Глины являются сложными полиминеральными образованиями. Свойства глин, в том числе и сорбционные, во многом определяются строением их кристаллической решетки, минеральным и гранулометрическим составом, условиями среды. Минеральный состав глин реализуется в виде энергии на поверхности частиц, а гранулометрический – в виде площади активной поверхности частиц. Эти два комплексных показателя в основном и определяют сорбционную активность глин.
  Для изменения сорбционной активности глин осуществляют механическую обработку, термическую модификацию и химическую активацию с помощью химических реагентов, таких как кислоты, щелочи, соли, с различной продолжительностью воздействия. В связи с этим осуществлено исследование закономерностей изменения структуры и сорбционных свойств глин, подверженных давлению.
  Экспериментальные исследования показали, что при обработке каолина давлением в структурном пакете минерала каолинита формируются дефекты за счет удаления из него ионов Al³⁺, Fe^3+/2+, Mg²⁺, Si⁴⁺. При этом давление оказывает максимальное влияние на вынос из пакета ионов Al³⁺. Образование дефектов при удалении ионов влечет за собой деформацию кристаллической решетки каолинита. Полученные данные по ИК-спектро­скопии подтверждают увеличение дефектности (неупорядоченности) структуры каолинита. Выявлено, что при давлениях обработки каолина 0–150 МПа наибольшее влияние на сорбционную активность каолина оказывают рН раствора диффузного слоя частиц Z_рН = 73 % и степень дефектности кристаллита Z_Мк = 24 %. Площадь удельной поверхности частиц Z_Sуд = 1 % и дефектность пакета минерала каолинита Z_с = 2 % существенного влияния на сорбцию не оказывают. При давлениях обработки каолина 150–800 МПа наибольшее влияние на сорбционную активность каолина оказывают дефектность пакета минерала каолинита Z_с = 74 % и кристаллита Z_Мк = 19 %. Площадь удельной поверхности частиц Z_Sуд = 3 % и рН раствора диффузного слоя частиц Z_рН = 4 % существенного влияния на сорбцию не оказывают.
  Ключевые слова: глина, каолин, бентонит, структура, свойства, давление, сорбция, метиленовый голубой, энергетический потенциал, ИК-спектроскопия, дефектность, температура, кристаллическая решетка, октаэдрический лист, тетраэдрический лист.

Середин Валерий Викторович
Пермский государственный национальный исследовательский университет
seredin@nedra.perm.ru
614990, Россия, г. Пермь, ул. Букирева, 15

Ситева Ольга Сергеевна
Пермский государственный национальный исследовательский университет
sisesin@rambler.ru
614990, Россия, г. Пермь, ул. Букирева, 15

Алванян Карине Антоновна
Пермский государственный национальный исследовательский университет
karishuta@yandex.ru
614990, Россия, г. Пермь, ул. Букирева, 15

Андрианов Андрей Владимирович
Пермский государственный национальный исследовательский университет
andrianov@nedra.perm.ru
614990, Россия, г. Пермь, ул. Букирева, 15

1. Вяхирев Н.П. Промежуточные формы в непрерывном ряду аморфное вещество – каолинит // Рентгенография минерального сырья. – М.: Недра, 1966. – Т. 5. – С. 128–131.
2. Гойло Э.А., Котов Н.В., Франк-Каменецкий В.А. Экспериментальное исследование влияния давления и температуры на кристаллические структуры каолинита, иллита и монтмориллонита // Физические методы исследования осадочных пород. – М.: Наука, 1966. – С. 123–129.
3. Франк-Каменецкий В.А., Котов Н.В., Гойло Э.А. Изменение структуры глинистых минералов в различных темодинамических условиях // Рентгенография минерального сырья. – М.: Недра, 1970. – № 7. – С. 166–174.
4. Влияние давления на формирование дефектности структурного пакета и минерала каолинит / В.В. Середин, Н.А. Медведева, О.С. Ситева, Д.В. Иванов // Инженерная геология. – 2019. – Т. ХIV, № 4. – С. 44–54. 
5. Exploring the relationship between th(iv) adsorption and the structure alteration of phlogopite / H. Wu, P. Liu, W. Wu, Q. Fan, X. Zhao, P. Li, J. Liang, S. Qiang // Applied Clay Science. – 2018. – Vol. 152. – P. 295–302. DOI: 10.1016/j.clay.2017.11.026
6. Середин В.В., Андрианов А.В. К вопросу о методике определения прочностных характеристик грунтов // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6. – С. 946.
7. Усов П.Г., Губер Э.А. Изменение механической прочности изделий из глины в связи со структурными изменениями глинистых минералов при обжиге // Известия Томского политехнического института. – 1971. – Т. 174. – С. 66–72.
8. Possibilities for calculating the stress state of rocks during their uniaxial tension and compression / V.V. Seredin, A.S. Khrulev, S.S. Andreiko, V.I. Galkin // AIP Conference Proceedings. – 2020. – Vol. 2216 (1). – Р. 020011. DOI: 10.1063/5.0003676
9. Changes in adhesion force on kaolin under pressures / V. Seredin, M. Fyodorov, I. Lunegov, V. Galkin // AIP Conference Proceedings. – 2020. – Vol. 2216 (1). – Р. 040004. DOI: 10.1063/5.0003673
10. Физико-химическая механика дисперсных минералов / С.П. Ничипоренко, Н.Н. Круглицкий, А.А. Панасевич, В.В. Хилько. – Киев: Наукова думка, 1974. 
11. Тарасевич Ю.И., Овчаренко Ф.Д. Адсорбция на глинистых минералах. – Киев: Наукова думка, 1975.
12. The effect of micronization on kaolinites and their sorption behavior / G. Suraj, C.S.P. Iyer, S. Rugmini, M. Lalithambika // Applied Clay Science. – 1997. – Vol. 12. – P. 111–130. DOI: 10.1016/S0169-1317(96)00044-0
13. Каченов В.И., Середин В.В., Карманов С.В. К вопросу о влиянии нефтяных загрязнений на свойства грунтов // Геология и полезные ископаемые Западного Урала. – 2011. – № 11. – С. 164–165.
14. Сорбционные свойства брусита и глинистых смесей на его основе / В.А. Королев, Е.Н. Самарин, В.А. Панфилов, И.В. Романова // Экология и промышленность России. – 2016. – Т. 20, № 1. – С. 18–24. DOI: 10.18412/1816-0395-2016-1-18-24
15. Changes in physical-chemical properties of clay under compression / V.V. Seredin, A.V. Rastegayev, E.G. Panova, N.A. Medvedeva // International Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2017. – Т. 4, № 3. – С. 22.
16. Королев В.А., Нестеров В.С. Физико-химические закономерности изменения электрических зарядов частиц глинистых грунтов // Инженерная геология. – 2017. – № 4. – С. 50–60. DOI: 10.25296/1993-5056-2017-4-50-60
17. Fil B., Özmetin C., Korkmaz M. Characterization and electrokinetic properties of montmoril // Bulgarian Chemical Communications. – 2014. – Vol. 46, № 2. – P. 258–263. 
18. Влияние давления на площадь активной поверхности частиц глинистых грунтов / В.В. Середин, А.В. Растегаев, Н.А. Медведева, Т.Ю. Паршина // Инженерная геология. – 2017. – № 3. – С. 18–27.
19. Пушкарева Г.И. Влияние температурной обработки брусита на его сорбционные свойства // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. – 2000. – № 6. – С. 90–93.
20. Кара-Сал Б.К., Сапелкина Т.В. Повышение адсорбционных свойств глинистых пород Тувы в зависимости от методов активации // Актуальные проблемы современной науки. – 2012. – № 5. – С. 158–162.
21. Болдырев В.В. Механохимия и механическая активация твердых веществ // Успехи химии. – 2006. – Т. 75, № 3. – С. 203–216. DOI: 10.1070/RC2006v075n03ABEH001205
22. Медведева Н.А., Ситева О.С., Середин В.В. Сорбционная способность глин, подверженных сжатию // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2018. – Т. 18, № 2. – С. 118–128. DOI: 10.15593/2224-9923/2018.4.2
23. Закономерности изменения содержания связанной воды в каолиновой глине при ее сжатии высокими давлениями / В.В. Середин, Н.А. Медведева, А.В. Анюхина, А.В. Андрианов // Вестник Пермского университета. – 2018. – Т. 17, № 4. – С. 359–369. DOI: 10.17072/psu.geol.17.4.359
24. Galan E., Aparicio P., Gonzalez Â. The effect of pressure on order/disorder in kaolinite under wet and dry conditions // Clays and Clay Minerals. – 2006. – Vol. 54, № 2. – P. 230–239. DOI: 10.1346/CCMN.2006.0540208
25. Сорбционные свойства УФ-активированных глин Ангольских месторождений / Ж.А. Сапронова, В.С. Лесовик, М.Ж. Гомес, К.И. Шайхиева // Вестник Казанского национального исследовательского технического университета. – 2015. – Т. 18, № 1. – С. 91–93.
26. Sruthi P.L., Reddy P.H.P. Swelling and mineralogical characteristics of alkali-transformed kaolinitic clays // Applied Clay Science. – 2019. – Vol. 183. – P. 353–362. DOI: 10.1016/j.clay.2019.105353
27. Мосталыгина Л.В., Чернова Е.А., Бухтояров О.И. Кислотная активация бентонитовой глины // Вестник ЮУрГУ. – 2012. – № 24. – С. 57–61.
28. Коссовская А.Г., Шутов В.Д., Дриц В.А. Глинистые минералы – индикаторы глубинного изменения терригенных пород // Геохимия, минералогия и петрография осадочных образований. – М: Изд-во АН СССР, 1963. – С. 68–73.
29. Range K.J., Range A., Weiss A. Fire-clay type kaolinite or fire-clay mineral Experimental classification of kaolinite-halloysite minerals // Proceedings of the International Clay Conference in Tokyo. – Tokyo, 1969. – P. 3–13.
30. La Iglesia A. Pressure induced disorder in kaolinite // Clay Minerals. – 1993. – № 28. – P. 311–319. DOI: 10.1180/claymin.1993.028.2.11
31. Дятлова Е.М., Бобкова Н.М., Сергиевич О.А. ИК-спектроскопическое исследование каолинового сырья белорусских месторождений // Проблемы недропользования. – 2019. – № 2. – С. 143–149. DOI: 10.25635/2313-1586.2019.02.143
32. Плюснина И.И. Инфракрасные спектры минералов. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1976.
33. Changes of energy potential on clay particle surfaces at high pressures / V.V. Seredin, T.Y. Parshina, A.V. Rastegaev, V.I. Galkin, G.A. Isaeva // Applied Clay Science. – 2018. – Vol. 155. – Р. 8–14. DOI: 10.1016/j.clay.2017.12.042
34. Котельников Д.Д., Конюхов А.И. Глинистые минералы осадочных пород. – М.: Недра, 1986.
35. Chukanov N.V. Infrared spectra of mineral species. – Springer, 2014. DOI: 10.1007/978-94-007-7128-4
36. Пластинина М.А., Куковский Е.Г. Степень совершенства каолинитов по данным рентгенографии и ИК-спектроскопии // Минералогический журнал. – 1979. – Т. 1, № 2. – С. 67–72.
37. Depth-dependent transformation of kaolinite to dickite in sandstones of the Norwegian continental shelf / S.N. Ehrenberg, P. Aagaard, M.J. Wilson, A.R. Fraser, D.M.L. Duthie // Clay Minerals. – 1993. – № 28. – P. 325–352. DOI: 10.1180/claymin.1993.028.3.01
38. Франк-Каменецкий В.А. Рентгенография основных типов породообразующих минералов (слоистые и каркасные силикаты). – Л.: Недра, 1983.
39. Шлыков В.Г. Рентгеновский анализ минерального состава дисперсных грунтов. – М.: ГЕОС, 2006.
40. Infrared and Raman Spectroscopies of Clay Minerals / W.P. Gates, J.T. Kloprogge, J. Madejova, F. Bergaya, W.P. Gates, S. Petit // Elsevier. – 2017. – Vol. 8. – Р. 620.
41. Characterization and differentiation of kaolinites from selected czech deposits using infrared spectroscopy and differential thermal analysis / L. Vaculíkova, E. Plevová, S. Vallová, I. Koutník // Acta Geodynamica et Geomaterialia. – 2011. – Vol. 8, № 1 (161). – P. 59–67.
42. Defects in structure as the sources of the surface charges of kaolinite / Xiaoyan Zhu, Zhichao Zhu, Xinrong Lei, Chunjie Yan // Applied Clay Science. – 2016. – Vol. 124–125. – P. 127–136. DOI: 10.1016/j.clay.2016.01.033
43. Каченов В.И., Середин В.В., Карманов С.В. К вопросу о влиянии нефтяных загрязнений на свойства грунтов // Геология и полезные ископаемые Западного Урала. – 2011. – № 11. – С. 164–165.
44. Красильников П.А. Использование геоинформационных систем для решения прогнозных инженерно-геологических задач при разработке месторождений полезных ископаемых // Вестник Пермского университета. Геология. – 2020. – Т. 19, № 1. – С. 65–72. DOI: 10.17072/psu.geol.19.1.65
45. Оценка точности определения прогнозных запасов нефти в пределах Соликамской впадины / А.В. Растегаев, В.И. Галкин, В.Л. Козлова, И.В. Воеводкин, И.А. Ванцева // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 8–12.

