Есть шанс догнать и перегнать западную "нефтяную науку".

 

Итак, в комментариях на форуме от 6 и 18 октября (в теме "Пути повышения эффективности") и от 18 октября 2014 года (в теме "Решение конференции") было высказано мнение, что приоритетной проблемой нефтегазодобывающей отрасли, по мере решения которой будут наиболее естественным образом (устойчиво) решаться и все прочие крайне важные проблемы, является проблема создания условий для реализации "принципа плотного накопления знаний" о запасах, состоянии разработке и процессах, протекающих в длительно эксплуатируемых объектах наиболее крупных, хорошо обустроенных и "погружённых" в уже сформировавшуюся инфраструктуру нефтяных месторождений. Сказано было и о том, что на сегодняшний день наша "нефтяная наука" вполне готова взяться за её решение. А так же о том, что лишь по мере создания и внедрения в практику всё более совершенных способов и методик извлечения информации из накапливаемых геолого-промысловых и геолого-геофизических данных, по мере осмысления-систематизации и всё более "плотной укладки" знаний о геологическом строении, запасах и состоянии разработки рассматриваемых залежей, можно будет смело выходить на освоение трудноизвлекаемых, нетрадиционных и труднодоступных запасов. Иначе говоря, приоритет на сегодняшний день -  организация работы по внедрению в практику подсчёта-пересчёта запасов, обоснования МУН и планирования ГТМ научно обоснованной технологии создания таких цифровых моделей рассматриваемых объектов, которые адекватны степени их изученности.

Как видим, по ходу этих рассуждений использовались так, как будто бы они всем вполне понятны, такие термины-понятия-формулировки, как "принцип плотного накопления знаний", "методики извлечения информации из накапливаемых данных", "всё более плотная укладка знаний", "адекватность создаваемых моделей степени изученности объекта". Следует отметить, что практически все эти термины-понятия-формулировки уже относительно давно используются и так или иначе объяснены в наших публикациях и, в частности, в тех, которые представлены в прицепках к названным комментариям. Но, с другой стороны, они, конечно же, не являются "общепринятыми". И естественно, возникает вопрос - хорошо это или плохо? Я считаю, что хорошо. А если внимательно "присмотреться" к предлагаемой нами технологии "плотного накопления знаний", то станет понятно, что только так, только на "пике" оперативного освоения самых передовых (и именно потому ещё далеко не всеми осмыленных и принятых к употреблению) терминов-формулировок-понятий, только за счёт опережающего развития и быстрого внедрения в повседневную практику нефтедобычи новейших научных достижений ещё и можно попытаться "догнать и перегнать", казалось бы, навсегда опередившую нас западную "нефтяную науку".

 

Но как тогда быть с той уже десятилетиями сложившейся организацией рассмотрения различных проектов на уровне ГКЗ-ЦКР, если соответствующие эксперты никаких других, кроме как "общепринятых" или, в крайнем случае, "ими уже признанных" методов и технологий обработки геолого промысловых и геолого-геофизических данных не признают? Это новая "проблема". Но есть основания полагать, что и она разрешиться сама собой, как только начнут формироваться и заработают механизмы, направленные на реализацию принципа плотного накопления знаний при подсчёте запасов, проектировании и управлении разработкой нефтяных месторождений.

Интересно, что сегодня на нашем же сайте мне попалась выдержка из тезисов доклада "Отработка основополагающих элементов методологии создания и совершенствования способов воздействия на пласты различного строения с целью повышения их нефтеотдачи", который был сделан от ЦСМРнефть на одной из конференций в г. Москве ( РГУ) в 2007 году. В то время Универсальная схема организации НИР и ОПР, реализация которой, как было отмечено в комментарии от 18.10.2014 (тема "Пути повышения эффективности") обеспечивает принцип "плотного накопления знаний", рассматривалась как схема организации работ при создании и совершенствовании технологий нефтеизвлечения. И вот что тогда было сказано в этих тезисах:

В докладе озвучена методология организации научно-исследовательских и опытно-промышленных работ (НИОПР), обеспечивающая неуклонный рост успешности практического использования как уже известных, так и вновь создаваемых технологий. Суть этой методологии заключается в следующем:

