Недавно в Научно-Техническом Центре «Газпром нефти» был создан блок научного инжиниринга, задача которого — сократить путь внедрения в практику научных разработок. Руководитель блока, заместитель генерального директора НТЦ Александр Ситников рассказал о том, почему роль науки в нефтяной отрасли сегодня как никогда высока, чему нефтяники могут научиться у теплофизиков и авиастроителей и как должен мыслить нефтяной инженер будущего.
Благодарим редакцию корпоративного журнала "Сибирская нефть" ПАО «Газпром нефть» за предоставление данного материала.
Александр Ситников, Заместитель генерального директора НТЦ
– Расскажите, что такое научный инжиниринг и почему сегодня это направление стало актуальным для нефтяной отрасли.
– Научный инжиниринг — это применение знаний фундаментальных наук в производственном процессе, сотрудничество ученых и инженеров в решении бизнес-задач. В 1950–70-е годы можно было создать какое-то ноу-хау, запатентовать его и капитализировать следующие 20–30 лет.Освоение технологии занимало десятилетия. Сегодня с ухудшением запасов, с выходом на нетрадиционные, низкопроницаемые коллекторы, ачимовские пласты скорость появления новых вызовов такова, что мы должны существенно сокращать это время. Быть конкурентоспособным, лидировать в нефтяном бизнесе можно, только если максимально быстро проходить весь путь — от появления прикладной научной идеи до ее реализации в технологии и применения на практике. Прошло то время, когда научный центр мог быть отделен от бизнеса, а бизнес впитывал новые идеи во время редких встреч с учеными. Сегодня наука, технологии и бизнес должны быть в постоянном контакте. Мир меняется настолько быстро, что наука, которая не успевает реагировать на запросы бизнеса, перестает быть востребованной. 5–6 лет назад мы увидели эти тенденции и начали строить партнерства с отраслевыми институтами, классическими вузами, научными центрами и сервисными компаниями, для того чтобы максимально сократить разрыв между наукой и бизнесом. Так в «Газпром нефти» формировалось направление научного инжиниринга.
– Сегодняшняя ситуация уникальна или и раньше были периоды, когда роль фундаментальных наук в отрасли резко возрастала?
– Нефтяной инжиниринг формировался в 1930-50-е годы, и фундаментальная наука сыграла в этом процессе важную роль. Такие ученые, как Моррис Маскет, Леонид Лейбензон, Владимир Щелкачев, пришли в эту область знания из классических наук. Так, например, Маскет занимался теплофизикой. Он заметил, что уравнения, которые описывают распространение теплового поля, можно адаптировать для описания распространения поля давления между скважинами, когда идет добыча. И он адаптировал уравнение теплофизики для уравнения подземной гидродинамики, положив таким образом начало нефтяному инжинирингу. Скважины бурились и до этого, но, пока качество запасов позволяло просто добывать, никто не задумывался о том, как это описывать, каким закономерностям подчиняется добыча нефти.
После этого революционного скачка последовало несколько десятилетий эволюционного развития.
Затем, в 1980-е, пришли информационные технологии. Тогда крупные сервисные компании приспособили их к нефтяному инжинирингу и на основе той физики, которая была описана в 1930–50-е годы, создали инструменты, давшие новый толчок развитию нефтяного инжиниринга в 1985–2000-е годы, когда активно внедрялись инструменты геологического и гидродинамического моделирования.
Но для тех задач, которые сегодня стоят перед отраслью, в классическом нефтяном инжиниринге ответов нет, и сегодня для оптимизации систем разработки с горизонтальными скважинами, многостадийным ГРП нам вновь нужно обращаться к фундаментальным наукам, создавать новые теории. Между тем с середины XX века в фундаментальной науке накоплен большой потенциал, который в нефтяном инжиниринге в полной мере реализован не был.
– Где в «Газпром нефти» уже удалось применить новую науку для решения бизнес-задач?
– Например, это решение задач по разработке нефтяных оторочек системой горизонтальных скважин. Там действует другая физика пласта. В классическом нефтяном инжиниринге такой теории не существовало, и нам потребовалось ее создать: на основе знания фундаментальной физики понять, как поведение флюидов в условиях нефтяных оторочек отличается от классического нефтяного месторождения. Это позволило нам сделать успешный концепт разработки Новопортовского месторождения, относящегося к подгазовым залежам. Например, отношение вертикальной и горизонтальной неоднородностей существенно влияет на то, как будет образовываться конус газа, а значит, определяет основные показатели разработки. На классических месторождениях этот показатель не оказывает такого влияния на эффективность разработки, тогда как на Новопортовском месторождении, на пластах с газовой шапкой, он оказался критически важным.