  Территория южной части Пермского края характеризуется большой нефтегазогеологической изученностью, здесь открыто порядка 150 месторождений нефти и газа, пробурено более 7000 глубоких скважин, проведены сейсморазведочные работы в формате 3D на площади более 5000 км². Изученность территории позволяет получить огромный массив геологической информации, который можно использовать для поиска и прогноза нефтегазоносности пропущенных или не исследованных ранее структур. Область исследования была ограничена с юга, запада и востока границами Пермского края, а с севера – условной линией по границе проведенных сейсморазведочных работ.
  Для изучения территории на основании поверхности отражающего горизонта Пермского края была построена трехмерная геологическая модель в программном комплексе IRAP RMS. В модели рассчитаны региональная, зональная и локальная составляющие отражающего горизонта Пермского края. Локальная составляющая позволила выделить структуры, которые поделены на три категории: структуры с установленной нефтегазоносностью, структуры, не содержащие нефть и газ (пустые), и структуры, по которым необходимо выполнить прогноз. В модели были рассчитаны структурные параметры, отражающие потенциал ловушки для аккумуляции и сохранения залежей углеводородов. Также в модель были загружены геохимические параметры, отражающие генерационный потенциал и миграционную составляющую, и гидрогеологические параметры как косвенные при определении насыщения структур УВ. Полученные сведения о значении каждого параметра по всем структурам позволили собрать в единую базу данных и провести прогноз нефтегазоносности структур методом машинного обучения – пошаговым линейным дискриминантным анализом. По итогам пошагового линейного дискриминантного анализа 138 прогнозируемых структур были отранжированы по степени их перспективности. На основании построенных индивидуальных вероятностных моделей получена карта региональной вероятности насыщения структур углеводородами, которая послужила основой для уточнения границ нефтегазогеологического районирования территории южной части Пермского края.
  Ключевые слова: региональное моделирование, структура, ловушка, нефтегазоносность, месторождение, углеводороды, пошаговый линейный дискриминантный анализ, отражающий горизонт, сейсморазведка, машинное обучение, органическое вещество, геохимия, гидрогеология, прогнозирование, вероятностная модель, критерий Пирсона.

Южаков Алексей Леонидович
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми
Alexey.yuzhakov@pnn.lukoil.com
​614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

Путилов Иван Сергеевич
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми
Ivan.putilov@pnn.lukoil.com
​614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