  • в опережающей разработке научно-обоснованных моделей изучаемого объекта и протекающих в нем процессов;
  • в "итерационном" уточнении этих моделей на каждом из этапов и в целом по всему объему НИОПР;
  • в объединении усилий специалистов различных профессий, способных к эффективному взаимодействию на базе активного использования ЭВМ;
  • в формировании все более четких количественных критериев, определяющих область гарантированной успешности каждой из рассматриваемых технологий;  
  • в своевременном оснащении НИОКР необходимым оборудованием в сочетании с подготовкой кадров.

Данная методология (в отличии от интуитивно-эмпирических) обеспечивает:

  • расчленение процессов и явлений, характеризующих технологию, на существенные и малозначимые;
  • формирование критериальной функции как комплекса параметров пласта, реагента, скважины, применяемого устройства и пр.;
  • выявление определяющих параметров;
  • оптимизацию технологической цепочки, реализующей разработку и внедрения способа (технологии) воздействия на пласт.

Всё это по отношению к созданию и совершенствованию МУН остаётся в силе. Но, как уже было сказано выше, сейчас приоритетная задача – реализация принципа плотного накопления знаний при создании цифровых моделей пласта и протекающих в нём процессов.  И только по мере решения этой задачи будут всё шире и шире "открываться ворота"  и для внедрения в практику нефтедобычи всевозможных МУН,  и для планирования ГТМ,  и вообще всего того, что уже наработано нашей "нефтяной наукой", но пока не признано, не понято, используется от случая к случаю, "внедряется" только на стадии защиты диссертации, а потом "на полку" или на запад, чтоб вернулось к Россию для внедрения по-настоящему и  т.д.

 

Комментарии

Итак, чтобы "догнать и перегнать ..." необходимо создать условия для реализации "принципа плотного накопления знаний" или, иначе говоря, каждой нефтегазодобывающей компании надо будет заниматься отрабаткой и внедрением у себя систем управления знаниями (СУЗ). Судя по всему (см., например, статью Т.А.Гаврилова и Д.В.Кудрявцева "Информационные технологии управления знаниями"), занятие это может оказаться довольно рисковым, так как " ... Информационные технологии не решают всех проблем управления знаниями, напротив, они могут породить и дополнительные сложности – при разработке и внедрении".

Конечно, далее авторы указанной статьи отмечают, что "... При умелом использовании, программные средства управления знаниями могут помочь перевести инфраструктуру знаний компании на новый материально-технологический уровень, и превратить ее в мощный инновационный ресурс". Но сколько для этого потребуется времени и средств? Каких специалистов надо будет подключать к решению требуемых задач?

На мой взгляд сложность проблемы создания и внедрения СУЗ на конкретных предприятиях заключалась в том, что сама трактовка понятия "знания" в течение длительного времени являлась (а для многих и до сих пор является) весьма размытой. Чтоб было понятно о чём речь, приведу для примера определение понятия "управление  знаниями" из той же статьи. Согласно этому определению "Управление знаниями - это совокупность процессов, которые управляют созданием, распространением, обработкой и использованием информации внутри предприятия". Но если создаётся, распространяется, обрабатывается и используется ИНФОРМАЦИЯ, то где же здесь ЗНАНИЯ? То есть, знаний нет, они ещё не выделены, не обозначены, а надо создавать систему для управления ими! Именно поэтому мы и предлагаем начать не с создания СУЗ, а с создания условий для плотного накопления знаний о рассматриваемом объекте (явлении, процессе, технологии и пр.). И как только станет ясно, что этот "процесс пошёл", что начали накапливаться именно знания, а не просто "данные" или "информация" об изучаемом объекте и протекающих в нём процессах, тогда система управления этими знаниями сформируется совершенно естественно и без особых проблем. 

Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики.

«Укрощение больших данных похоже не на закачку воды в бассейн, - пишет Фрэнкс, - а скорее на питье воды из шланга: вы отхлебываете только то, что вам нужно, а остальному позволяете течь мимо».