Vestnik of the Far East Branch of the Russian Academy of SciencesVestnik of the Far East Branch of the Russian Academy of SciencesВестник Дальневосточного отделения Российской академии наук0869-7698The Russian Academy of Sciences68894010.31857/S0869769825030146POCZYAChemical SciencesХимические наукиResearch ArticlePrediction of scale deposits in the oilfield. Current status, problems, challengesПрогнозирование солеотложения в нефтяном промысле. Современное состояние, проблемы, задачиhttps://orcid.org/0000-0003-2747-3265TrukhinIvan S.ТрухинИвановна Сергеевич
Russian Federation

Candidate of Science in Chemistry, Researcher

кандидат химических наук, научный сотрудник

trukhin@ich.dvo.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6596-9205PolyakovaNatalia V.ПоляковаНаталья Владимировна
Russian Federation

Candidate of Science in Chemistry, Senior Researcher

кандидат химических наук, старший научный сотрудник

polyakova@ich.dvo.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1073-4548ZadorozhnyPavel A.ЗадорожныйПавел Анатольевич
Russian Federation

Candidate of Science in Biology, Senior Researcher

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

zadorozhny@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0003-1485-1682SukhoverkhovSvyatoslav V.СуховерховСвятослав Валерьевич
Russian Federation

Candidate of Science in Chemistry, Head of Laboratory

кандидат химических наук, заведующий лабораторией

svs28@ich.dvo.ruInstitute of Chemistry, FEB RASИнститут химии ДВО РАН0409202531461691008202510082025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0869-7698/article/view/688940

The article summarizes current understanding of the problem of scaling in oilfield equipment and methodological approaches to its prevention. Based on years of research into scaling issues across various oilfields, we systematize information regarding the composition of produced and injected water and its role in the scaling process, as well as details about the composition of inorganic deposits and the mechanisms of their formation. We examine existing methods of mathematical modeling for scaling processes in oilfield systems and assess their effectiveness. It is demonstrated that the qualitative chemical composition of both aqueous solutions and deposits from production units in oil enterprises is similar, regardless of the field; however, the quantitative ratios of components can differ by orders of magnitude, even within a single field. Although the problem of scaling has been extensively studied, there is still no universal methodological approach to effectively prevent salt deposits in oilfields under varying conditions. Despite the diversity and capabilities of modern software packages, the results of mathematical modeling do not always correlate well with the actual composition of deposits in oilfield systems. Therefore, addressing the issue of forecasting salt deposits in oilfields requires a comprehensive approach, including experimental modeling and adjustments to the calculation methods based on production experience. Such a problem can be solved by artificial intelligence methods, therefore, the development of the methodology for forecasting salt deposits in oilfield systems in the near future will develop in this direction.

В статье обобщены текущие представления о проблеме солеотложения в нефтепромысловом оборудовании и методических подходах к ее предупреждению. На основе многолетних исследований проблемы солеотложения на различных месторождениях систематизирована информация о составе попутно добываемой и закачиваемой воды и ее роли в процессе солеобразования, а также информация о составе неорганических отложений и механизме их образования. Рассмотрены существующие методы математического моделирования процессов солеотложения в нефтепромысловых системах, оценена их эффективность. Показано, что качественный химический состав как водных растворов, так и отложений из технологических узлов нефтедобывающих предприятий схож вне зависимости от месторождения, тем не менее количественно соотношение компонентов способно отличаться на порядки, причем даже в условиях одного месторождения. Хотя проблема солеотложения к настоящему моменту хорошо изучена, по-прежнему не существует единого универсального методического подхода к предупреждению отложений солей на нефтяном промысле, который эффективно показывал бы себя в различных условиях. Несмотря на многообразие и широкие возможности современных программных комплексов, результаты математического моделирования не всегда хорошо коррелируют с составом реальных отложений из нефтепромысловых систем. Таким образом, решение проблемы прогнозирования нефтепромысловых солеотложений требует комплексного подхода, включающего экспериментальное моделирование и корректировку используемого метода расчета на основе опыта добычи. Такую задачу способны решить методы искусственного интеллекта, следовательно, развитие методологии прогнозирования солеотложений в нефтепромысловых системах в ближайшем будущем будет развиваться именно в этом направлении.