1. Южаков А.Л. Классификация структурных локальных остатков отражающего горизонта IIК на примере юга Пермского края // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых: материалы XI Всерос. науч.- техн. конф., г. Пермь, 7–9 ноября 2018 г. – Пермь, 2018. – С. 85.
2. Путилов И.С., Ладейщиков С.В. Комплексный подход при сейсмофациальном районировании нижнебобриковских отложений Чашкинского месторождения // Теория и практика разведочной и промысловой геофизики: материалы междунар. науч.- практ. конф., г. Пермь 26–27 ноября 2015 г. / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. – Пермь, 2015. – С. 150–154. 
3. Путилов И.С. Трехмерное геологическое моделирование при разработке нефтяных и газовых месторождений. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2011. – 72 с. 
4. Путилов И.С., Галкин В.И. Разработка методики вероятностно-статистического прогноза нефтегазоносности локализованных структур (на примере южной части Пермского края) // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 4. – С. 26–29.
5. Комплексный подход к изучению доманиковых отложений на территории Пермского края / И.С. Путилов, С.И. Соловьев, А.А. Обухов, Е.В. Пятунина // Перспективы увеличения ресурсной базы разрабатываемых отложений, в том числе из доманиковых отложений: сборник докладов по итогам межрегион. науч.-практ. конф., посвященной 70-летию НГДУ «Лениногорскнефть», Карабаш, 6–7 августа 2015 г. / ПАО «Татнефть». – Альметьевск, 2015. – С. 71–78. 
6. Кривощеков С.Н. Разработка регионально-зональных критериев прогноза нефтегазоносности территории Пермского Прикамья вероятностно-статистическими методами // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 10. – С. 10–14. 
7. Кривощеков С.Н., Галкин В.И., Волкова А.С. Разработка вероятностно-статистической методики прогноза нефтегазоносности структур // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 28–31.
8. Зональный прогноз нефтегазоносности девонского терригенного нефтегазоносного комплекса на юге Пермского края / О.А. Мелкишев, В.И. Галкин, Е.Е. Кожевникова, Т.В. Карасева // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 6. – С. 4–8. 
9. Kovalevskiy E. Geological Modelling on the Base of Geostatistics: Course Note. – Student Lecture Tour. – RUSSIA & CIS, 2011–2012.
10. Кривощеков С.Н., Кочнев А.А., Санников И.В. Перспективы нефтегазоносности отложений доманикового типа на территории Пермского края // Вестник Пермского национального исследовательского политехни­ческого университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2013. – № 9. – С. 18–26. DOI: 10.15593/2224-9923/2013.9.2
11. Геохимические показатели РОВ пород как критерии оценки перспектив нефтегазоносности / В.И. Галкин, И.А. Козлова, О.А. Мелкишев, М.А. Шадрина // Нефтепромысловое дело. – 2013. – № 9. – С. 28–31. 
12. Дюбруль О. Использование геостатис­тики для включения в геологическую модель сейсмических данных / Евр. ассоциация геоученых и инженеров (EAGE). – М., 2002. – 296 c. 
13. Воеводкин В.Л., Галкин В.И., Кривощеков С.Н. Исследование влияния критериев нефтегазоносности и изученности территории Пермского края на распределение месторождений углеводородов // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 6. – С. 30–34. 
14. Дифференцированная вероятностная оценка генерационных процессов в отложениях доманикового типа Пермского края / В.И. Галкин, Т.В. Карасева, И.А. Козлова, М.А. Носов, С.Н. Кривощеков // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 12. – С. 103–105. 
15. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Расчеты в условиях риска и неопределенности в нефтегазовых технологиях. – М.; Тюмень: Изд-во Тюмен. гос. ун-та, 2004. – 296 с. 
16. Ампилов Ю.П. Методы геолого-экономического моделирования ресурсов и запасов нефти и газа с учетом неопределенности и риска. – М.: Геоинформмарк, 2002. – 201 с. 
17. Галкин С.В. Вероятностный прогноз геологических рисков при поисках месторождений нефти и газа. – Пермь: Книжный мир, 2009. – 224 с. 
18. Методика вероятностной оценки геологических рисков при поисках нефтяных месторождений для территорий с высокой плотностью промышленных открытий / А.Р. Курчиков, В.Н. Бородкин, С.В. Галкин, В.И. Галкин, А.В. Растегаев // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2013. – № 10. – С. 4–13. 
19. Фокин. А. Риски и неопределенности в геологоразведочном процессе // Новатор. – 2011. – № 43. – С. 8–12. 
20. Meisner J., Demirmen F. The creaming method: a bayesian procedure to forecast future oil and gas discoveries in mature exploration provinces // Journal of the Royal Statistical Society. Series A. – 1981. – Vol. 144, № 1. – P. 1–31. DOI: 10.2307/2982158
21. Cosentino L. Integrated reservoir studies. – Paris: Editions Technip, 2001. – 400 p.
22. К методике оценки перспектив нефте­газоносности Соликамской депрессии по характеристикам локальных структур / В.И. Галкин, И.А. Козлова, А.В. Растегаев, И.В. Ванцева, С.Н. Кривощеков, В.Л. Воеводкин // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 12–17.
23. Путилов И.С. Научное обоснование вероятностно-статистических методов прогноза нефтегазоносности структур в условиях высокоизученных территорий. – Пермь, 2016. – 369 с.
24. Поисковые критерии нефти и газа в доманиковых отложениях Волго-Уральского бассейна / А.В. Ступакова, Н.П. Фадеева, Г.А. Калмыков, А.Х. Богомолов, Т.А. Кирюхина, Н.И. Коробова, Т.А. Шарданова, А.А. Суслова, Р.С. Сауткин, Е.Н. Полудеткина, Е.В. Козлова, Д.В. Митронов, Ф.В. Коркоц // Георесурсы. – 2015. – № 2 (61). – С. 77–86. DOI: 10.18599/grs.61.2.7
25. Отложения доманикового типа – возможный источник нетрадиционных углеводородов для Пермского края: обзор, перспективы, рекомендации / М.А. Носов, В.И. Галкин, С.Н. Кривощеков, О.А. Мелкишев // Нефтяное хозяйство. – 2012. – №10. – С. 90–91.
26. Карцев А.А. Гидрогеология нефтяных и газовых месторождений. – М.: Недра, 1972. – 280 с.
27. К методике оценки перспектив нефтегазоносности Соликамской депрессии по характеристикам локальных структур / В.И. Галкин, И.А. Козлова, А.В. Растегаев, И.В. Ванцева, С.Н. Кривощеков, В.Л. Воеводкин // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 12–17.
28. Галкин В.И., Растегаев А.В., Галкин С.В. Вероятностно-статистическая оценка нефте­газоносности локальных структур. – Екатеринбург, 2011. – 299 с. 
29. Галкин В.И., Соснин Н.Е. Разработка геолого-математических моделей для прогноза нефтегазоносности сложнопостроенных структур в девонских терригенных отложениях // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 4. – С. 28–31. 
30. Prediction of residual oil satiration by using the ratio of amplitude of time-lapse seismic data / L. Meng, L. Zhen, L. Minzhu, Z. Huilai // Geophysics. – 2017. – Vol. 82, № 1. – P. 1–12. DOI: 10.1190/geo2015-0453.1
31. Yarus J.M. Stochastic modeling and geostatistics // AAPG. – Tulsa, Oklahoma, 1994. – 231 p. 
32. Davis J.C. Statistics and Data Analysis in Geology. – 3Rd Edition. – John Wiley & Sons, 2002. – 656 p.
33. C.V. Deutsch Geostatistical Reservoir modelling. – Oxford University Press, 2002. 
34. Armstrong M. Basic Linear Geostatistics. – Springer, 1998. – 155 p. 
35. Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. – М.: Недра, 1990. – Кн. 1. – 319 с. 
36. Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. – М.: Недра, 1990. – Кн. 2. – 426 с. 
37. Справочник по математическим методам в геологии / Д.А. Родионов, Р.И. Коган, В.А. Голубева [и др.]. – М.: Недра, 1987. – 335 с. 
38. Южаков А.Л. прогноз нефтегазоносности структур по тектоническим элементам отражающего горизонта IIК южной части Пермского края // Новые направления нефтегазовой геологии и геохимии. Развитие геологоразведочных работ: сборник материалов II Междунар. науч. конф. – Пермь, 2019. – С. 195–200.
39. Johnson N.L., Leone F.C. Statistics and experimental design. – New York – London – Sydney – Toronto, 1977. – 606 p.
40. Montgomery D.C., Peck E.A., Introduction to linear regression analysis. – New York: John Wiley & Sons, 1982. – 504 p.
41. Yarus J.M. Stochastic modeling and geostatistics // AAPG. – Tulsa, Oklahoma, 1994. – 231 p.
42. Houze O., Viturat D., Fjaere O.S. Dinamie data analysis. – Paris: Kappa Engineering, 2008. – 694 p.
43. GSLIB: Geostatistical Software Library and User's Guide. – New York: Oxford University Press, 1998. – 369 p. 
44. Isaaks E.H., Srivastava R.M. An Introduction to Applied Geostatistics. – Oxford University Press, 1989. – 561 p. 
45. Kaufman M.G. Statistical issues in the assessment of undiscovered oil and gas resources. – MITCEEPR, 1992. – 30 p. 

  Осуществлена оценка влияния литолого-фациальных зон на процессы разработки пермокарбоновой залежи Усинского месторождения. Для достижения поставленной цели решаются задачи по определению фильтрационно-емкостных характеристик для каждой литолого-фациальной зоны, произведены анализ влияния фациальной зональности на степень извлечения нефти для пермокарбоновой залежи Усинского месторождения, оценка производительности после проведения пароциклических обработок. В качестве объекта исследования выбрана пермокарбоновая залежь Усинского месторождения, расположенного в Республики Коми. По разработанному формату была сформирована база данных по результатам петрофизического анализа керна, база по эффективности пароциклических обработок за пятилетний период. При определении фациальной принадлежности принята классификация карбонатных пород по Р.Х. Данему с дополнениями Эмбри и Кловена (по преобладанию в известняке структурных компонентов, типу цементирующего вещества, а также их взаимоотношению в породе). На основе вещественного состава породы и структурного параметра были выделены три основные фациальные зоны: карбонатная отмель (зона внутреннего рампа); органогенная постройка (зона среднего рампа); мелководно-шельфовая равнина (зона среднего рампа, частично зона внешнего рампа). Дополнительно можно выделить также такую фацию, как умеренно-глубоководная шельфовая равнина (зона внешнего рампа).
  В результате проведенных исследований построены графики распределения коэффициента вытеснения от пористости пород, даны рекомендации по определению первоочередных участков бурения по площади. По данным исследования керна в восточной части месторождения хорошо выделяется зона органогенных построек, образование которых происходило преимущественно в средне-позднекаменноугольное и раннепермское время. В северо-западной части месторождения предполагается существование внутреннего рампа с фациями карбонатной отмели. Выбрано размещение скважин первоочередного бурения с тем учетом, что каждый куст эксплуатационного бурения вскрывает фации органогенных построек, обладающих наилучшими фильтрационно-емкостными свойствами и коэффициентом вытеснения нефти.
  Ключевые слова: пароциклическая обработка, фильтрационно-емкостные свойства, классификация по Данему, литотип, фациальная зона, коэффициент вытеснения, карбонатная отмель, органогенная постройка, мелководно-шельфовая равнина.

Агеева Анастасия Юрьевна
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми
Anastasiya.Ageeva@pnn.lukoil.com
614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

Путилов Иван Сергеевич
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми
Ivan.Putilov@pnn.lukoil.com
614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

