Выступление члена-корреспондента РАН С.А. Тихоцкого и генерального директора ООО "Газпромнефть НТЦ" доктора технических наук М.М. Хасанова

Аннотация

Выступление члена-корреспондента РАН С.А. Тихоцкого и генерального директора ООО "Газпромнефть НТЦ" доктора технических наук М.М. Хасанова

Полный текст

Представители геолого-геофизической и горнодобывающей отраслей наряду с военными всегда были основными потребителями вычислительных ресурсов с момента возникновения первых ЭВМ. Это направление отвечает двум приоритетам Стратегии научно-технологического развития РФ: "Переход к передовым цифровым, интеллектуальным, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объёмов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта" и "Повышение эффективности добычи, глубокой переработки углеводородного сырья".

Почему применение высокопроизводительных вычислений так важно для геолого-геофизического направления? С этой трибуны академик РАН А. Э. Конторович сказал, что мы стоим перед проблемой истощения запасов традиционных углеводородов. Иными словами, разведанных запасов простой в добыче нефти у нас осталось совсем немного. По разным оценкам, "лёгкой" нефти нам хватит до конца 2030-х – начала 2040-х годов. Кроме того, нет перспектив открытия крупных месторождений традиционного типа. Это значит, что для сохранения уровня добычи в будущем необходимо решать сложнейшие технологические задачи моделирования физических, физико-химических процессов в пласте, которые протекают в ходе добычи, причём делать это максимально эффективно, имея в виду скорость вычисления. Следует отметить, что для ряда задач вычисления надо производить в реальном времени, то есть следить, как бурится скважина, что происходит в пласте по мере повышения или понижения пластового давления. Всё это можно делать только с помощью высокопроизводительных вычислений. Я остановлюсь на нескольких примерах.

Рассмотрим типичную задачу при сейсмической разведке месторождений – моделирование сейсмического волнового поля. Если небольшое месторождение, то только для обработки одного источника нам нужно сделать 1021 операцию в секунду, что соответствует вычислительной мощности примерно в 1 экзафлопс, а источников может быть десятки тысяч. Чтобы их обсчитать за обозримое время, нам нужны вычислительные центры с производительностью пета- и экзафлопсного уровня, о которых говорилось в предыдущих докладах.

К счастью, у нас есть хорошие разработки эффективных алгоритмов с высокой степенью параллелизма, предложенные различными организациями, в частности, Институтом прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, Институтом нефтяной геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, Вычислительным центром МГУ им. М. В. Ломоносова. Но если в решении фундаментальных задач (наработка алгоритмов – в этом ряду) мы достигли высокого уровня, во многом опережающего мировой, то результатами использования научной идеи при переходе из лаборатории в производство похвастаться не можем.

Сейчас примерно 90 % рынка геолого-геофизического программного обеспечения представлено зарубежными продуктами. Однако нельзя сказать, что в этой области ничего не делается. Весной 2018 г. Научно-технический центр компании "Газпромнефть", который возглавляет мой уважае­мый содокладчик, вместе с компанией "Яндекс Терра" (ООО "Сейсмотек") завершили двухлетнюю программу тестирования комплекса отечественного программного обеспечения "Prime" для обработки и интерпретации сейсморазведочных данных. Практическая работа доказала возможность решения задач производственной обработки и последующей интерпретации результатов сейсмического проекта с использованием только российского программного обеспечения. Обработка сейсмического материа­ла в системе "Prime" позволила увеличить объём получаемой полезной геологической информации. Применение российского цифрового решения привело к качественному улучшению результата, в частности, удалось получить более высокий уровень детальности изображения, на 20 – 30 % превышающий показатели зарубежного конкурента, а в интерпретации данных – уточнить сейсмогеологическую модель месторождения и объём запасов, а также определить оптимальную систему разработки.