В том же ряду стоит и Мессояха, только там проблемы были не с газовой шапкой, как в Новом Порту, а с подстилающей водой, поэтому закономерности немного другие. Но точно так же понимание физики, аккуратное выявление факторов, которые влияют на эффективность, позволили нам принять правильные решения — например, об увеличении инфраструктуры по переработке жидкости на Мессояхе. Сейчас мы понимаем, что это было критически важное и своевременное решение, которое позволило сэкономить миллиарды рублей.
Глоссарий
• НЕФТЯНЫЕ ОТОРОЧКИ (ПОДГАЗОВЫЕ ЗАЛЕЖИ) — особый тип запасов, в которых над нефтяным слоем находится газовая шапка, как правило значительного объема. Нефтяная и газовая части в таких месторождениях связаны, и это осложняет их разработку. Так, добыча газа без учета ее влияния на нефтяную часть часто приводит к потере существенной части запасов. А прорыв газа к нефтяной скважине может сделать дальнейшую добычу нефти из нее невозможной.
• ПОРТЫ ГРП — отверстия в стволе скважины, через которые производится гидравлический разрыв пласта, и оборудование (муфты), обеспечивающее открытие и закрытие таких отверстий.
• КАРОТАЖ — исследование строения разреза скважины с помощью спускаемых в нее зондов, которые измеряют геофизические характеристики пластов. Сигналы от зондов по кабелю непрерывно или дискретно передаются на поверхность и регистрируются наземной аппаратурой в виде кривых или массивов цифровых данных.
• ДИЗАЙН-ХИМИЯ — компьютерное моделирование структуры материалов с заданными свойствами.
– Для внедрения нефтяного инжиниринга необходимы какие-то специальные компетенции?
– К сожалению, в нефтяных институтах сегодня таких фундаментальных знаний не дают, и наша миссия — их туда привнести. Это задача по развитию людей. Мы хотим, чтобы специалисты в нашей компании мыслили с точки зрения физики пласта, а не эмпирических правил, глубоко понимали, что и почему они делают.
Нефтяной инженер будущего — это человек с глубоким пониманием физики и математики. Без этого лидерства нам не достичь. Понимая, что на рынке труда таких людей, которые удовлетворяли бы нашим требованиям, очень мало, с 2014 года мы начали создавать базовые кафедры в таких классических вузах, как петербургский Политех, МФТИ, московский Физтех, СПбГУ и др. Это позволило нам организовать подготовку полноценных нефтяных инженеров нового типа. Многие из тех, кого мы сегодня набираем на работу, — это люди с наших базовых кафедр. И когда они решают задачи нефтяного инжиниринга, они уже думают глубоко и правильно. Мы просто не сможем подобрать ключи к тем пластам и тем флюидам, на которые мы сегодня выходим, если не будем так действовать.
– В 1980-е годы отрасль меняли сервисные компании. Сегодня инициатива в развитии перешла к ВИНК?
– Тогда скорость освоения технологий уже существенно повысилась, но все-таки оставался запас времени на то, чтобы разработать технологию и вывести ее на рынок. Сегодня мы уже не можем ждать, пока кто-то принесет нам полностью готовое решение. Оно требуется уже сейчас, поэтому мы начинаем искать его сами, создаем прототипы, в том числе и в сотрудничестве с сервисными компаниями.
В качестве примера можно привести алгоритмы выбора наилучших параметров: длины скважины, количества и размещения портов ГРП. Для оптимизации систем разработки мы сделали иерархию моделей, которые позволяют нам в комплексе просчитывать оптимальное обустройство месторождения и оптимальную систему разработки. Мы делаем это быстро, за три-четыре месяца, потому что начинаем с физики пласта, выделяем только ключевые факторы, и это позволяет нам работать с более простыми моделями. Мы придерживаемся принципа, что надо сделать максимально просто, чтобы принять решение вовремя, но не настолько просто, чтобы потерять главные факторы, которые влияют на эффективность.
– Кто основные партнеры компании со стороны науки и как строится это партнерство?
– За последние годы у нас накоплено большое количество связей. Технологических партнеров у нас больше сотни. Вузов, с которыми мы сотрудничаем, более 20. Оттолкнувшись от задач бизнеса, в рамках технологической стратегии мы сформулировали 9 больших направлений, которые нам интересны, в которых скрыт основной приз, реализовав которые мы найдем ключи, для того чтобы открыть те запасы, на которые мы собираемся выходить в ближайшие 5–10 лет. В рамках каждого из этих девяти направлений сформулированы вызовы. Отвечая на эти вызовы, мы ставим задачи, которые необходимо решить. Сформулировав задачу, мы четко понимаем, какими компетенциями мы должны обладать, чтобы ее решить. На решение такого количества задач внутренних ресурсов, конечно же, не хватит. Мы отдаем их наиболее сильным в соответствующей области партнерам.