1. Алексин Г.А., Клещев А.А., Россихин Ю.А. Перспективы поисков нефти и газа на севере Тимано-Печорской провинции. – М.: ВНИИОЭНГ, 1982. – 44 с.
2. Тяжелые нефти Тимано-Печорской провинции / Л.А. Анищенко, О.В. Валяева, О.С. Процько, О.Ф. Разманова // Вестник института геологии Коми научного центра УрО РАН. – 2014. – № 9. – С. 11–14.
3. Башкирцева Н.Ю. Высоковязкие нефти и природные битумы // Вестник Казанского технологического университета. – 2014. – № 19. – С. 296–299.
4. Багринцева К.А. Трещиноватость осадочных пород. – М.: Недра, 1982.
5. Багринцева К.И. Карбонатные породы-коллекторы нефти и газа. – М.: Недра, 1977.
6. Багринцева К.И. Условия формирования и свойства карбонатных коллекторов нефти и газа. – М.: Изд-во РГГУ, 1999. – Т. 2. – 285 с.
7. Белозеров И.П., Губайдуллин М.Г., Юрьев А.В. Определение относительных фазовых проницаемостей на образцах полноразмерного керна. Развитие Северо-Арктического региона: проблемы и решения // Материалы научной конференции ППС, научных сотрудников и аспирантов Северного (Арктического) федерального университета имени М.В. Ломоносова. – Архангельск: Изд-во САФУ, 2014. – С. 21–25.
8. Карбонатные породы-коллекторы фанерозоя нефтегазоносных бассейнов России и ее сопредельных территорий / под ред. М.Д. Белонина. – СПб.: Недра, 2005. – Кн. 1. – 260 с.
9. Карбонатные породы-коллекторы фане­розоя нефтегазоносных бассейнов России и ее сопредельных территорий / под ред. М.Д. Белонина. – СПб.: Недра, 2005. – Кн. 2. – 156 с.
10. Бетехтин А.Г. Минералогия. – М.: Госгеолиздат, 1950.
11. Нефтегазопромысловая геология и гидрогеология залежей углеводородов / Ю.И. Брагин, С.Б. Вагин, И.С. Гутман, И.П. Чоловский. – М.: Недра, 2004.
12. Влияние вторичных изменений пород осадочных комплексов на их нефтегазоносность: сб. науч. тр. – Л.: Изд-во ВНИГРИ, 1982.
13. Гарушев А.Р., Иванов В.А. Особенности проектирования разработки нефтяных месторождений термическими методами // Разработка и эксплуатация высоковязких нефтей / ВНИПИтермнефть. – М.: Изд-во ВНИИОЭНГ, 1980.
14. Особенности изучения карбонатных пород-коллекторов лабораторными методами / И.П. Гурбатова [и др.]; Фил. ООО «ЛУКОЙЛ-инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми. – Пермь: Астер Диджитал, 2017. – 264 с.
15. Экспериментальное изучение фильтрационных свойств анизотропных коллекторов углеводородного сырья / М.Н. Дмитриев [и др.] // Бурение и нефть. – 2015. – № 11. – С. 6–9.
16. Желтов Ю.В., Кудинов В.И., Малофеев Г.Е. Разработка сложнопостроенных месторождений вязкой нефти в карбонатных коллекторах. – М.: Нефть и газ, 1997. – 387 с.
17. Жемчугова В.А. Резервуарная седиментология карбонатных отложений. – М.: ЕАГЕ Геомодель, 2014. – 232 с. 
18. Искрицкая Н.И., Макаревич В.Н. Необходимость ускоренного освоения месторождений высоковязких нефтей на территории России // Георесурсы. – 2014. – № 4. – С. 35–39.
19. Современные технологии добычи высоковязких нефтей / С.Г. Конесев, М.И. Хакимьянов, П.А. Хлюпин, Э.Ю. Кондратьев // Электротехнические системы и комплексы. – 2013. – № 5. – С. 301–307.
20. Костин Н.Г., Губайдуллин М.Г. Особенности определения коэффициента пористости сложных карбонатных коллекторов нефти и газа при моделировании термобарических условий // Проблемы рационального использования природного и техногенного сырья Баренцева региона в технологии строительных и технических материалов: материалы IV Междунар. конф. – Архангельск: Институт экологических проблем Севера УрО РАН, 2010. – С. 34–37.
21. Опыт применения третичных методов увеличения нефтеотдачи на месторождениях Пермского края / Н.А. Лядова, А.В. Распопов, Л.Н. Мужикова [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 7. – С. 92-95.
22. Петухов А.В. Теория и методология изучения структурно-пространственной зональности трещинных коллекторов нефти и газа. – Ухта: Ухтинский государственный технический университет, 2002. – 276 с.
23. Потехин Д.В., Путилов И.С. Опыт корректировки распределения литологии при трехмерном геологическом моделировании на основе представлений о геологическом строении нефтяных залежей // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2005. – № 5–6. – С. 48–50.
24. Козлова И.А., Путилов И.С., Филькина Н.А. Использование методов литолого- фациального анализа для уточнения геологического строения карбонатных залежей месторождений Соликамской депрессии // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 32–36.
25. Путилов И.С. Трехмерное геологическое моделирование при разработке нефтяных и газовых месторождений. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2011. – 72 с. 
26. Рузин Л.М., Урсегов С.О. Развитие тепловых методов разработки пермокарбоновой залежи Усинского месторождения // Нефтяное хозяйство. – 2005. – № 2. – С. 82-84.
27. Технологические принципы разработки залежей аномально вязких нефтей и битумов / Л.М. Рузин, И.Ф. Чупров, О.А. Морозюк, С.М. Дуркин. – М. – Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2015. – 480 с. 
28. Рузин Л.М., Выборов В.А. Влияние температуры на эффективность вытеснения высоковязкой нефти из пористой среды // Нефтяное хозяйство. – 1981. – № 6. – С. 39–42.
29. Селли Р.Ч. Древние обстановки осадконакопления: пер. с англ. – М.: Недра, 1989. – 296 с.
30. Чехович П.А. Карбонатные платформы в раннепалеозойских осадочных бассейнах. Седиментационные характеристики и методы изучения // Жизнь Земли. Геология, геодинамика, экология, музеология: сб. науч. тр. Музея землеведения. – М.: МГУ, 2010. – Т. 32. – С. 104–132.
31. Юрьев А.В., Шулев В.Е. Определение коэффициента вытеснения нефти водой на образцах полноразмерного керна // Вестник САФУ. Естественные науки. – 2015. – № 2. – С. 28–34.
32. Юрьева З.П., Валиукевичиус Йю Нижнедевонская карбонатная клиноформа Хорейверской впадины Тимано-Североуральского региона (стратиграфия, корреляция) // Литосфера. – 2014. – № 2. – С. 26–38.
33. Юрьева З.П., Валиукевичиус Йю Нижний девон Варандей-Адзьвинской структурной зоны (стратиграфия, корреляция) // Вестник Института геологии Коми НЦ УрО РАН. – 2012. – № 5. – С. 6–10.
34. Обломочные карбонаты пограничных отложений верхнего и нижнего девона / З.П. Юрьева [и др.] // Литология и нефтегазоносность карбонатных отложений: материалы Второго всерос. литологического совещания и Восьмого всерос. симпозиума по ископаемым кораллам и рифам. – Сыктывкар: Геопринт, 2001. – С. 116–118.
35. Oil families and their potential sources in the northeastern Timan Pechora basin, Russia / М.А. Abrams [et al.] // American Association of Petroleum Geologists Bulletin. – 1999. – Vol. 83. – P. 553–577. DOI: 10.1306/00AA9BF6-1730-11D7-8645000102C1865D
36. Advances in core evaluation. Accuracy and precision in reserves estimation // Reviewed Proceedings of the First Society of Core Analysts European Core Analysis Symposium. – London, 1990. – 567 p.
37. Arabjamaloei R., Daniels D., Ebeltoft E. Validation of permeability and relative permeability data using mercury injection capillary pressure data. – Norway: SCA, 2018. – 2 p. DOI: 10.1051/e3sconf/20198901001
38. Batycky J.P., Maini B.B., Fisher D.B. Simulation of Miscible Displacement in Full-Diameter Carbonate Cores // Society of Petroleum Engineers Journal. – Vol. 22. – SPE. – № 9233-PA. – 1982. – P. 647–657. DOI: 10.2118/9233-PA
39. Bynum Jr. R.S., Koepf E.H. Whole-Core Analysis Methods and Interpretation of Data from Carbonate Reservoirs // Journal of Petroleum Technology. – 1957. – № 9, iss. 11. – P. 11–15. DOI: 10.2118/817-G
40. Дементьев Л.Ф. Статистические методы обработки и анализа промыслово-геологических данных. – М.: Недра, 1966. –  206 с. 
41. Honarpour M.M., Djabbarah Nizar F., Sampath K. Whole Core Analysis – Experience and Challenges, Society of Petroleum Engineer // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. – 2006. – Dec. DOI: 10.2118/81575-MS
42. Rеcommended Prаctice fоr Cоre Anаlysis. АPI. RР 40, sеcond еdition. – Fеbruary, 1998. 236 p.
43. Tucker M.E., Wright V.P. Carbonate sedimentology. – Blackwell Science Ltd, 1990. – 484 p.
44. Watson G.S. Statistic on spheres. – New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. – 238 p.
45. Yarus J.M. Stochastic modeling and geostatistics. – Tulsa, Oklahoma, USA: AAPG, 1994. – 231 p.

  Актуальность работы обусловлена необходимостью использования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для решения инженерно-геодезических задач в нефтегазовой промышленности. Аэрофотосъемка беспилотными летательными аппаратами в настоящее время является передовой технологией в области геодезии, вытесняя такие методы, как тахеометрия, спутниковое позиционирование в режимах RTK, пилотируемая аэрофотосъемка, воздушное лазерное сканирование (ВЛС). Потенциал использования БПЛА в нефтегазовой отрасли на сегодняшний момент поистине огромен. Многие вопросы безопасности и надежности, на которые компании нефтегазовой отрасли традиционно тратят существенные средства, могут эффективно решаться с использованием БПЛА. Осуществлены: обработка данных, полученных с беспилотного комплекса в трех современных программных продуктах (Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594 (Россия), ERDAS IMAGINE, v 2015 (США) и Pix4Dmapper Pro (Швейцария)) различной степени автоматизации; оценка точности в ПО ArcMap посредством наложения топографического плана на ортофотоплан масштабного ряда 1:500 на рассматриваемую территорию; подсчет экономических и трудовременных затрат. В рамках выполнения исследования доказано, что использование БПЛА возможно не только для геодезических работ, но также и для решения других, не менее важных задач нефтегазовой отрасли, что приводит к снижению экономических и экологических рисков, автоматизации процессов, связанных с мониторингом нефтеобъектов, предотвращению попыток незаконных врезок в трубопровод, разливов нефти. Также на основании полученных ортофотопланов подтверждена экономическая, точностная и трудовременная целесообразность использования беспилотных комплексов. Установлено, что применение беспилотных летательных аппаратов в различных сферах нефтегазовой деятельности для решения инженерно-геодезических задач является неотъемлемой частью любой компании, занимающейся добычей и транспортировкой углеводородов.
  Ключевые слова: аэрофотосъемка, беспилотный летательный аппарат, беспилотный комплекс, снимки, ортофотоплан, карта высот, модель местности, пилотируемая аэрофотосъемка, нефтегазовая отрасль, программные продукты, топографический план, мониторинг объектов, разливы нефти, трубопроводы, незаконная деятельность.

