Игерудің соңғы сатысындағы мұнай кен орындарының технологиялық мәселелерін анықтаудың жаңа тәсілдері

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Негіздеу. Соңғы сатыдағы кен орындарын игеру процесінің негізгі проблемасы өнім өндірудің төмендеуімен және кәсіпорындардың кіріс бөлігінің сәйкесінше төмендеуімен байланысты бос қаражатты шектеу болып табылады. Сонымен қатар, маңызды өндірістік проблемалардың жинақталған әсері байқалады, оларды іс жүзінде шешу үшін кен орындарын игерудің әртүрлі бағыттары бойынша күрделі салымдардың едәуір көлемі қажет.

Кен орындарын игерудің соңғы сатысы бірқатар проблемалармен байланысты, олардың негізгілері қорлар құрылымының нашарлауы және оларды толтырудың баяу қарқыны, іріктеудің төмен қарқыны және өнімнің жоғары сулануы, жер үсті жабдықтарының жиі істен шығуы, өндірістік инфрақұрылымның технологиялық шектеулері, ұңғымаларды салу және аяқтау сапасы, ұңғымаларды пайдалану коэффициентіне әсер ететін өндіруші ұңғымалардың жөндеуаралық кезеңінің төмен болуы және ұңғымаларды пайдалану өндірістік процестерді цифрландырумен қамту.

Мақсаты. Мұнай өндіру процесіне (геологиядан жерүсті инфрақұрылымына дейін) ілеспе жұмыстардың көп мөлшерін ескере отырып, өзекті және ең кең таралған технологиялық сын-қатерлерді анықтауға, ғылыми-техникалық және өндірістік персоналды белгілі бір бағытқа шоғырландыруға және өндірістік проблемаларды шешуге жүйелі тәсілді әзірлеуге мүмкіндік беретін ішкі бенчмаркингтің талдамалық құралы қажет. Бұл жұмыстың мақсаты – осындай құралды жасау.

Материалдар мен әдістер. Кіріс деректері ретінде «ҚазМұнайГаз» ҰК АҚ компаниялар тобының 12 кен орнының жерасты және жер үсті жабдықтарын өндіру, көмірсутектер қорлары, ағымдағы технологиялық параметрлері бойынша тарихи деректер пайдаланылды. Кен орындарының ішкі бенчмаркингіне негіз болған геология, игеру, өндіру, бұрғылау және инфрақұрылым бағыттары бойынша 17 негізгі критерий қалыптастырылды.

Нәтижелері. Осы жұмыстың нәтижесінде ҚМГ кен орындарының негізгі өндірістік проблемаларын диагностикалау үшін құрал әзірленді. Диагностикалық карта бір кен орнында да, ҚМГ барлық кен орындарында да өндірістік проблемалардың таралу аймақтарын анықтау үшін тиімді. Бұл тәсілді кен орындары мен көкжиектер деңгейіне дейін масштабтауға болады.

Қорытынды. Әзірленген ішкі бенчмаркинг құралы «ҚазМұнайГаз» ҰК АҚ компаниялар тобы кен орындарының түйінді проблемаларын жыл сайын талдауға және түйінді өндірістік сын-қатерлерді шешу бойынша ұзақ мерзімді жоспар қалыптастыруға негіз болады.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

Ж. Т. Жетруов

ҚМГ Инжиниринг

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: zh.zhetruov@niikmg.kz
ORCID iD: 0000-0003-3639-4390
Қазақстан, Астана қаласы

Б. К. Хасанов

ҚМГ Қашаған Б.В.

Email: b.khassanov@kbv.kz
Қазақстан, Астана қаласы

Ж. К. Нұғманов

ҚМГ Инжиниринг

Email: zh.nugmanov@niikmg.kz
Қазақстан, Астана қаласы

Әдебиет тізімі

  1. Abusheva VE, Kolosova OG. Benchmarking as an effective direction of modern analysis. Vestnik ekonomiki I menedgmenta. 2022;2:21–26. (In Russ).
  2. Mamazhumayev SR. Primenenie metoda benchmarkinga v upravlenii neftegazovoy promyshlennost'yu i dobychej nefti i gaza. Academic Research in Educational Sciences. 2022; 3(1):76–81. (In Russ).
  3. ar2021.kmg.kz [Internet]. Strategic Report: Performance Highlights [дата обращения 17.07.2023]. Доступ по ссылке: https://ar2021.kmg.kz/ru/strategic-report/performance-highlights. (In Russ).
  4. Andrianova AM, Belonogov EV, Korovin AY, et al. The benchmarking of base production. Oil industry journal. 2018;1138:39–42. doi: 10.24887/0028-2448-2018-8-39-41.
  5. Mikhailova EA. Fundamentals of benchmarking. Management in Russia and abroad. 2001;2:114 –121.
  6. Stapenhurst T. The Benchmarking Book: Best Practice for Quality Managers and Practitioners. Oxford (UK): Butterworth-Heinemann; 2009.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Table 2. Diagnostic chart of key oil fields

Жүктеу (902KB)
Метадеректер
3. Figure 1. Share of mature oil fields in the structure of NC KMG

Жүктеу (49KB)
Метадеректер
4. Figure 2. Most common complications in the development of KMG's mature oil fields

Жүктеу (71KB)
Метадеректер
5. Figure 3. Diagnostic chart for assessment of technological parameters of oil fields

Жүктеу (418KB)
Метадеректер
6. Figure 4. Calculation scheme for the complex parameter

Жүктеу (76KB)
Метадеректер
7. Figure 5. Calculated values of the complex parameter

Жүктеу (127KB)
Метадеректер
8. Figure 6. Example of developing a decision tree for the problem of "Low value of well TAT"

Жүктеу (207KB)
Метадеректер
9. Figure 7. Example of a Efficiency chart including measures to address technological challenges

Жүктеу (245KB)
Метадеректер

© Жетруов Ж.Т., Хасанов Б.К., Нұғманов Ж.К., 2023

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».