки данных», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018663572 от 31.10.2018 «Программный модуль визуальной оболочки администратора интеллектуальной сервис-ориентированной распределенной вычислительной системы для параллельной обработки данных», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018663523 от 30.10.2018 «Программный модуль визуальной оболочки пользователя интеллектуальной сервис-ориентированной распределенной вычислительной системы для параллельной обработки данных», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019662299 от 20.09.2019 «Программный модуль вывода, корректировки и сохранения результатов анализа интеллектуальной сервис-ориентированной СППР по оценке воздействия на нефтеотдачу пласта», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019665396 от 22.11.2019 «Экспериментальный образец программного комплекса поддержки принятия решений по подбору мероприятий, направленных на увеличение нефтеотдачи пласта», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019662124 от 17.09.2019 «Программный модуль доски объявлений интеллектуальной сервис-ориентированной распределенной вычислительной системы для параллельной обработки данных», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019661985 от 12.09.2019 «Программный модуль передачи данных интеллектуальной сервис-ориентированной СППР по оценке воздействия на нефтеотдачу пласта», РФ
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019661986 от 12.09.2019 «Программный модуль подготовки выборок обучающих примеров интеллектуальной сервис-ориентированной СППР по оценке воздействия на нефтеотдачу пласта», РФ

Публикации по результатам выполнения проекта

1. Korovin I. et al. A Failure Prediction Method for Oil Field Complex Technical Objects //2018 Joint 7th International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) and 2018 2nd International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (icIVPR). – IEEE, 2018. – С. 594-598. ((ссылка https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8641048)

2. Multiagent Resource Dispatching in a Heterogeneous Cloud Environment

3. Kalyaev I. A., Kalyaev A. I., Korovin I. S. A Modified Method of Multiagent Resource Dispatching in a Heterogeneous Cloud Environment //2019 International Conference on Electronical, Mechanical and Materials Engineering (ICE2ME 2019). – Atlantis Press, 2019. (ссылка на полный текст https://download.atlantis-press.com/article/55914742.pdf)