oilfield waterssalt depositionoilfield equipmentmathematical modeling of chemical equilibriaapplication of artificial intelligence in the oil industryводы нефтяных месторожденийсолеотложениенефтепромысловое оборудованиематематическое моделирование химических равновесийприменение искусственного интеллекта в нефтяной промышленностиThe work was carried out within the framework of the state assignments of the Institute of Chemistry, FEB RAS, topic No. FWFN-2025-0002. The work used the equipment of the Far Eastern Center for Structural Research of the Institute of Chemistry, FEB RAS.Работа выполнена в рамках государственного задания Института химии ДВО РАН, тема № FWFN-2025-0002. В работе использовали оборудование ЦКП «Дальневосточный центр структурных исследований» ИХ ДВО РАН.Brikov A.V., Markin A.N. Neftepromyslovaya khimiya: Prakticheskoe rukovodstvo po bor’be s obrazovaniem solei = [Oilfield Chemistry: A Practical Guide to Combating Salt Formation]. Moscow: De’Libri; 2018. 355 p. (In Russ.).Бриков А.В., Маркин А.Н. Нефтепромысловая химия: практическое руководство по борьбе с образованием солей. М.: Де’Либри, 2018. 355 с.Crabtree M., Eslinger D., Fletcher P. et al. Fighting Scale – Removal and Prevention. Oilfield Rev. 1999;11(3):30–45.Crabtree M., Eslinger D., Fletcher P. et al. Fighting Scale – Removal and Prevention // Oilfield Rev. 1999. Vol. 11. No. 3. P. 30–45.Liu Y., Lu H., Li Y. et al. A review of treatment technologies for produced water in offshore oil and gas fields. Science of the Total Environment. 2021;775:1–14.Liu Y., Lu H., Li Y. et al. A review of treatment technologies for produced water in offshore oil and gas fields // Science of the Total Environment. 2021. Vol. 775. P. 1–14.Mady M.F., Kelland M.A. Review of Nanotechnology Impacts on Oilfield Scale Management. ACS Applied Nano Materials. 2020;3(8):7343–7364.Mady M.F., Kelland M.A. Review of Nanotechnology Impacts on Oilfield Scale Management // ACS Applied Nano Materials. 2020. Vol. 3. Iss. 8. P. 7343–7364.Polyakova N.V., Zadorozhnyi P.A., Trukhin I.S., Markin A.N., Sukhoverkhov S.V., Avramenko V.A. Modeling of scaling in oilfield equipment of the Piltun-Astokhskaya-A platform. Vestnik of the FEB RAS. 2017;(5):98–105. (In Russ.).Полякова Н.В., Задорожный П.А., Трухин И.С., Маркин А.Н., Суховерхов С.В., Авраменко В.А. Моделирование солеосаждения в нефтепромысловом оборудовании платформы ПА-А // Вестник ДВО РАН. 2017. № 5. С. 98–105.Trukhin I.S., Polyakova N.V., Zadorozhnyi P.A., Sukhoverkhov S.V., Markin A.N., Avramenko V.A. Modeling of scaling in the system of maintaining reservoir pressure on the Piltun-Astokhskaya-A platform (‘Sakhalin-2’ project). Vestnik of the FEB RAS. 2017;(5):106–112. (In Russ.).Трухин И.С., Полякова Н.В., Задорожный П.А., Суховерхов С.В., Маркин А.Н., Авраменко В.А. Моделирование процессов солеотложения в системе поддержания пластового давления платформы Пильтун-Астохская-А (проект «Сахалин-2») // Вестник ДВО РАН. 2017. № 5. С. 106–112.Rajbongshi A., Gogoi S.B. A review on oilfield produced water and its treatment technologies. Petroleum Research. 2024;298:1–17.Rajbongshi A., Gogoi S.B. A review on oilfield produced water and its treatment technologies // Petroleum Research. 2024. Vol. 298. P. 1–17.Polyakova N.V., Trukhin I.S., Zadorozhnyi P.A., Sukhoverkhov S.V., Markin A.N., Avramenko V.A. Comparison of physicochemical model and real composition of scales in oilfield equipment units of the platform “PA-B”. Oil and Gas Technologies. 2017;3(110):26-33. (In Russ.).Полякова Н.В., Трухин И.С., Задорожный П.А., Суховерхов С.