Введение:
Традиционное бурение часто было реактивным — ответом на уже возникшие осложнения (прихваты, поглощения). Цифровизация вводит проактивную парадигму, основанную на принципах постоянного мониторинга (ПМ) и мгновенной обработки данных (МОД). Это позволяет прогнозировать и предотвращать проблемы, переводя процесс из искусства в точную инженерную дисциплину, управляемую данными.
1. Технологический стержень:
Реализацию ПМ и МОД обеспечивает комплекс технологий:
- Датчики нового поколения: Распределенные волоконно-оптические системы (DAS — «слышит» акустику ствола, DTS — строит температурный профиль) и интеллектуальные забойные телеметрические системы (LWD), передающие данные в режиме реального времени.
- Аналитическая платформа: Данные поступают в облачные системы, где цифровые двойники скважины и алгоритмы предиктивной аналитики на основе машинного обучения выявляют аномалии и моделируют оптимальные решения, предупреждая о рисках за часы до осложнений.
2. Практика в России: От Ванкора до Арктики
Российские компании активно тестируют и внедряют эти решения на сложных объектах:
- Ванкорское месторождение: Совместное использование LWD-геонавигации и DAS для бурения горизонтальных стволов позволило точно удерживать долото в продуктивном пласте, максимизируя длину эффективного интервала.
- Западная Сибирь: Системы предиктивной аналитики, анализируя параметры бурения, заранее предупреждают буровиков о риске прихвата или поглощения, позволяя плавно скорректировать параметры раствора и избежать НПВ.
- Перспектива для Арктики: DAS/DTS-системы, интегрированные в скважину на весь жизненный цикл, станут ключом для дистанционного мониторинга целостности обсадных колонн в суровых условиях шельфа.
3. Вызовы на пути внедрения
Широкое распространение технологии сдерживают барьеры:
- Технические: Надежность датчиков в условиях высоких температур и давлений (ВВТ).
- Инфраструктурные: Необходимость стабильного высокоскоростного интернета в удаленных регионах.
- Кадровые: Дефицит специалистов-«гибридов» на стыке буровых технологий и data science.
- Кибербезопасность: Защита критической промышленной инфраструктуры от атак.
Заключение
Постоянный мониторинг и мгновенная обработка данных становятся стандартом для экономичного и безопасного освоения сложных запасов. Будущее бурения — это:
Автоматизация рутинных операций с переходом человека к стратегическому контролю.
Развитие автономных систем, самостоятельно корректирующих режимы бурения на основе данных.
Создание единого цифрового контура от геологоразведки до эксплуатации.
Для России инвестиции в эти технологии и подготовку кадров — стратегическая необходимость для сохранения лидерства при освоении Арктики и трудноизвлекаемых ресурсов
Список литературы
- Ильин А.С., Попов А.Н. (2021). Цифровые технологии в бурении: от сбора данных к интеллектуальному анализу. Нефтяное хозяйство, (8), 32–37
- Капустин В.А., Девлишов Д.А. (2022). Применение распределенных волоконно-оптических систем (DAS/DTS) для мониторинга процессов в скважине (на примере месторождений Западной Сибири). Газовая промышленность, (5), 66–71
- Сидоров М.И., Петров А.В. (2023). Цифровой двойник месторождения: от концепции к практике. Бурение и нефть, (1-2), 18–23
- Cramer, R., & Jin, G. (2023). Distributed Fiber-Optic Sensing for Wellbore Monitoring: Theory and Field Applications. SPE Journal, 28(01), 45–59
- Отчет ПАО «НК «Роснефть». (2022). Опыт внедрения интеллектуальных систем бурения на Ванкорском месторождении
- Шмаков А.Н. и др. (2020). Использование предиктивной аналитики для предотвращения осложнений при бурении в Западной Сибири. Научно-технический вестник «Газпром нефти», (3), 45–53
- «Газпром ВНИИГАЗ». (2021). Научно-технический прогноз развития технологий бурения на период до 2035 года
- Кодолова А.Д., Федоров Р.Н. (2022). Искусственный интеллект для прогнозирования осложнений при бурении: вызовы интеграции. Вести газовой науки, (4), 102–111
- Сафонов Г.П. (2020). Проблемы кибербезопасности критической инфраструктуры ТЭК в условиях цифровизации. Энергетическая политика, (5), 88–97
- ПАО «Газпром нефть». (2023). Стратегия цифровой трансформации до 2030 года