Аникаева Анастасия Дмитриевна
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
anast.anickaeva@yandex.ru
614990, Россия, г. Пермь, Комсомольский пр., 29

Мартюшев Дмитрий Александрович
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
martyushevd@inbox.ru
614990, Россия, г. Пермь, Комсомольский пр., 29

1. Dubbini M., Curzio L.I., Campedelli A. Digital elevation models from unmanned aerial vehicle surveys for archaeological interpretation of terrain anomalies: case study of the Roman castrum of Burnum (Croatia) // Journal of Archaeological Science: Reports. – 2016. – Vol. 8. – P. 121–134. DOI: 10.1016/j.jasrep.2016.05.054
2. Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to capture micro-topography of Antarctic moss beds / Arko Lucieer, Darren Turner, Diana H. King, Sharon A. Robinson // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2014. – Vol. 27. – P. 53–62. DOI: 10.1016/j.jag.2013.05.011
3. Тайманова Г.К., Пак Р.Е. Беспилотные летательные аппараты для мониторинга нефтепроводов // International Scientific and Practical Conference World science. – 2018. – Vol. 1, № 1 (29). – P. 42–43.
4. Чуенкова А.А., Логачева А.В. Беспилотные летательные аппараты в геоинформационной сфере // Конструкторское бюро. – 2018. – № 3. – С. 34–42.
5. Ямщиков В.А. Беспилотные летательные аппараты // Интернаука. – 2019. – № 45–1 (127). – С. 75–77.
6. Смирнова М.С. Особенности разработки и обеспечения качества программных комплексов управления группировками беспилотных летательных аппаратов // Наука и бизнес: пути развития. – 2019. – № 7 (97). – С. 119–123.
7. Расчет маршрутов для группы беспилотных аппаратов / К.С. Подшивалова, С.Ф. Подшивалов, Н.В. Комолова, Ю.А. Павлова, С.В. Дунаев // Дневник науки. – 2019. – № 10 (34). – С. 13–15.
8. Gabrlik P. The Use of Direct Georeferencing in Aerial Photogrammetry with Micro UAV // IFAC-PapersOnLine. – 2015. – Vol. 48, issue 4. – P. 380–385. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.07.064
9. Satoshi Ishiguro, Hiroya Yamano, Hiroyuki Oguma Evaluation of DSMs generated from multi-temporal aerial photographs using emerging structure from motion–multi-view stereo technology // Geomorphology. – 2016. – Vol. 268. – P. 64–71. DOI: 10.1016/j.geomorph.2016.05.029
10. Aber J.S., Marzolff I., Ries J.B. Chapter 1: Introduction to Small-Format Aerial Photography // Small-Format Aerial Photography. – 2010. – P. 1–13. DOI: 10.1016/B978-0-12-812942-5.00001-X
11. The Lusi drone: A multidisciplinary  tool to access extreme environments / G. Di Stefano, G. Romeo, A. Mazzini, A. Iarocci, S. Pelphrey // Marine and Petroleum Geology. – 2018. – Vol. 90. – P. 26–37. DOI: 10.1016/j.marpetgeo.2017.07.006
12. Colomina I., Molina P. Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2014. – Vol. 92. – P. 79–97. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013
13. Siebert S., Teizer J. Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system // Automation in Construction. – 2014. – Vol. 41. – P. 1–14. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.01.004
14. Margaret Arblaster 11: New entrants into airspace – unmanned aircraft (drones) and increased space transportation // Air traffic management. – 2018. – P. 235–255. DOI: 10.1016/B978-0-12-811118-5.00011-4
15. СТО «ЛУКОЙ» 1.8.-2008. Карты и планы цифровые топографические, Требования к составу, структуре, содержанию, форматам представления, правилам обновления в ОАО «Лукойл» и организациях группы «Лукойл». – Пермь, 2008. – 45 с.
16. Руководство пользователя Agisoft PhotoScan Professional Edition, версия 1.2. 2004. – М., 2004. – 90 с.
17. Краснопевцев Б.В. Фотограмметрия. – М.: УПП «Репрография» МИИГАиК, 2008. – 160 с.
18. Токтошов Г.Ы. О создании геоинформационных система на основе гиперсетей для организации инженерной инфраструктуры современных городов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2016. – Т. 327, № 1. – C. 48–55.
19. Ковязин В.Ф., Романчиков А.Ю. Метод кадастровой оценки лесных земель с представлением результатов в виде геоинформации // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2017. – Т. 328, № 2. – C. 104–112.
20. Об экологических характеристиках огнетушащих веществ, используемых при тушении нефти и нефтепродуктов / И.Ф. Дадашов, В.М. Лобойченко, В.М. Стрелец, М.А. Гурбанова, Ф.М. Гаджизаде, А.И. Морозов // SOCAR Proceedings. – 2020. – № 2. – С. 79–84. DOI: 10.5510/OGP20200100425
21. Алигулиев Р.М., Фаталиев Т.Х., Мехтиев Ш.А. Промышленный интернет вещей: эволюция автоматизации в нефтегазовом комплексе // SOCAR Proceedings. – 2019. – № 2. – С. 66–71. DOI: 10.5510/OGP20190200391
22. Оптимизация энергетической стратегии нефтегазового предприятия / А.М. Шаммазов, И.А. Шаммазов, О.В. Смородова, С.В. Китаев, И.Р. Байков // SOCAR Proceedings. – 2018. – № 4. – С. 65–69. DOI: 10.5510/OGP20180400373
23. Кремчеев Э.А., Данилов А.С., Смирнов Ю.Д. Состояние метрологического обеспечения систем мониторинга на базе беспилотных воздушных судов // Записки горного института. – 2019. – Т. 235. – С. 96–105. DOI: 10.31897/PMI.2019.1.96
24. Catur Aries Rokhmana The Potential of UAV-based Remote Sensing for Supporting Precision Agriculture in Indonesia // Procedia Environmental Sciences. – 2015. – Vol. 24. – P. 245–253. DOI: 10.1016/j.proenv.2015.03.032
25. Construction and Accuracy Test of 3D Model of Non-Metric Camera Images Using Agisoft PhotoScan / Xiu quan Li, Zhu and Chen, Li ting Zhang, Dan Jia // Procedia Environmental Sciences. – 2016. – Vol. 36. – P. 184–190. DOI: 10.1016/j.proenv.2016.09.031
26. Pajares G., Overview and Current Status of Remote Sensing Applications Based on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. – 2015. – Vol. 81, issue 4. – P. 281–329. DOI: 10.14358/PERS.81.4.281
27. UAVs as remote sensing platform in glaciology: Present applications and prospects / Anshuman Bhardwaj, Lydia Sam, F. Akanksha, Javier Martín-Torres, Rajesh Kumar // Remote Sensing of Environment. – 2016. – Vol. 175. – P. 196–204. DOI: 10.1016/j.rse.2015.12.029
28. Пространственные модели, разрабаты­ваемые с применением лазерного сканирования на газоконденсатных месторождениях Северной строительно-климатической зоны / С.Н. Меньшиков, А.А. Джалябов, Г.Г. Васильев, И.А. Леонович, О.М. Ермилов // Записки горного института. – 2019. – Т. 238. – С. 430–437. DOI: 10.31897/pmi.2019.4.430
29. Визуализация программного обеспечения на базе средств виртуальной реальности геопростраственных данных. Обзор и перспективы разработки / В.Л. Авербух, Н.В. Авербух, П.А. Васев, И.Л. Гвоздарев, Г.И. Левчук, Л.О. Мелкозеров // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 1. – C. 195–210. DOI: 10.18799/24131830/2020/1/2461
30. Зоев И.В., Марков Н.Г., Рыжова С.Е. Интеллектуальная система компьютерного зрения беспилотных летательных аппаратов для мониторинга технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 11. – C. 34–49. DOI: 10.18799/24131830/2019/11/2346
31. Латыпов А.И., Яббарова Е.Н. Об интерпретации данных статического зондирования грунтов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 10. – C. 82–90. DOI: 10.18799/24131830/2019/10/2300
32. Организация системы геоинфор­мационного мониторинга состояния земельных ресурсов прибрежной зоны Новосибирского водохранилища / А.П. Карпик, Е.И. Аврунев, Н.И. Добротворская, А.В. Дубровский, О.И. Малыгина, В.К. Попов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 8. – C. 133–145. DOI: 10.18799/24131830/2019/8/2219
33. Епифанова Е.А., Строкова Л.А. Анализ деформаций прожекторной мачты при помощи наземного лазерного сканирования и метода конечных элементов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 5. – C. 7–17. DOI: 10.18799/24131830/2019/5/267
34. Bharat Rao, Ashwin Goutham Gopi, Romana Maione The societal impact of commercial drones // Technology in society. – 2016. – Vol. 45. – P. 83–90. DOI: 10.1016/j.techsoc.2016.02.009
35. Duarte Use of unmanned aerial vehicles for efficient beach litter monitoring / Cecilia Martin, Stephen Parkes, Qiannan Zhang, Xiangliang Zhang, M. Carlos // Marine pollution bulletin. – 2018. – Vol. 131. – P. 662–673. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2018.04.045
36. Konar B., Iken K. The use of unmanned aerial vehicle imagery in intertidal monitoring // Deep-sea research part II: topical studies in oceanography. – 2018. – Vol. 147. – P.79–86. DOI: 10.1016/j.dsr2.2017.04.010
37. Safety and security management with unmanned aerial vehicle (UAV) in oil and gas industry / Jaeyoung Cho, Gino Lim, Taofeek Biobaku, Seonjin Kim, Hamid Parsaei // Procedia manufacturing. – 2015. – Vol. 3. – P. 1342–1349. DOI: 10.1016/j.promfg.2015.07.290
38. Волкова И.И., Белов Н.С., Шаплыгина Т.В. Геопространственный анализ природно­антропогенной трансформации эоловых прибрежно-морских природных комплексов с использованием наземного лазерного сканирования // Маркшейдерский вестник. – 2020. – № 1 (134). – С. 41–45.
39. Прокоп А.Д. Обоснование точности определяемых величин при производстве маркшейдерских съемок с применением программно-аппаратных комплексов // Маркшейдерский вестник. – 2020. – № 1 (134). – С. 46–49.
40. Павлов В.И. Аэрофотосъемка водного пространства // Маркшейдерский вестник. – 2019. – № 6 (133). – С. 40–44.
41. Волков В.И., Волков Н.В., Волков О.В. Новый подход к применению маркшейдерско-геодезических наблюдений для контроля техногенных последствий разработки нефтегазовых месторождений // Маркшейдерский вестник. – 2018. – № 3 (124). – С. 45–50.
42. Чан Т.Ш., Кузин А.А. Анализ влияния кривизны Земли на результаты спутниковых и традиционных измерений в топоцентрической системе координат // Маркшейдерский вестник. – 2018. – № 6 (127). – С. 38–43.
43. Вердиев С.Б. Анализ погрешности геодезических средств измерения дистанций, вызванных атмосферными осадками // Маркшейдерский вестник. – 2018. – № 6 (127). – С. 44–48.
44. Клочков В.В., Никитова А.К. Метод прогнозирования спроса на беспилотные летательные аппараты и работы по воздушному патрулированию // Проблемы прогнозирования. – 2007. – № 6 (105). – С. 144–152.
45. Никишев В.К., Сергеев Е.С. Беспилотные летательные аппараты – моделирование динамики и перспективы развития // Теоретические и прикладные аспекты современной науки. – 2014. – № 6–3. – С. 85–87.

