Больше 2 тысяч тонн керна: чем похож "ТомскНИПИнефть" на Хогвартс
"ТомскНИПИнефть" – одно из самых загадочных подразделений "Роснефти". Уже само здание на проспекте Мира привлекает внимание. А за закрытыми дверями скрываются новое хранилище керна, современные лаборатории и уникальные разработки. Чем "ТомскНИПИнефть" похож на Хогвартс, как раскрываются тайны горной породы и чему там учат ИИ – в обзоре РИА Томск
ТОМСК, 4 окт – РИА Томск, Валентина Анкудинова. "ТомскНИПИнефть" – одно из самых загадочных подразделений "Роснефти". Уже само здание на проспекте Мира привлекает внимание. А за закрытыми дверями скрываются новое хранилище керна, современные лаборатории и уникальные разработки. Чем "ТомскНИПИнефть" похож на Хогвартс, как раскрываются тайны горной породы и чему там учат ИИ – в материале РИА Томск. Томский научно-исследовательский и проектный институт нефти и газа ("ТомскНИПИнефть") был основан в 1986 году, в 2007-м вошел в состав "НК "Роснефть". На сегодняшний день "ТомскНИПИнефть" – один из крупнейших институтов по комплексному проектированию объектов нефтегазовой промышленности. Институт выполнял проекты по месторождениям и объектам Томской, Иркутской, Тюменской и Сахалинской областей, Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов, Красноярского и Камчатского краев, а также по шельфовым лицензионным участкам северных морей РФ. Каменная библиотека Тишина, приглушенный свет и высокие, в девять метров, стеллажи. Но в этой "библиотеке" хранятся не книги: на полках – керны. Так называют столбики из горной породы (чаще всего цилиндрической формы. – Прим ред.), которые извлекаются при бурении скважин. "Первое кернохранилище было открыто в Томске еще в 1997 году, и оно стало первым в России. До этого в стране еще не было культуры хранения керна, в экспедициях он хранился в дощатых сараях. В 1997 году геологи "ТомскНИПИнефть", Томского политехнического университета и Томского госуниверситета собрали экспедицию и привезли образцы в Томск. Так и зародилось кернохранилище", – рассказывает руководитель группы хранения керна Янина Рощина. По ее словам, первая очередь кернохранилища была рассчитана на 50 погонных километров. В 2002 году "ТомскНИПИнефть" запустил вторую очередь – на 140 погонных километров. Но уже в 2017 году площадка была практически заполнена. Сейчас в "ТомскНИПИнефть" ввели в эксплуатацию второе кернохранилище, рассчитанное на 122 километра керна. Планируется, что этих объемов хватит на 10 лет. "Всего же хранилища "ТомскНИПИнефть" рассчитаны на 266 погонных километров породы. Сейчас у нас хранится порядка 160 километров керна. Если взвесить все эти образцы, то общая их масса превысит 2 тысячи тонн", – отмечает Рощина.Многие, кто попадает в хранилища впервые, сравнивают их с библиотекой Хогвартса Для хранения керна необходимы особые условия: температура не должна превышать 20-25 градусов, влажность – не более 75%. Освещение тоже должно быть специальным: геологи должны работать в одинаковых условиях и, чтобы исключить влияние подсветки, на окнах опущены жалюзи. "Кернохранилище – настоящий банк знаний, каменная библиотека. В любой момент вы можете вернуться к любой скважине и посмотреть на нее новыми глазами, провести дополнительные исследования, на основании которых ввести какие-то технические изменения в разработку участка нефтегазового месторождения. Это возможность заново посмотреть, возможность скорректировать подход", – говорит заместитель гендиректора по лабораторным исследованиям Дмитрий Полубоярцев. Зачем и как изучают керн По словам начальника управления лабораторных исследований керна Антона Скрипкина, за год через лаборатории "ТомскНИПИнефть" проходят в среднем 10 тысяч образцов керна. "У нас есть заказы из Краснодара, Сахалина, Восточной и Западной Сибири. Фактически наша география – это вся Россия", – рассказывает он. В многочисленных лабораториях института керн анализируют. Проверяют на гамма-спектрометрическом комплексе, который позволяет "привязать" образцы к разрезу точностью до 0,1 метра. Затем керн фотографируют при дневном и ультрафиолетовом свете. Под ультрафиолетом нефтенасыщенные породы начинают светиться мягким золотистым