Игорь Владимиров, профессор кафедры разработки газовых и конденсатных месторождений Уфимского нефтяного университета
Игорь
Владимиров

профессор кафедры разработки газовых и конденсатных месторождений Уфимского нефтяного университета
© ComNews
11.04.2024

Российский нефтегазовый сектор находится на этапе активной цифровой трансформации. Отрасль переориентируется на отечественные программные продукты, возникший спрос на которые стимулировал развитие рынка. При этом именно развитие цифровых инструментов остается наиболее перспективным способом повышения операционной эффективности добычи нефти и газа, поскольку традиционные методы практически себя исчерпали. О разработке российских программных продуктов, подготовке кадров для нефтегазовой отрасли, плюсах и минусах искусственного интеллекта мы поговорили с профессором кафедры разработки газовых и конденсатных месторождений Уфимского нефтяного университета, автором более 250 научных работ и разработчиком целого ряда методик и программных комплексов, применяемых в проектировании нефтегазовых месторождений, Игорем Владимировым.

Насколько сильно изменилась инструментальная и методологическая база в области управления разработкой месторождений? Какова эффективность использования новых инструментов анализа и моделирования?

Прогресс не стоит на месте. Со временем от простых аналитических методов перешли к более сложным комбинированным методам. Если раньше в основе были некие прокси-модели, то сейчас мы имеем дело с уже почти реальными моделями реальных объектов. Все развивается как с точки зрения компьютерного сопровождения разработки, так и с точки зрения получения информации о реальных процессах разработки.

Я застал время, когда вся основная информация поставлялась операторами. Оператор самостоятельно выезжал на месторождение - зимой на лыжах, летом на лошади или еще как-то, - добирался до труднодоступного объекта и снимал информацию с приборов. Оператор мог это делать в лучшем случае один раз в несколько дней. Потом на месторождения стали ставить ГЗУ (групповая замерная установка), она могла раз в сутки измерять дебит скважины. На основе этих данных специалисты могли более-менее точно давать прогнозы по добыче, хотя достоверность этих выводов оставалась достаточно низкой.

Если мы не имеем достаточно надежного инструмента, который позволяет нам оперативно получать информацию о работе скважин, мы не можем эффективно вмешиваться в процесс выработки запасов. Когда мы имеем такой инструмент, мы уже по работе скважины, по тому, какие возникают вопросы, можем делать достоверные выводы и вмешиваться в процесс разработки запасов: где-то усиливать, где-то ослаблять, где-то перенаправлять потоки. Мы получаем много возможностей для того, чтобы повысить эффективность разработки запасов. Но для этого нужна детальная информация и ежесуточные замеры.

Сегодня этот процесс максимально автоматизирован. Сейчас на новых месторождениях инструментарий для получения информации учитывается еще на этапе проектирования скважины. Фактически мы получаем данные в онлайн-режиме и максимально точно создаем модель объекта.

Как вы оцениваете текущее состояние технологий интенсификации добычи нефти и повышения нефтеотдачи пласта? Есть ли изменения?

Разработка месторождений - в силу именно сложности процессов - остается отраслью, изменения в которой происходят небыстро. Да, за последние 20-30 лет возникли новые методы повышения нефтеотдачи: вибрационное воздействие, обработка призабойной зоны, закачка химии, полимеров, ПАВов (поверхностно-активные вещества) и т.д. При этом традиционные методы (заводнение или работа на истощение пластовой энергии), которые заложили еще отцы-основатели отрасли, все еще остаются очень востребованными. Есть ощущение, что отрасль достигла своего технического предела именно в части развития технологий нефтеотдачи. Скорее всего, уже нет возможности создания новых прорывных технологий по охвату большой части пласта. Об этом уже прямо говорят в профессиональном сообществе. Выход один: цифровая трансформация, управление разработкой с помощью интегрированных моделей - как инструмент роста эффективности всего процесса. Это наиболее прорывное направление, и в нем, действительно, сделаны огромные шаги вперед.

Насколько большой проблемой может стать уход с российского рынка зарубежных разработчиков, ведь долгое время цифровые инструменты были прерогативой зарубежных компаний?

Уход зарубежных разработчиков может стать проблемой в том плане, что у нас подготовлено достаточно большое количество специалистов для работы с какими-то конкретными программными продуктами. Но это проблема временная. Если специалист обладает достаточными компетенциями, он сможет разобраться и в других цифровых решениях - уже отечественного производства. В основе всего - математика, а она везде одна, это универсальный язык.

Однако глобальной проблемы я здесь не вижу. В России очень сильная школа как программистов, так и математиков. Многие пионерские программы в области моделирования разработки месторождений разрабатывались у нас в стране. Причем в СССР разрабатывались достаточно хорошие программные пакеты даже на тех громоздких вычислительных машинах, которые порой занимали целые этажи. Наши математики обладали настолько большим интересом к теме и талантом, что сложнейшие расчеты проводились буквально с помощью калькулятора. Конечно, это все занимало очень много времени, но специалисты получали довольно точные решения. Даже с помощью вычислительной машинки Д3-28, которую издевательски называли "рашн калькулятор" и которая работала со стандартной магнитофонной кассетой, умудрялись разрабатывать вполне рабочие программные пакеты. Я до сих пор помню, как прогнозировали процесс циклического заводнения на таких машинах и при этом давали очень интересные рекомендации для разработчиков месторождения.

То есть у российских разработчиков должно хватить компетенций?