  Неопределенности исходных данных при создании геолого-гидродинамической модели пласта могут привести к погрешности результатов моделирования и, следовательно, к неверной экономической оценке и перспективе нефтяного или газового месторождения.
  С целью повышения прогнозной надежности осуществлена оценка влияния исходных параметров гидродинамической модели на прогноз основных технологических показателей разработки на примере турнейского объекта Солдатовского месторождения.
  В исследовании представлен ориентировочный алгоритм, позволяющий снизить неопределенности и повысить надежность прогноза технологических показателей разработки, полученного с помощью геолого-гидродинамической модели пласта. Алгоритм включает в себя обоснованный выбор исходных параметров неопределенности, оценку степени влияния исходных параметров на гидродинамическую модель пласта с помощью анализа чувствительности, выбор оптимального диапазона изменения параметров неопределенности в результате многовариантной адаптации гидродинамической модели, расчет и анализ многовариантного прогноза гидродинамической модели пласта.
  Итогом работы является уточнение проектных технологических показателей разработки, оценка рисков неподтверждения прогноза гидродинамической модели, а также рекомендации и предложения по исследованию тех параметров неопределенности, которые оказали наибольшее влияние на расчетные технологические показатели разработки объекта. Как итог представлена блок-схема применяемого подхода с целью обобщения и тиражирования на перспективных и значимых месторождениях нефти и газа.
  Описываемый подход адаптации модели и расчета прогнозных вариантов в условиях неопределенности исходных параметров модели позволит получить более достоверную и менее субъективную гидродинамическую модель пласта, что, в свою очередь, снизит вероятность неверной оценки перспективы «молодого» месторождения или месторождения, разрабатываемого на ранней стадии.
  Ключевые слова: гидродинамическое моделирование, параметры неопределенности, многовариантное моделирование, стохастический анализ, адаптация модели, прогноз технологических параметров разработки, уточнение уровней добычи нефти, анализ чувствительности, прирост добычи нефти, равновесные варианты адаптации, секторная модель, вероятностная оценка рисков, перцентиль, математическое ожидание, факторный анализ.

Козырев Никита Дмитриевич
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми 
Nikita.Kozyrev@pnn.lukoil.com
614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

Вишняков Алексей Юрьевич
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми 
Aleksej.Vishnyakov@pnn.lukoil.com
614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

Путилов Иван Сергеевич
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми 
Ivan.Putilov@pnn.lukoil.com
614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

1. Гавура В.Е. Геология и разработка нефтяных и газонефтяных месторождений. – М.: ВНИИОЭНГ, 1995. – 496 с.
2. Азиз Х., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем. – М.: Недра, 1982. – 407 с.
3. Кричлоу Г.Б. Современная разработка нефтяных месторождений – проблемы моделирования. – М.: Недра, 1979. – 303 с.
4. Насыбуллин А.В., Антонов О.Г. Постоянно действующая геолого-техно­логическая модель 3 блока Березовской площади // Сб. научных трудов ТатНИПИнефть / ОАО «Татнефть». – М.: Изд-во ВНИИОЭНГ, 2012. – № 80. – С. 91–95. 
5. Козырев Н.Д., Ладейщикова Т.С., Жуланов Е.В. Моделирование геолого-технических мероприятий на Сибирском месторождении (залежь Бш-Срп) с использованием гидродинамического симулятора // Master’s Journal. – 2015. – № 1. – Р. 238–244.
6. Создание и использование постоянно действующей геолого-технологической модели третьего блока Березовской площади / А.Р. Рахманов, Р.Р. Ибатуллин, И.М. Бакиров, А.В. Насыбуллин, О.Г. Антонов // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 2. – С. 54–56. 
7. Sazonov E.O. Hydrodynamic simulation of reservoir fluids filtration at diverter technology conditions // Oil and Gas Business: electronic scientific journal. – 2013. – Issue 3. – P. 109–119. 
8. Гутман И.С. Балабан И.Ю. Методологические приемы оценки рисков и неопределенностей по зарубежным классификациям // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 11. – С. 88–93. 
9. Box G., Behnken D. Some new three level designs for the study of quantitative variables // Technometrics. – 1960. – Vol. 2. – P. 455–475. DOI: 10.2307/1266454
10. Todd M., Longstaff W. The Development, Testing and Application of a Numerical Simulator for Predicting Miscible Flood Performance // Journal of Petroleum Technology. – 1972. – Vol. 24, № 7. – Р. 874–882. DOI: 10.2118/3484-PA.
11. Гутман И.С. Методы подсчета запасов нефти и газа. – М.: Недра, 1985. – 244 с.
12. Гутман И.С. Балабан И.Ю. Геостатистика в промыслово-геологических исследованиях. – М.: РГУ НГ, 2011. – 154 с.
13. Hydrodynamic Modelling of Hydraulic Fracturing Fluid Injection in North Perth Basin Shale Gas Targets / Sankar Palat, Mina Torbatynia, Kerem Kanadikirik, Sunil Varma // SPE Asia Pacific Unconventional Resources Conference and Exhibition, 9–11 November. – Brisbane, Australia. Conference Paper SPE-176879, 2015. DOI: 10.2118/176879-MS.
14. Нестационарная фильтрация много­компонентной углеводородной системы при наличии объемного источника тепла / Л.А. Ковалева, Н.М. Насыров, Ф.Л. Саяхов, Ф.С. Хисматуллина // Известия вузов. Нефть и газ. – 1997. – № 3. – С. 37–42. 
15. Голф-Рахт Т.Д. Основы нефтепромысловой геологии и разработки трещиноватых коллекторов. – М.: Недра, 1986. – 608 с.
16. Черепанов С.С., Мартюшев Д.А., Пономарева И.Н. Оценка фильтрационно-емкостных свойств трещиноватых карбонатных коллекторов месторождений Предуральского краевого прогиба // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 3. – С. 62–65.
17. Myeong H. Noh, Larry W. Lake. Geochemical Modeling of Fracture Filling // SPE/DOE Improved Oil Recovery Symposium, 13–17 April. – Tulsa, Oklahoma. Conference Paper SPE-75245, 2002. DOI: 10.2118/75245-MS
18. Bortolan Neto L., Kotousov A. Residual opening of hydraulic fractures filled with compressible proppant // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. – 2013. – № 61. – P. 223–230. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2013.02.012
19. Delineation of Hydrodynamic/ Geodynamic Trapped Oil in Low Permeability Chalk / Nils L. Jacobsen, Finn Engstrom, A. Uldall, Niels W. Petersen // SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 3–6 October. – Houston, Texas. Society of Petroleum Engineers SPE-56514, 1999. DOI: 10.2118/56514-MS
20. A new set of type curves simplifies well test analysis / D. Bourdet [et al.] // World oil. – 1983. – May. – P. 95–106.
21. William Thomas Peake, Rion Harl Camerlo, Terrell Tankersley. Tengiz Reservoir Uncertainty Characterization and Modeling // SPE Caspian Carbonates Technology Conference, 8–10 November. – Atyrau, Kazakhstan. Conference Paper SPE-139561, 2010. DOI:10.2118/139561-MS
22. Denney D. Digital core laboratory: reservoir-core properties derived from 3D images // Journal of Petroleum Technology. – 2004. – Vol. 56, iss. 05. – P. 66–88. DOI: 10.2118/0504-0066-JPT
23. Comprehensive Mechanistic Model for Upward Two-Phase Flow in Wellbores / A.M. Ansari, N.D. Sylvester, C. Sarica, O. Shoham, J.P. Brill // SPE Production & Facilities. – 1994. – Vol. 9, № 2. – Р. 143–151. DOI: 10.2118/20630-PA
24. Jadhunandan P.P., Morrow N.R. Effect of wettability on waterflood recovery for crude-oil/brine/rock systems // SPE Reservoir Engineering. – 1995. – Vol. 10 (1). – P. 40–46. DOI: 10.2118/22597-PA
25. Podio A.L., McCoy J.N., Becker D. Integrated well performance and analysis // SPE Computer Applications. – 1992. – June. – P. 43–48. DOI: 10.2118/24060-PA
26. Оптимизация системы заводнения на основе трехмерного геолого-гидродинамического моделирования и искусственного интеллекта / А.В. Насыбуллин, О.Г. Антонов, А.А. Шутов, А.Р. Рахманов, Н.Ф. Гумаров, Б.Г. Ганиев // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 7. – С. 14–16. 
27. Повышение эффективности нефтедобычи при оптимизации системы заводнения на основе нейросетевого и гидродинамического моделирования / А.В. Насыбуллин, А.А. Шутов, О.Г. Антонов, Д.А. Разживин, А.Р. Рахманов, Б.Г. Ганиев // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. – 2014. – № 5. – С. 47–51.
28. Соснин Н.Е. Разработка статистических моделей для прогноза нефтегазоносности (на примере терригенных девонских отложений Северо-Татарского свода) // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2012. – № 5. – С. 16–25.
29. Дементьев Л.Ф. Статистические методы обработки и анализа промыслово-геологических данных. – М.: Недра, 1966. – 206 с.
30. Watson G.S. Statistic on spheres. – New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. – 238 р.
31. Путилов И.С., Галкин В.И. Применение вероятностного статистического анализа для изучения фациальной зональности турнефаменского карбонатного комплекса Сибирского месторождения // Нефтяное хозяйство. – 2007. – № 9. – С. 112–114.
32. Сазонов Е.О. Зейгман Ю.В. Анализ чувствительности модели к неопределенностям в условиях применения потокотклоняющих технологий. Экспресс-метод оценки эффективности технологии // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 10. – С. 102–105.
33. Мирзаджанзаде А.Х., Степанова Г.С. Математическая теория эксперимента в добыче нефти и газа. – М.: Недра, 1977. – 228 с.
34. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов. – 10-е изд., стереотип. – М.: Высшая школа, 2004. – 479 с.
35. Сафин Д.К. Методика вероятностно-статистической оценки коэффициента извлечения нефти из залежей на различных стадиях их изученности // Нефть и газ. – 2001. – № 4. – С. 63–66.
36. Yarus J.M. Stochastic modeling and geostatistics / AAPG. – Tulsa, Oklahoma, 1994. – 231 р.
37. Практическое руководство по интерпретации данных ГИС / М.Г. Латышова [и др.]. – М.: Недра, 2007. – 327 с.
38. Lebedev T.S. Model studies of physical properties of mineral matter in high pressure – temperature experiments // Phys. Earth and Planet. Inter. – 1980. – Vol. 25. – P. 292–303. DOI:10.1016/0031-9201(80)90126-0.
39. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Annals of Mathematical Statistics. – 1962. – Vol. 33. – P. 1065–1076. DOI: 10.1214/aoms/1177704472.
40. Гладков Е.А. Геологическое и гидродинамическое моделирование месторождений нефти и газа. – Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2012. – С. 25–35. – 87 с.
41. Комплексный подход к адаптации и прогнозу параметров вторичной пустотности для нефтяного месторождения имени Р. Требса / А.А. Гимазов, Е.Е. Фокеева, Р.У. Хайруллин, Д.М. Миниханов // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 10. – С. 20–23. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-10-20-23
42. Закиров Р.Х. Роль геолого-гидродинамического моделирования при проектировании разработки нефтяных месторождений // Георесурсы. – 2009. – № 4. – С. 34–36.
43. Боженюк Н.Н., Стрекалов А.В. Некоторые приемы адаптации гидродинами­ческой модели к истории разработки // Нефтегазовое дело. – 2016. – № 2. – С. 42–49.
44. Исследование процессов фильтрации воды в пористой среде методами физического и численного моделирования / К.В. Белов, А.Б. Лисенков, А.Д. Пономарев, Н.С. Горбатенко // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2017. – Т. 328, № 8. – С. 64–74.
45. Дикалов Д.В. Комплексный подход к созданию постоянно действующей геолого-технологической модели (на примере Западно-Тугровского месторождения) // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2018. – № 9. – С. 34–40. DOI: 10.30713/2413-5011-2018-9-34-40