светом. Используя эту особенность, геологи выделяют нефтяные пласты и дают недропользователю рекомендации по их испытанию на приток. Здесь же проводятся исследования проницаемости и скорости пробега ультразвуковой волны, чтобы определить фильтрационные свойства породы (ее способность пропускать флюид), и готовится керн для дальнейших исследований, чтобы в конечном итоге ответить сколько нефти и какого она качества, как ее эффективнее вытеснить на поверхность. "Информация, которую мы получаем, бесценна. Мы говорим нашим недропользователям, где качать воду, чтобы получить больше нефти, как ее качать. Мы говорим, с какой скоростью они будут эту нефть получать и сколько в общем итоге ее получат. Мы говорим о том, сколько нефти останется в пласте, какой будет коэффициент извлечения. Мы говорим о том, с какими скоростями можно скважину бурить для того, чтобы не сломалась горная порода, чтобы все шло по плану", – поясняет Скрипкин. В классические процессы изучения керна томские ученые активно внедряют и цифровые технологии. Так, Томский политехнический университет по заказу "ТомскНИПИнефть" разработал и изготовил уникальный микротомограф, который с разрешением до 3 микрон позволяет исследовать поровое пространство и микротрещины в горной породе. С помощью микротомографа в Томске создаются цифровые изображения керна. Работая с ними в специальных программах, ученые изучают поровое пространство, что позволяет смоделировать пути течения флюидов в породе. "Томограф – это инструмент, который не замещает исследования на керне, а их органично дополняет. И сокращает время исследований. Например, какие-то сложные операции здесь занимают восемь часов, но аналогичное комплексное исследование на горной породе длится две недели", – отмечает заведующий лабораторией седиментологии Сергей Максиков. Нейросети на службе Однако исследованием керна работа "ТомскНИПИнефть" не ограничивается. Так, в институте работают над автоматизацией проектно-изыскательских работ – сотрудниками разработано более 70 программ и баз данных. Одна из собственных IT-разработок "ТомскНИПИнефть" – Централизованная геоинформационная система (ГИС-РН). "Система построена полностью на импортозамещающей платформе и объединяет более 10 модулей для работы с топографией, картами, карьерами, скважинами, данными геотехнического мониторинга и так далее", – рассказывает начальник управления по ИТ и развитию бизнес-процессов Александр Напрюшкин. По его словам, с помощью системы решается множество задач, поэтому работа над ее доработкой ведется постоянно. Так, новая разработка предназначена для инженерно-строительных изысканий – на основе распознанных объектов модуль автоматически создает топографические карты для дальнейшего проектирования с привязкой к местности. Помогают в этом процессе – нейросети. Так, специалисты института специально обучали нейросеть распознавать различные объекты местности: рельеф, водоемы, растительность, дороги, коммуникации, границы территории. "Для сравнения, при ручном дешифрировании за две минуты обрабатывается площадь порядка 20 тысяч квадратных метров, искусственный интеллект за это же время распознает более 240 тысяч квадратов и при большой выборке сокращает трудозатраты специалистов в 16 раз", – подчеркивает инженер-программист отдела геоинформационных технологий Марк Еременко. Еще одно направление работ "ТомскНИПИнефть" – создание точных цифровых двойников промышленных объектов. Для этого институт использует технологии информационного моделирования и 3D-проектирования. Как говорит заместитель главного инженера Антон Саитов, технология информационного моделирования – это наиболее современный подход к проектированию, строительству и эксплуатации объектов, так как с его помощью можно проследить весь жизненный цикл объекта. "У нас сейчас работает инициативная группа, которая предлагает ввести нейросетевой элемент. По задумке, нейросеть должна давать операторам рекомендации по изменению режимов работы технологических комплексов. Теоретически, в будущем мы сможем управлять этими комплексами совсем без операторов. И такие технологии, как информационное моделирование, создают базу для этого", – отмечает Саитов.