Российские цифровые продукты не появлялись на рынке не потому, что наши разработчики не могли этого сделать, а скорее потому, что у заказчиков не было потребности в этом. Иностранные программные пакеты прекрасно работали, а вкладываться в такие сложные проекты - всегда риск. Не все заказчики были готовы ждать, не все были готовы рисковать, но ситуация изменилась на 180 градусов. Потребность у заказчиков возникла. И самое главное - российские разработчики оказались готовы предложить свои решения. Поэтому в стратегическом плане уход с рынка иностранцев стал в какой-то мере точкой роста и положительным фактором. На самом высоком уровне объявлен курс на достижение технологического суверенитета, и отрасль идет этим путем. У нас очень много компаний, которые буквально ворвались в эту тему и активно занимаются разработкой собственных программных продуктов. И самое интересное, в отличие от зарубежных разработчиков, мы создаем такие программные продукты, которые способны давать хорошие прогнозы на сравнительно небольшом объеме данных.

Нужно работать над созданием программных продуктов, которые позволяют более оперативно проводить анализ разработки месторождений, анализ существующих систем сбора. Нужно создавать программы, которые позволят автоматизировать многие процессы создания интегрированных моделей. Сейчас именно рутинные операции съедают время инженера. Принципиальное развитие IT-продуктов в том, чтобы по максимуму автоматизировать рутинные процессы. Речь идет о программировании методом NoCode/LowCode, то есть по минимуму привлекая разработчиков ПО.

Каков ваш прогноз по дальнейшему развитию технологии моделирования?

Основная тенденция, которую я вижу, - это создание систем искусственного разума, или, как принято говорить, искусственного интеллекта, и внедрение их в производственный процесс. С одной стороны, искусственный интеллект дает нам определенные прорывные возможности с точки зрения моделирования и управления месторождениями, с другой - эти системы опасны в том плане, что дают нам готовые решения. Оперируя только готовыми решениями, человек как специалист перестает развиваться и превращается в обычного пользователя программ. Поэтому нам нужно нащупать эту тонкую грань баланса между развитием ИИ и развитием наших специалистов.

Важная тема для всех без исключения отраслей - подготовка кадров. Как обстоит дело с кадрами в области интегрированного моделирования?

Проблема кадров не нова, она существует давно и не только в нефтегазовой отрасли. Хороший специалист, студент или магистрант - это всегда жемчужина. Я считаю, что корни этой проблемы кроются в образовательной системе. Нам нужно повышать средний уровень магистров, нужно уходить от проверки знаний с помощью решения шаблонных задач и жонглирования готовыми решениями, уходить от бесконечных тестирований. Я уверен, что наиболее эффективная форма экзамена - это собеседование двух людей, где, как в старом анекдоте, один дурак, а другой - останется без зачета. Перемены в высшей школе давно назрели, и я надеюсь, что в ближайшем будущем они произойдут. Другой важный момент - работа с кадрами со стороны непосредственных работодателей. Программы повышения квалификации, выстроенная система наставничества, стимулирование научной деятельности - это вещи, без которых развитие специалиста, как и развитие такой наукоемкой отрасли, как нефтегаз, в принципе невозможно.

Последние четыре года вы занимались интегрированным моделированием в компании NS Digital. Насколько интересным лично для вас оказалось это направление? Насколько было сложно перестроиться?

В существующих реалиях это направление наиболее востребовано. И оно не может существовать без сопровождающих дисциплин. Речь идет о моделировании процесса выработки запасов из коллекторов различного типа, моделировании многофазных систем, учете реологических свойств жидкостей и т.д. Я могу сказать, что мне приходилось работать и сотрудничать с сильнейшими командами по созданию интегрированных моделей в России.

В силу возраста все-таки не так просто было перестроиться, но тем не менее мне удалось влиться в процесс, как и всему нашему коллективу. Дело в том, что я очень долгое время занимался именно разработкой, анализом разработки и моделированием пластов. И мы особо не заморачивались по поводу того, как это все выйдет на поверхность. И вот когда мы начали создавать интегрированную модель, мы увидели, что наши прогнозы в принципе могут не выполняться в силу ограниченности свойств или ограниченности пропускной способности поверхности. А после того, как мы создали интегрированные модели, наши прогнозы стали более обоснованны. Прогнозы сразу же позволяли указывать на слабые места и на возможности наращивания добычи углеводородов, например, за счет реорганизации системы сбора или реорганизации работы системы скважин.

Что вы хотели бы сказать молодым специалистам? Тем, кто только начинает свой путь в сфере интегрированного моделирования?

Самое главное пожелание для нашей молодежи: чтобы они не ограничивали себя рамкам той специальности, которой занимаются, а смотрели на мир, на свою профессиональную деятельность шире. Настоящий специалист - это разнопланово развитый человек. Особенно это верно для интегрированного моделирования. Наши "цифровые инженеры" должны быть не только программистами, но обладать высокими компетенциями в целом ряде смежных дисциплин.

И еще одно пожелание, вынесенное из своего горького опыта. Я хочу, чтобы молодые люди понимали: они работают для того, чтобы жить, а не живут для того, чтобы работать. Молодежь должна не только сидеть, уткнувшись в экран монитора, но еще и отдыхать, заниматься спортом, ходить в походы, лазать по горам, купаться в реках, работать в огородах, помогать родителям. В такие моменты наш разум - живой человеческий разум- отдыхает, в такие моменты приходит вдохновение, рождаются новые идеи, новые решения, которые можно использовать в своей профессиональной деятельности. Живите полной жизнью, друзья!