Сейчас на завершающей стадии находится российско-белорусская программа "Скиф–Недра", в рамках которой проходит испытание высокопроизводительного программно-аппаратного комплекса – суперкомпьютера с программным обеспечением для обработки и моделирования геолого-геофизических данных, способствующих решению актуальных и перспективных задач при поиске, разведке и разработке месторождений углеводородного сырья и других полезных ископаемых. Пользователи данных комплексов получат готовый инструмент с программным обеспечением, который можно будет использовать не только в корпоративных центрах нефтегазодобывающих и нефтегазосервисных компаний, но и на скважине в полевых условиях, на борту сейсмического судна или плавучей буровой платформы. В разработке проекта активное участие приняли академические институты и вузы, а также ряд технологических инновационных компаний, которые созданы вокруг научных организаций и высшей школы.

До сих пор мы говорили об импортозамещении, а теперь несколько слов об импортоопережении.

Гидродинамическое моделирование (то есть моделирование процесса перетекания флюида в пласте в ходе разработки месторождения) – это уже стандарт де-факто и де-юре при подготовке и сопровож­дении разработки месторождений. Государственная комиссия по запасам полезных ископаемых, которая несёт ответственность за обоснованность оценки достоверности запасов, подготовленности месторождений для промышленного освоения и пригодности участков недр для их использования, не поставит запасы на учёт, если не будет выполнено гидродинамическое моделирование.

Но мы хорошо понимаем, что при разработке месторождения углеводородов, в особенности трудноизвлекаемых, где требуется активное воздействие на пласт (например, методом гидроразрыва, или внутрипластового горения, изобретённого в 1930-е годы в Советском Союзе), необходимо не только следить, как течёт нефть и другие флюи­ды, но и понимать, как меняется напряжённо-­деформированное состояние пласта. В противном случае возрастает потенциальный риск аварий.

Что предлагает для решения этих задач наша вычислительная наука? Комплекс на базе двух оте­чественных разработок: программного продукта tNavigator – параллельного интерактивного пакета для гидродинамического моделирования пласта, созданного российской компанией "Rock Flow Dynamics", и программного продукта CAE Fidesys нового поколения, разработанного выпускниками и сотрудниками мехмата МГУ из компании "Fidesys", который позволяет осуществлять полный цикл прочностного инженерного анализа. В результате объединения этих двух продуктов мы сможем не только наблюдать процессы, происходящие в пласте, но и оптимизировать режим, повышая извлекаемость запасов. Однако пока мы находимся на полпути, потому что для решения нашей задачи необходимо построить сопряжённую вычислительную систему, где элементы или алгоритмы взаимодействия не вступают в противоречие друг с другом.

Следует сказать о необходимости использования технологий Больших данных (Big Data), которые в ближайшей перспективе займут одно из важных мест в технологическом портфеле энергетического сектора. Посредством такого инструмента, как Big Data, успешно решается широкий круг задач: поиск объектов-аналогов, обработка массивов данных сейсморазведки, восстановление исторических эксплуатационных данных, анализ данных исследований в масштабах месторождения, выявление и прогнозирование осложнений в режиме реального времени и т. п. Российские нефте- и газодобывающие компании активно занимаются анализом и обработкой цифровой информации, развивая и внедряя технологии Big Data.

Резюмируя, можно сказать, что задачи разведки и разработки месторождений углеводородов (как и других полезных ископаемых) требуют высокопроизводительных вычислений и создания алгоритмов с использованием современных технологий. В ряде академических институтов и ведущих вузов есть разработки по данному направлению, опережающие мировой уровень. Опыт сотрудничества нефтяных компаний с научными организациями и вузами показывает, что для их коммерциализации и внедрения необходимо формировать консорциу­мы с участием заинтересованных нефтяных компаний. Такой консорциум, в частности, может быть создан, как предусматривает Национальный проект "Наука", в виде Научно-образовательного центра. Для координации работ целесообразно создать научный совет при президиуме РАН.