В., Маркин А.Н., Авраменко В.А. Сравнение данных физико-химического моделирования и реального состава солеотложений в узлах нефтепромыслового оборудования платформы Пильтун-Астохская-Б (проект «Сахалин-2») // Технологии нефти и газа. 2017. № 3 (110). С. 26–33.Xu Z.X., Li S.Y., Li B.F. et al. A review of development methods and EOR technologies for carbonate reservoirs. Pet. Sci. 2020;17:990–1013.Xu Z.X., Li S.Y., Li B.F. et al. A review of development methods and EOR technologies for carbonate reservoirs // Pet. Sci. 2020. Vol. 17. P. 990–1013.Trukhin I.S. Prognozirovanie osadkoobrazovaniya v uzlakh neftepromyslovogo oborudovaniya morskikh neftedobyvayushchikh platform (na primere proekta “Sakhalin-2”) = [Prediction of scaling in oilfield production equipment units of offshore oil platforms (case study of the ‘Sakhalin-2’ project)]: Dissertation of Cand. Sci. (Chemistry). Vladivostok; 2020. 176 p. (In Russ.).Трухин И.С. Прогнозирование осадкообразования в узлах нефтепромыслового оборудования морских нефтедобывающих платформ (на примере проекта «Сахалин-2») / дис. … канд. хим. наук: 02.00.04. Владивосток, 2020. 176 с.Trukhin I.S., Prokuda N.A., Azarova Yu.A., Zadorozhnyi P.A., Sukhoverkhov S.V. The produced and ambient sea water chemical composition research on the oil-and-gas platform of the project ‘Sakhalin-2’. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2015;36:225–234. (In Russ.).Трухин И.С., Прокуда Н.А., Азарова Ю.А., Задорожный П.А., Суховерхов С.В. Изучение химического состава попутно добываемых пластовых и окружающих морских вод на нефтегазодобывающих платформах проекта «Cахалин-2» // ГИАБ. 2015. № 36. С. 225–234.Samuel O., Othman M.H.D., Kamaludin R. et al. Oilfield-produced water treatment using conventional and membrane-based technologies for beneficial reuse: A critical review. Journal of Environmental Management. 2022;308:114556.Samuel O., Othman M.H.D., Kamaludin R. et al. Oilfield-produced water treatment using conventional and membrane-based technologies for beneficial reuse: A critical review // Journal of Environmental Management. 2022. Vol. 308. 114556.Semenova T.V. Izmenenie ionno-solevogo sostava plastovykh vod na stadii razrabotki mestorozhdenii yuzhnykh neftegazonosnykh raionov Tyumenskoi oblasti = [Changes in the ion-salt composition of formation waters at the stage of development of deposits in the southern oil and gas regions of the Tyumen region]. Higher Educational Institutions News. Neft’ i Gaz. 2002;(5):65–70. (In Russ.).Семенова Т.В. Изменение ионно-солевого состава пластовых вод на стадии разработки месторождений южных нефтегазоносных районов Тюменской области // Изв. вузов. Нефть и газ. 2002. № 5. С. 65–70.Chertovskikh E.O., Kunaev R.U., Kachin V.A., Karpikov A.V. Gypsum deposits under oil and gas production at Verkhnechonskoe oil/gas condensate field. Polytech Journal. 2013;12(83):143–148. (In Russ.).Чертовских Е.О., Кунаев Р.У., Качин В.А., Карпиков А.В. Отложения гипса при добыче нефти и газа на Верхнечонском нефтегазоконденсатном месторождении // Вестник ИрГТУ. 2013. № 12 (83). С. 143–148.Vsevolozhsky V.A., Kireeva T.A. Influence of deep gas-steam fluids on the composition of reservoir waters of oil and gas fields. Moscow University Geology Bulletin. 2010;65(3):209–215.Всеволожский В.А., Киреева Т.А. Влияние глубинных газопаровых флюидов на формирование состава пластовых вод нефтегазовых месторождений // Вестн. Моск. ун-та. Серия 4: Геология. 2010. № 3. С. 57–62.Bailey B., Crabtree M., Tyrie J. et al. Water control oilfield review. Oilfield Review. 