Ученые впервые доказали, что акустическая стимуляция приводит к реорганизации сложных структурных единиц и формированию дисперсной структуры результаты исследования опубликованы в апрельском выпуске Neftegaz.RU
Разработана методика оценки влияния акустических волн на реорганизацию сложных структурных единиц, демонстрирующая увеличение поверхности площади, что приводит к росту массы адсорбированных молекул и интенсификации процессов дезагрегации и пептизации асфальтеновых агрегатов. Установлено, что процесс сопровождается разрушением асфальтенового ядра, увеличением толщины сольватной оболочки, снижением внутреннего трения и повышением подвижности дисперсной системы. Впервые доказано, что акустическая стимуляция приводит к устойчивой реорганизации сложных структурных единиц и формированию более дисперсной и стабилизированной структуры.
Подробнее о результатах работы можно прочитать в статье Интегрированный метод расчета и реорганизации асфальтеновых структур в нефтяных дисперсных системах под воздействием акустических волн, опубликованной в апрельском выпуске журнала Neftegaz.RU.
Также со страниц нового номера Вы узнаете о развитии требований правил безопасности и ведения работ при строительстве скважин в отношении выбора плотности бурового раствора. Авторы статьи освещают вопрос упразднения в последних редакциях Правил безопасности в нефтяной и газовой промышленности нормы по абсолютному ограничению репрессии; называются три причины, по которым последние приказы Ростехнадзора затрагивают только минимальную допустимую плотность раствора без верхнего предела; особое внимание уделяется применению растворов на углеводородной основе, которые минимизируют негативное воздействие на продуктивные пласты; а также подчеркивается, что современные методы перфорации и гидроразрыва позволяют эффективно преодолевать возможные блокирующие слои, что делает ограничение репрессии менее критичным.
Тему буровых растворов продолжат специалисты Санкт-Петербургского горного университета. Авторы статьи Буровые растворы на основе прямой эмульсии: применение в скважинах с аномально низким пластовым давлением на месторождениях Восточной Сибири определяют зависимость поверхностного натяжения фильтрата от температуры и исследуют фракционный состав дисперсной фазы для пресных и минерализованных прямых эмульсий.
По мере развития технологий становится все более актуальным вопрос оценки экономической эффективности новых ингибиторов. Авторы статьи Роль ингибиторов глин при бурении нефтяных и газовых скважин полагают необходимым принимать во внимание затраты на производство и применение ингибиторов, а также их влияние на общую стоимость буровых работ. В разных регионах со специфическими типами грунтов и осадочных пород могут понадобиться особые подходы. В таких случаях хорошим решением станут многофункциональные и универсальные ингибиторы, которые гарантируют эффективность и стабильность в различных условиях эксплуатации. Научная новизна поднятой в статье темы, связанной с ролью ингибиторов глин при бурении нефтяных и газовых скважин, заключается в углубленном понимании механизма их взаимодействия с различными типами глинистых минералов в условиях высоких температур и давлений.
Также для эффективного бурения нефтяных и газовых скважин большую роль играют математические модели. Авторы статьи Нейронные сети для расчета параметров газовых и газоконденсатных скважин провели исследование по созданию математической модели и нейронной сети для прогнозирования ключевых параметров газовых и газоконденсатных скважин для повышения точности и оперативности принятия решений, а также снижения рисков, связанных с коррозионным износом и образованием гидратов. Метод основан на комплексной очистке и восстановлении данных (удаление выбросов, интерполяция пропусков), интеграции алгоритмов машинного обучения и анализа временных рядов (DLT, LGT, KTR), учете трендов и сезонности, а также на адаптации результатов к реальным показателям нескольких скважин. Результат работы нейронной сети выражается в существенном уменьшении вероятности технических ошибок, полном восполнении пропущенных данных и повышении продуктивности месторождения за счет увеличения добычи газа и сокращения времени принятия решений. Авторы делают вывод о высокой эффективности синтеза машинного обучения и физических моделей: такой подход создает предпосылки для расширения объемов обучающих данных, введения функций изменения нескольких параметров с целью детального анализа их взаимного влияния и организации непрерывного мониторинга оборудования для своевременной оценки технического состояния скважин. Подробнее читайте в апрельском выпуске Neftegaz.RU.
Из материалов выпуска Вы также узнаете о структуре корпоративной нефтегазовой науки на современном этапе, об изменении состояния нефтегазовой отрасли в 20232024 гг., о влиянии асейсмичного скольжения и прерывистого пододвигания на формирование месторождений углеводородов, о растворимых решениях и равнопроходных системах в многостадийном гидроразрыве пласта, об отечественных системах автоматизации и цифровизации и многом другом.
Материалы выпуска уже доступны на сайте издания.
Приятного и познавательного чтения.