  Актуальной проблемой разработки пермокарбоновой залежи Усинского месторождения является вовлечение в процесс разработки низкопроницаемых матричных блоков карбонатного коллектора, содержащих основные запасы высоковязкой нефти. С целью повышения эффективности применяемых в настоящее время тепловых методов увеличения нефтеотдачи авторами рассматривается вариант использования диоксида углерода в качестве агента воздействия на залежь. За счет высокой подвижности в сверхкритическом состоянии СО₂ теоретически способен проникать в матричные блоки, растворяться в нефти и дополнительно снижать ее вязкость. Таким образом, применение СО₂ совместно с теплоносителем потенциально может увеличить эффективность извлечения высоковязкой нефти и повысить показатели разработки пермокарбоновой залежи Усинского месторождения.
  При реализации технологий закачки диоксида углерода, в том числе в комбинации с различными агентами, дополнительная добыча нефти возможна за счет проявления различных факторов. Определение влияющих факторов и выявление наиболее критичных из них возможно путем выполнения лабораторных экспериментов. Поэтому этап лабораторных исследований является ключевым при обосновании эффективности технологии.
  Исследование посвящено описанию лабораторно-методического комплекса, разработанного на основе обзора мирового опыта и выполненных ранее лабораторных работ. Комплекс позволяет проводить необходимые исследования для оценки эффективности тепловых, газовых и комбинированных методов увеличения нефтеотдачи. В частности, авторами рассматривается экспериментальное оборудование и предлагается методология выполнения комплексных исследований технологии комбинированной закачки теплоносителя и диоксида углерода с целью обоснования эффективного метода извлечения сверхвязкой нефти.
  Ключевые слова: высоковязкая нефть, повышение нефтеотдачи, диоксид углерода, пермокарбоновая залежь Усинского месторождения, вытеснение нефти, лабораторные исследования, методология, методика, PVT, slim tube.

Калинин Станислав Александрович
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми
stanislav.kalinin@pnn.lukoil.com
​614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

Морозюк Олег Александрович
Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми
oleg.morozyuk@pnn.lukoil.com
​614015, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