2000;12(1):30–51.Bailey B., Crabtree M., Tyrie J. et al. Water control oilfield review // Oilfield Review. 2000. Vol. 12. Iss. 1. P. 30–51.Abukova L.A. Tekhnologiya avtomatizirovannogo vybora metoda izucheniya mineral’nogo soleotlozheniya v plastovykh i skvazhinnykh usloviyakh = [Technology of automated selection of the method for studying mineral salt deposition in reservoir and well conditions]. Geology, Geophysics and Development of oil and Gas Fields. 2002;(5):90–94. (In Russ.).Абукова Л.А. Технология автоматизированного выбора метода изучения минерального солеотложения в пластовых и скважинных условиях // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2002. № 5. C. 90–94.Fedorova A.F., Shits E.Yu. Metodicheskii kompleks po izucheniyu khimicheskoi sovmestimosti plastovykh flyuidov s sistemami PPD = [Methodological complex for studying chemical compatibility of formation fluids with reservoir pressure maintenance systems]. Chem. & Chem. Tech. 2011;54(3):88–91. (In Russ.).Федорова А.Ф., Шиц Е.Ю. Методический комплекс по изучению химической совместимости пластовых флюидов с системами ППД // Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2011. Т. 54. № 3. С. 88–91.Hu Y.-S., Min C. Identification and modeling of geochemical reactions occurring within the sandstone reservoir flooded by seawater. Pet. Sci. Technol. 2016;34(17/18):1595–1601.Hu Y.-S., Min C. Identification and modeling of geochemical reactions occurring within the sandstone reservoir flooded by seawater // Pet. Sci. Technol. 2016. Vol. 34. No. 17/18. P. 1595–1601.Liu F., Wang M. Review of low salinity waterflooding mechanisms: Wettability alteration and its impact on oil recovery. Fuel. 2020;267:1–17.Liu F., Wang M. Review of low salinity waterflooding mechanisms: Wettability alteration and its impact on oil recovery // Fuel. 2020. Vol. 267. P. 1–17.Popov S.N. Numerical simulation of technogenic scaling during sea water injection into a productive formation with Zhetybai field (Kazakhstan) taken as an example. Geology, Geophysics and Development of Oil and Gas Fields. 2012;(2):48–53. (In Russ.).Попов С.Н. Численное моделирование техногенного солеотложения при закачке морской воды в продуктивный пласт на примере месторождения Жетыбай (Казахстан) // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2012. № 2. С. 48–53.Gadzhiev F.M., Atakisheva N.A. Study of formation water mixture chemical composition of “Guneshli” field “Interruption” suite with Caspian Sea water. SOCAR Proceedings. 2012;(1):30–40. (In Russ.).Гаджиев Ф.М., Атакишева Н.А. Исследование химического состава смеси пластовой воды свиты «Перерыва» месторождения «Гюнешли» с водой Каспийского моря // SOCAR Proceedings. 2012. № 1. С. 30–40.Moghadasi J., Muller-Steinhagen H., Jamaialahmadi M., Sharif A. Prediction of scale formation problem in oil reservoirs and production equipment due to injection of incompatible waters. Asia-Pacific J. Chem. Eng. 2006;14(3/4):545–566.Moghadasi J., Muller-Steinhagen H., Jamaialahmadi M., Sharif A. Prediction of scale formation problem in oil reservoirs and production equipment due to injection of incompatible waters // Asia-Pacific J. Chem. Eng. 2006. Vol. 14. No. 3/4. P. 545–566.Azizi J., Shadizadeh S.R., Manshad A.K., Jadidi N. Effects of pH and temperature on oilfield scale formation. IJOGST. 2018;7(3):18–31.Azizi J., Shadizadeh S.R., Manshad A.K., Jadidi N. Effects of pH and temperature on oilfield scale formation // IJOGST. 2018. Vol. 7. No. 3. P. 18–31.Safiullin I.R., Garaeva N.V., Tsybin S.S. et al. Mineralization of stratal waters of the neocomian aquifer complex of the Western Siberia field. Exposition Oil Gas. 2023;2:24–29. (In Russ.).