"Роснефть" расширяет возможности цифрового исследования керна
Специалисты томского научного института "Роснефти" ввели в эксплуатацию мезотомограф с повышенной точностью исследований образцов горных пород и скоростью обработки данных. Улучшенные характеристики помогут быстрее и эффективнее подбирать инструменты для поиска и разработки новых залежей и увеличения добычи на уже действующих активах компании. Об этом сообщил департамент информации и рекламы ПАО "НК "Роснефть".
Мезотомограф – прибор для исследования полноразмерного керна с помощью рентгеновской томографии. Аппарат позволяет изучить поровую структуру пород разрабатываемого пласта, а также создать цифровую 3D-модель керна.
Разработанная в Томском политехническом университете (ТПУ – вуз-партнер компании) комплектация мезотомографа позволит оцифровывать до четырех метров полноразмерного керна в час, что в четыре раза производительнее российских и зарубежных аналогов, а также вдвое повысить детализацию порового пространства керна.
Для получения уникальных параметров прибора специалисты "Роснефти" описали алгоритм обработки изображений, разработали схему сборки мезотомографа, а ученые ТПУ улучшили мехатронные системы (комплексные системы, которые приводят в движение роботизированные системы и наделяют их интеллектом) и "вшили" в программное обеспечение алгоритмы нейронных сетей. С помощью технологий искусственного интеллекта время на процесс обработки "сырых" данных сократилось в несколько раз: вручную процесс занимает от недели до месяца, а с улучшенным ПО – от нескольких минут до нескольких часов.
Модернизированный мезотомограф установлен в лаборатории седиментологии научного института "Роснефти" в Томске, где дополнил линейку уникального оборудования для цифровых исследований разномасштабных образцов керна.
Ранее по заказу "Роснефти" в ТПУ был разработан микротомограф для исследования горных пород с разрешением до 3 микрон. Цифровая томография используется для компьютерного моделирования течения флюидов в неоднородном пространстве керна, прогноза емкостных свойств пород и в конечном итоге подбора оптимальных технологий добычи нефти для конкретных месторождений.