– Приведите примеры проектов, которые реализуются в рамках направления нефтяного инжиниринга.
– Одно из ярких направлений — новые материалы. Например, буровикам нужны сверхтвердые долота, поэтому мы моделируем композиты, которые не уступают по прочности алмазу, но будут гораздо дешевле.
Еще один пример реализации научного инжиниринга — спектральное геологическое моделирование. К спектральному анализу как области науки относится фундаментальный математический аппарат по разложению какого-либо сигнала в спектр. Подобные методы широко используются в химии, радиофизике, ядерной физике, акустике и других областях науки, но еще совсем недавно вообще не применялись в геологии. В классическом варианте изучаются условные пласт 1 и пласт 2, между ними строится корреляция по тем или иным физическим параметрам, получаемым в результате обработки сигнала (каротажных кривых), — по толщинам, песчанистости, сопротивлению и т. д. На основании сравнения делаются выводы о свойствах пластов, которые сильно зависят от опыта интерпретатора. Спектральный анализ тех же самых сигналов и сравнение главных компонентов спектра, а не сигнала в целом позволяют делать более точные прогнозы.
Другой пример — геомеханика. До недавнего времени эта наука в нефтянке не применялась, хотя существует она уже десятки лет. Сегодня мы используем ее для решения своих задач. На основе физики твердого тела, понимания хрупкости породы и пределов прочности может быть построена геомеханическая модель пласта, в том числе с учетом естественных трещин, созданных в процессе формирования и созревания пласта. Затем, например, в процессе бурения мы можем оказывать на этот пласт техногенное воздействие и создать новые трещины. В итоге перед нами стоит комплексная задача: создать условия, чтобы, с одной стороны, сеть первичных и вторичных трещин не вызывала излишнего поглощения бурового раствора, а с другой — чтобы при дальнейшем проведении ГРП мы могли обеспечить максимальную зону охвата. Геомеханическая модель позволяет спрогнозировать, что изменится, если поменять азимут, проходку, если проводить скважины в другом месте. Мы получаем возможность определить оптимум, минимизировать утечки, найти нужные точки для инициирования трещин ГРП, определить наиболее эффективную геометрию распространения этих трещин. Все это можно сделать, комбинируя законы механики, гидродинамики и геологии.
Или взять методы увеличения нефтеотдачи. Мало кто сегодня описывает уравнениями и формулами то, как агенты вытеснения, полимеры, поверхностно-активные вещества взаимодействуют с нефтью, с поверхностью породы, насколько эффективно происходит вытеснение, хотя это необходимо. Ведь, создавая модель и сравнивая ее с полученным результатом мы, во-первых, проверяем ее корректность, а во-вторых, можем определить, какими свойствами должен обладать флюид, чтобы вытеснять лучше. Это направление дизайн-химии, которое позволяет в химико-математической лаборатории синтезировать вещества с наиболее подходящими свойствами, быстро проанализировав при этом тысячи рецептур. А уже затем идем в лабораторию и на основе нескольких разрешающих экспериментов определяем, что именно нужно изменить, чтобы получить нужные свойства.
– Это примеры из физики и химии. А как помогает математика?
– Например, симулятор притока флюида к скважинам на основе PEBI-сеток. В современных гидродинамических симуляторах обычно используют ортогональные сетки: пласт без учета его структурных особенностей нарезается в программе одинаковыми кубиками. Это в итоге приводит к существенному снижению скорости и точности расчетов. PEBI-сетки — это нерегулярные сетки, которые позволяют более эффективно рассчитывать гидродинамическую модель пласта. Симулятор автоматически подстраивает сетку под любые элементы в системе разработки — будь то горизонтальная скважина, ГРП, фишбон, — чтобы максимально адекватно их описать. Научная составляющая этого проекта — математический аппарат, который позволяет определить, как правильно выделить ячейки в такой сетке.
Еще один проект, который реализуется сегодня совместно со Сколтехом, направлен на решение задачи по понижению размерности. В чем она заключается? Вот пример из авиационной отрасли, где уже применяют такие решения. Профиль крыла самолета описывается несколькими десятками параметров. Раньше, решая задачу по оптимизации крыла, учитывали все эти параметры, что требовало большого количества расчетов. Но затем было замечено, что при определенных условиях профиль крыла можно с хорошей степенью точности описать лишь несколькими параметрами, снизив тем самым размерность задачи в 10 раз. А это в сотни раз ускоряет расчеты и, соответственно, сокращает оптимизационный цикл от года до нескольких месяцев. Такой же подход мы хотим применить и для наших задач по оптимизации систем разработки. Это означает, что после получения новых данных на обновление модели потребуется не полтора-два года, а несколько месяцев.
Подобных проектов уже очень много, и они вносят все более существенный вклад в повышение эффективности нашей работы.