Сафиуллин И.Р., Гараева Н.В., Цыбин С.С. и др. Минерализация пластовых вод неокомского водоносного комплекса месторождения Западной Сибири // Экспозиция Нефть Газ. 2023. № 2. С. 24–29.Garba M.D., Sulaiman M.S. Oilfield Scales Treatment and Managerial Measures in the Fight for Sustainable Production. PTDJ. 2014;2:19–37.Garba M.D., Sulaiman M.S. Oilfield Scales Treatment and Managerial Measures in the Fight for Sustainable Production // PTDJ. 2014. Vol. 2. P. 19–37.Kamal M.S., Hussein I., Mahmoud M. et al. Oilfield scale formation and chemical removal: A review. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2018;171:127–139.Kamal M.S., Hussein I., Mahmoud M. et al. Oilfield scale formation and chemical removal: A review // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2018. Vol. 171. P. 127–139.Rafiee H., Sorbie K., Mackay E. The Deposition Kinetics of Barium Sulphate Scale: Model Development. Frontiers in Materials. 2023;10:1–23.Rafiee H., Sorbie K., Mackay E. The Deposition Kinetics of Barium Sulphate Scale: Model Development // Frontiers in Materials. 2023. Vol. 10. P. 1–23.Xu Z.X., Li S.Y., Li B.F. et al. A review of development methods and EOR technologies for carbonate reservoirs. Petroleum Science. 2020;17(4):990–1013.Xu Z.X., Li S.Y., Li B.F. et al. A review of development methods and EOR technologies for carbonate reservoirs // Petroleum Science. 2020. Vol. 17. Iss. 4. P. 990–1013.Muryanto S., Bayuseno A., Ma H., Usamah M. Calcium carbonate scale formation in pipes: effect of flow rates, temperature and malic acid as additives on the mass and morphology of the scale. Procedia Chem. 2014;9:69–76.Muryanto S., Bayuseno A., Ma H., Usamah M. Calcium carbonate scale formation in pipes: effect of flow rates, temperature and malic acid as additives on the mass and morphology of the scale // Procedia Chem. 2014. Vol. 9. P. 69–76.Sydykov Zh.D., Sambaeva D.A., Tolokonnikova L.I., Maimekov Z.K. Obrazovanie aragonita i kal’tsita v sisteme Са(ОН)2–Н2О–СО2 – vozdukh pri razlichnoi mineralizatsii rastvora = [Formation of aragonite and calcite in the system Ca(OH)2–H2O–CO2 – air at different mineralization of the solution]. SNTIK. 2008;(3/4):220–224. (In Russ.).Сыдыков Ж.Д., Самбаева Д.А., Толоконникова Л.И., Маймеков З.К. Образование арагонита и кальцита в системе Са(ОН)2–Н2О–СО2 – воздух при различной минерализации раствора // Наука, новые технологии и инновации. 2008. № 3/4. С. 220–224.Khormali A., Petrakov D.G., Javad M., Moein A. Experimental analysis of calcium carbonate scale formation and inhibition in waterflooding of carbonate reservoirs. J. Pet. Sci. Eng. 2016;147:843–850.Khormali A., Petrakov D.G., Javad M., Moein A. Experimental analysis of calcium carbonate scale formation and inhibition in waterflooding of carbonate reservoirs // J. Pet. Sci. Eng. 2016. Vol. 147. P. 843–850.Olkhovskaya V.A., Peskov A.V., Ermoshkin A.A., Gritchina V.V. Diagnostirovanie sostava solevykh otlozhenij metodami rentgendifraktometricheskogo i ehnergodispersionnogo mikroanaliza = [Diagnosing of salt sediments composition by methods of x-ray-difractometric and power-disperse micro-analysis]. Oilfield Engineering. 2010;(5):44–52. (In Russ.).Ольховская В.А., Песков А.В., Ермошкин А.А., Гритчина В.В. Диагностирование состава солевых отложений методами рентгендифрактометрического и энергодисперсионного микроанализа // Нефтепромысловое дело. 2010. № 5. С. 44–52.Fan M.M., Liu H.F., Dong Z.H. Microbiologically influenced corrosion of X60 carbon steel in CO2-saturated oilfield flooding water. Materials and Corrosion. 2013;64(3):242–246.Fan M.M., Liu H.F., Dong Z.H. Microbiologically influenced corrosion of X60 carbon steel in CO2-saturated oilfield flooding water // Materials and Corrosion. 2013. Vol. 64. No. 3. P. 242–246.Gusakov V.N., Abdrashitova R.N., Kolotygina V.N. Analysis of the formation conditions of halite deposits and the search of reagents for inhibition. Water: Chemistry and Ecology. 2024;(1):29–41. (In Russ.).Гусаков В.Н., Абдрашитова Р.Н., Колотыгина В.Н. Анализ условий формирования отложений галита и поиск реагентов для ингибирования // Вода: химия и экология. 2024. № 1. С. 29–41.Kashchavtsev V.E., Mishchenko I.T. Salt-formation during oil production. Moscow: Orbita-M; 2004. 433 p. (In Russ.).Кащавцев В.Е., Мищенко И.Т. Солеобразование при добыче нефти. М.: Орбита-М, 2004. 433 с.Awadh S.M., Al-Mimar H.S., Yaseen Z.M. Effect of Water Flooding on Oil Reservoir Permeability: Saturation Index Prediction Model for Giant Oil Reservoirs, Southern Iraq. Natural Resources Research. 2021;30:4403–4415.Awadh S.M., Al-Mimar H.S., Yaseen Z.M. Effect of Water Flooding on Oil Reservoir Permeability: Saturation Index Prediction Model for Giant Oil Reservoirs, Southern Iraq // Natural Resources Research. 2021. Vol. 30. P. 4403–4415.Ivanovskii V.N. Analiz sushchestvuyushchikh metodik prognozirovaniya soleotlozheniya na rabochikh organakh UEHTSN = [Analysis of existing methods for predicting salt deposition on the working organs of submersible electric centrifugal pumps (UECN)]. Engineering Practice. 2009;(Pilot episode):8–11. (In Russ.).Ивановский В.Н. Анализ существующих методик прогнозирования солеотложения на рабочих органах УЭЦН // Инженерная практика. 2009. Пилотный выпуск. С. 8–11.Markin A.N., Nizamov R.E., Sukhoverkhov S.V. Production chemistry: guidance manual. Vladivostok: Dal’nauka; 2011. 294 p. (In Russ.).Маркин А.Н., Низамов Р.Э., Суховерхов С.В. Нефтепромысловая химия: практическое руководство. Владивосток: Дальнаука, 2011. 294 с.Bahadori A., Zahedi G., Zendehboudi S. Estimation of potential barium sulfate (barite) precipitation in oilfield brines using a simple predictive tool. Environ. Prog. Sustain. 2013;32(3):860–865.Bahadori A., Zahedi G., Zendehboudi S. Estimation of potential barium sulfate (barite) precipitation in oilfield brines using a simple predictive tool // Environ. Prog. Sustain. 2013. Vol. 32. No. 3. P. 860–865.Verri G., Sorbie K.S., Silva D. A rigorous general work flow for accurate prediction of carbonate and sulphide scaling profiles in oil and gas wells. J. Pet. Sci. Eng. 2017;156:673–681.Verri G., Sorbie K.S., Silva D. A rigorous general work flow for accurate prediction of carbonate and sulphide scaling profiles in oil and gas wells // J. Pet. Sci. Eng. 2017. Vol. 156. P. 673–681.Isaeva G.Yu. Osnovnye problemy otsenki soleotlozheniya pri razrabotke gidrotermal’nykh resursov = [The main problems of salt deposition assessment in the development of hydrothermal resources]. Proceedings of the Institute of Geology, Dagestan Scientific Center, RAS. 2009;(55):156–158. (In Russ.).Исаева Г.Ю. Основные проблемы оценки солеотложения при разработке гидротермальных ресурсов // Труды Института геологии ДНЦ РАН. 2009. № 55. С. 156–158.Sitnikov A. V., Sennikova O.V., Zhirnov M.V. et al. Forecasting of scale at mixing of various types of waters in the reservoir pressure maintenance system. Oil Industry. 2007;(9):64–65.Ситников А.В., Сенникова О.В., Жирнов М.В. и др. Прогнозирование солеотложения при смешивании различных типов вод в системе поддержания пластового давления // Нефтяное хозяйство. 2007. № 9. C. 64–65.Salnikova Yu.I. Results of studies on the compatibility of formation and injected water in hydrocarbon fields in Western Siberia. Advances in Current Natural Sciences. 2024;(2):44–53. (In Russ.).Сальникова Ю.И. Результаты исследований совместимости пластовых и закачиваемых вод на месторождении углеводородов в Западной Сибири // Успехи современного естествознания. 2024. № 2. С. 44–53.Peretomode E., Eboibi B., Hart A., Ajie M. Modeling the impact of pH and reservoir temperature on the dissolution of quartz mineral due to oilfield chemical treatment. Petroleum Science and Technology. 2024;(October):1–15.Peretomode E., Eboibi B., Hart A., Ajie M. Modeling the impact of pH and reservoir temperature on the dissolution of quartz mineral due to oilfield chemical treatment // Petroleum Science and Technology. October, 2020. P. 1–15.Sircar A., Yadav K., Rayavarapu K. et al. Application of machine learning and artificial intelligence in oil and gas industry. Petroleum Research. 2021;6(4):379–391.Sircar A., Yadav K., Rayavarapu K. et al. Application of machine learning and artificial intelligence in oil and gas industry // Petroleum Research. 2021. Vol. 6. Iss. 4. P. 379–391.Khasanov I.I., Khasanova Z.R., Shakirov R.A., Nedel’chenko O.I. Overview of the use of neural networks in the field of oil and gas production and transportation. Transport and Storage of oil Products and Hydrocarbons .2022;(3/4):11–15. (In Russ.).Хасанов И.И., Хасанова З.Р., Шакиров Р.А., Недельченко О.И. Обзор применения нейросетей в области добычи и транспорта нефти и газа // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2022. № 3/4. С. 11–15.Choubey S., Karmakar G.P. Artificial intelligence techniques and their application in oil and gas industry. Artificial Intelligence Review. 2021;54(5):3665–3683.Choubey S., Karmakar G.P. Artificial intelligence techniques and their application in oil and gas industry // Artificial Intelligence Review. 2021. Vol. 54 (5). P. 3665–3683.Polovova T.A., Sul’dina G.A., Vladimirova S.A., Telkov O.A. Prospects for the use of artificial intelligence technologies in the oil and gas industry. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 2023;13(3-1):119–125. (In Russ.).Половова Т.А., Сульдина Г.А., Владимирова С.А., Телков О.А. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2023. Т. 13. № 3-1. С. 119–125.Topol’nikov A.S. Mashinnoe obuchenie dlya mekhanizirovannoi dobychi nefti = [Machine Learning for Artificial Oil Recovery]. Business Magazine Neftegaz.RU. 2021;(5):14–19. (In Russ.).Топольников А.С. Машинное обучение для механизированной добычи нефти // Деловой журнал Neftegaz.RU. 2021. № 5. С. 14–19.Falode O., Udomboso C., Ebere F. Prediction of Oilfield Scale Formation Using Artificial Neural Network (ANN). Advances in Research. 2016;7(6):1–13.Falode O., Udomboso C., Ebere F. Prediction of Oilfield Scale Formation Using Artificial Neural Network (ANN) // Advances in Research. 2016. Vol. 7 (6). P. 1–13.Chernikov A.D., Eremin N.A., Stolyarov V.E. et al. Application of artificial intelligence methods for identifying and predicting complications in the construction of oil and gas wells: problems and solutions. Georesources. 2020;22(3):87–96. (In Russ.).Черников А.Д., Еремин Н.А., Столяров В.Е. и др. Применение методов искусственного интеллекта для выявления и прогнозирования осложнений при строительстве нефтяных и газовых скважин: проблемы и основные направления решения // Георесурсы. 2020. Т. 22. № 3. С. 87–96.