1. Технологические принципы разработки залежей аномально вязких нефтей и битумов / Л.М. Рузин, И.Ф. Чупров, О.А. Морозюк, С.М. Дуркин. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2015. – 480 с.
2. Chemical, physical and thermal properties of carbon dioxide. Phase diagram included. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.en­gineeringtoolbox.com/СО2-carbon-dioxide-properties-d_2017.html (дата обращения: 17.11.2018).
3. Anwar S., Carroll J.J. Carbon Dioxide Thermodynamic Properties Handbook: Covering Temperatures from –20° to 250°C and Pressures up to 1000 Bar, Second Edition. Scrivener Publishing LLC. – Published by John Wiley & Sons, Inc., 2016. – 578 р.
4. Калинин С.А., Морозюк О.А. Разработка месторождений высоковязкой нефти в кар­бонатных коллекторах с использованием диоксида углерода. Анализ мирового опыта // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2019. – Т. 19, № 4. – С.373–387. DOI: 10.15593/2224-9923/2019.4.6
5. Технология вытеснения нефти паром с добавкой углекислого газа СО2 на поздней стадии вытеснения нефти паром – на примере блока J6 месторождения Синьцзян / Ч. Си, Ц. Ци, Т. Лю, Ю. Чжан, Ф. Чжао, Ц. Юй, Д. Шэнь, С. Ли // Российская нефтегазовая техническая конференция SPE. – М., 22–24 октября, 2019. DOI: 10.2118/196767-RU
6. Физическое моделирование технологии закачки СО2 в процессе парогравитационного дренажа / Ю. Чжан, Шэнь Дэхуан, Гао Юнжун [и др.] // Acta Petrolei Sinica. – 2014. – Vol. 35, № 6. – Р. 1147–1152. DOI: 10.7623/syxb201406012
7. Исследование технологии парового затопления с добавкой CO2 в вертикальных и горизонтальных скважинах / Ш. Лю, Ш. Ян, Ю. Гао [и др.] // Acta Petrolei Sinica. – 2008. – Vol. 29, № 3. – Р. 414–417. DOI: 10.7623/syxb200803019
8. Experimental study on effects of CO2 and improving oil recovery for CO2 assisted SAGD in super-heavy-oil reservoirs / C. Wang, P. Liu, F. Wang [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2018. – 165. – Р. 1073–1080. DOI: 10.1016/j.petrol.2018.02.058
9. Lake L.W. Enhanced Oil Recovery Fundamentals. – Society of Petroleum Engineers, 1985. – 2014. – 496 p.
10. Бабалян Г.А. Применение карбонизи­рованной воды для увеличения нефтеотдачи – М.: Недра, 1976 – 144 с.
11. Глазова В.М., Рыжик В.М. Применение двуокиси углерода для повышения нефтеотдачи пластов за рубежом. – М.: Изд-во ВНИИОЭНГ, 1986. – 45 с.
12. Zhang N., Wei M., Bai B. Statistical and analytical review of worldwide CO2 immiscible field applications // Fuel. – 2018. – Vol. 220. – P. 89–100. DOI: 10.1016/j.fuel.2018.01.140
13. Recharacterizing evolving fluid and PVT properties of Weyburn oil-СО2 system / P. Luo, V. Erl, N. Freitag, S. Huang // International Journal of Greenhouse Gas Control. – 2013. – № 16. – Р. 226–235. DOI: 10.1016/j.ijggc.2013.03.001
14. Miller J.S., Jones A.J. A laboratory study to determine physical characteristics of heavy oil after СО2 saturation // Second Joint Symposium on Enhanced Oil Recovery of the Society of Petroleum Engineers held in Tulsa. – Oklahoma, ApriI·8, 1981. DOI: 10.2118/9789-MS
15. F.M. Orr Jr., Yu A.D., Lien, C.L. Phase Behavior of СО2 and Crude Oil in Low-Temperature Reservoirs // SPE Journal. – 1981. – Vol. 21, № 4. – Р. 480–492. DOI: 10.2118/8813-PA
16. Сhung F.T.H., Ray A.J., Hal T.N. Measurements and Correlations of the Physical Properties of CO2/Heavy-Crude-Oil Mixtures // SPE Journal. – 1988. – Vol. 3, № 3. – Р. 822–828. DOI: 10.2118/15080-PA
17. Особенности взаимодействия сжиженного углекислого газа с высоковязкой нефтью. Часть 1. Объемное и фазовое поведение смесей / А.А. Лобанов, М.А. Звонков, М.В. Хлань, Е.Ю. Пустова, В.А. Коваленко, А.Б. Золотухин // Нефтепромысловое дело. – 2018. – № 4. – C. 24–30. DOI: 10.30713/0207-2351-2018-4-24-30
18. Особенности взаимодействия сжиженного углекислого газа с высоковязкой нефтью. Часть 2. Свойства фаз / А.А. Лобанов, К.А. Щеколдин, М.А. Звонков, М.В. Хлань, Е.Ю. Пустова, В.А. Коваленко, И.А. Стручков, А.Б. Золотухин // Нефтепромысловое дело. – 2018. – № 5. – C. 47–53. DOI: 10.30713/0207-2351-2018-5-47-53
19. Lashkarbolooki M., Riazi M., Ayatollahi S. Experimental investigation of dynamic swelling and Bond number of crude oil during carbonated water flooding; Effect of temperature and pressure // Fuel. – 2018. – № 214. – P. 135–143. DOI: 10.1016/j.fuel.2017.11.003
20. Zhang W., Wang Y., Ren T. Influence of injection pressure and injection volume of СО2 on asphaltene deposition // Petroleum Science and Technology. – 2017. – Vol. 35, № 4. – P. 313–318. DOI: 10.1080/10916466.2016.1258419
21. Miscible Displacement of Heavy West Sak Crude by Solvents in Slim Tube / A.K. Sharma, S.L. Patil, V.A. Kamath, G.D. Sharma // SPE California Regional Meeting held in Bakersfield. – California, April 5–7, 1989. DOI: 10.2118/18761-MS
22. Elsharkawy A.M., Poettmann F.H., Christiansen R.L. Measuring Minimum Miscibility Pressure: Slim-Tube or Rising-Bubble Method? // Eighth Symposium on Enhanced Oil Recovery held in Tulsa. – Oklahoma, April 22–24, 1992. DOI: 10.2118/24114-MS
23. Лян Мэн Физическое моделирование вытеснения нефти газом (растворителем) с использованием керновых моделей пласта и slim-tube: дис. … канд. техн. наук (25.00.2017). – М., 2016. – С. 85–86.
24. Wu R.S., Batycky J.P. Evaluation of miscibility from slim tube tests // The Journal of Canadian Petroleum Technology. – 1990. – Vol. 29, № 6. – P. 63–70. DOI: 10.2118/90-06-06
25. Christiansen R.L., Haines H.K. Rapid Measurement of Minimum Miscibility Pressure with the Rising- Bubble Apparatus // SPE Res. Eng. – 1987. – Vol. 2, № 4. – Р. 523–527. DOI: 10.2118/13114-PA
26. Rao D.N., Lee J.I. Evaluation of Minimum Miscibility Pressure and Composition for Terra Nova Offshore Project Using the New Vanishing Interfacial Tension Technique // SPE/DOE Improved Oil Recovery Symposium. – 2000. DOI:10.2118/59338-ms
27. Экспериментальное исследование процесса вытеснения высоковязкой нефти сверхкритическим диоксидом углерода в широком диапазоне термобарических условий [Электронный ресурс] / А.В. Радаев, Н.Р. Батраков, И.А. Кондратьев, А.А. Мухамадиев, А.Н. Сабирзянов // Георесурсы. – 2010. – № 2 (34). – С. 16–18. – URL: https://cyberlenin­ka.ru/article/n/eksperimentalnoe-issledovanie-pro­tsessa-vytesneniya-vysokovyazkoy-nefti-sverhkri­ti­cheskim-dioksidom-ugleroda-v-shirokom-diapazone (дата обращения: 10.02.2020). 
28. Влияние термобарических условий на коэффициент вытеснения нефтей различной вязкости сверхкритическим диоксидом углерода [Электронный ресурс] / А.В. Радаев, Э.Р. Насыров, Н.Р. Батраков, А.А. Мухамадиев, А.Н. Сабирзянов // Вести газовой науки. – 2011. – № 2 (7). – URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/vliyanie-termobaricheskih-usloviy-na-koef­fitsient-vytesneniya-neftey-razlichnoy-vyazkosti-sve­rhkriticheskim-dioksidom-ugleroda (дата обращения: 07.02.2020).
29. Исследование влияния термобарических условий на вытеснение нефти диоксидом углерода в сверхкритическом состоянии [Электронный ресурс] / Д.Г. Филенко, М.Н. Дадашев, В.А. Винокуров, Б.А. Григорьев // Вести газовой науки. – 2012. – № 3 (11). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vliyaniya-termobaricheskih-usloviy-na-vytesnenie-nefti-dioksidom-ugleroda-v-sverhkriticheskom-sosto­yanii (дата обращения: 25.01.2020).
30. A parametric investigation of the cyclic СО2 injection process / J. Wolcott, P. Schenewerk, T. Berzins, F. Karim // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 1995. – № 14. – P. 35–44. DOI: 10.1016/0920-4105(95)00020-8
31. Zheng S., Li H., Yang D. Pressure maintenance and improving oil recovery with immiscible СО2 injection in thin heavy oil reservoirs // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2013. – Vol. 112. – P. 139–152. DOI: 10.1016/j.petrol.2013.10.020
32. Seyyedsar S. M., Farzaneh S.A., Sohrabi M. Experimental investigation of tertiary СО2 injection for enhanced heavy oil recovery // Journal of Natural Gas Science and Engineering. – 2016. – Vol. 34. – P. 1205–1214. DOI: 10.1016/j.jngse.2016.08.020
33. Optimizing Cyclic СО2 Injection for Low-permeability Oil Reservoirs through Experimental Study / Z. Wang, J. Ma, R. Gao, F. Zeng, C. Huang, P. Tontiwachwuthikul, Z. Liang // Unconventional Resources Conference-Canada held in Calgary. – Alberta, Canada, 5–7 November, 2013. DOI: 10.2118/167193-MS
34. Iraji B., Shadizadeh S.R., Riazi M. Experimental investigation of СО2 huff and puff in a matrix-fracture system // Fuel. – 2015. – Vol. 158, № 15. – P. 105–112. DOI: 10.1016/j.fuel.2015.04.069
35. Alireza Emadi Enhanced heavy oil recovery by water and carbon dioxide flood: Submitted for the Degree of Doctoral of Philosophy In Petroleum Engineering. – Edinburgh, 2012. 
36. Liu S.C., Sharma M.P., Harris H. G. Steam And СО2 Combination Flooding of Fractured Cores: Experimental Studies // 46th Annual Technical Meeting of The Petroleum Society of CIM in Banff. – Alberta, Canada, May 14–17, 1995. DOI: 10.2118/95-80
37. Bagci A.S., Gumrah F. Effects of СО2 and CH4 addition to steam on recovery of West Kozluca heavy oil // SPE International Thermal Operations and Heavy Oil Symposium and Western Regional Meeting, 16–18 March. – Bakersfield, California, 2004. DOI: 10.2118/86953-MS
38. Experimental investigation of Liquid-СО2 and СО2-Emulsion Application for enhanced heavy oil recovery / A. Emadi, M. Sohrabi, S.A. Farzaneh, S. Ireland // SPE EAGE Annual Conference & Exhibition incorporating SPE Europec, 10–13 June. – London, UK, 2013. DOI: 10.3997/2214-4609.20130508
39. Zhang Y.P., Luo P., Huang S. Improved heavy oil recovery by СО2 injection augmented with chemicals // SPE International Oil and Gas Conference and Exhibition in China, 8–10 June. – Beijing, China, 2010. DOI: 10.2118/131368-MS
40. Comparative evaluation of immiscible, near miscible and miscible СО2 huff-n-puff to enhance oil recovery from a single matrix–fracture system (experimental and simulation studies) / F. Torabi, A. Qazvini Firouz, A. Kavousi, K. Asghari // Fuel. – 2012. – Vol. 93. – P. 443–453. DOI: 10.1016/j.fuel.2011.08.037
41. Liquid carbon dioxide flooding in low temperature oil reservoirs / B. Moradi, M. Awang, K.M. Sabil, M.A. Shoushtari, P. Moradi, Hamzeh Ajdari, M.T. Shuker // SPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition, 22–24 October. – Jakarta, Indonesia, 2013. DOI: 10.2118/165888-MS
42. ОСТ 39-195–86. Нефть. Метод определения коэффициента вытеснения нефти водой в лабораторных условиях. – М., 1986.
43. Klins M.A., Ali S.M.F. Heavy Oil Production By Carbon Dioxide Injection // Journal of Canadian Petroleum Technology. – 1982. – Vol. 21 (05). DOI:10.2118/82-05-06
44. ОСТ 153-39.2-048-2003. Нефть. Типовые исследования пластовых флюидов и сепарированных нефтей. – М., 2003.
45. Green D.W., Willhite G.P. Enhanced Oil Recovery // Society of Petroleum Engineers. – 1986. – 545 p.

  На современном этапе развития нефтяной промышленности, характеризующемся ростом доли трудноизвлекаемых запасов, количества скважин осложненного фонда, себестоимости добычи нефти и, как следствие, возрастанием требований к точности учета добычи и применения энерго- и ресурсоэффективных технологий разработки и добычи, в условиях необходимости многофакторности оценки перспектив развития активов на передовые роли выходит задача интеллектуализации промысла. В данной задаче прорабатываются вопросы автоматизации процессов и внедрения интегрированных подходов по оптимизации добычи, предупреждения и борьбы с осложнениями, эффективного управления разработкой активов как на оперативном, так и долгосрочном уровне. Комплексным и эффективным инструментом при решении поставленных задач на сегодняшний день является интегрированная модель, под которой понимается модель процесса добычи скважинной продукции (нефть, газ, вода), включающая в себя все элементы производственной цепочки в виде последовательно связанных моделей-компонентов. Интегрированное моделирование эффективно используется в оперативной деятельности ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» и является оптимальным инструментом для решения мультидисциплинарных задач в области разработки месторождений и технологии добычи, транспорта и подготовки нефти и газа (используется программное обеспечение компании Petroleum Experts). Опыт применения интегрированных моделей позволяет говорить о синергетическом эффекте, связанном с необходимостью развития сопутствующих направлений и проявляющемся в росте компетенций специалистов, улучшении качества и увеличении объема исходных данных, улучшении качества отдельных компонентов при их интеграции. Разработанный и обоснованный с применением интегрированных моделей и их отдельных компонентов комплекс мероприятий позволил получить дополнительную добычу нефти более 21,9 тыс. т.
  Ключевые слова: нефтяная промышленность, осложненный фонд, автоматизация, интеллектуализация, модели-компоненты, технологические режимы скважин, уровень отборов, оптимизация системы разработки, способ эксплуатации скважин, забойное давление, пластовое давление, технологический эффект, материальный баланс, гидродинамическая модель, геолого-технические мероприятия.

Филиппов Евгений Владимирович
ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ»
evgenij.filippov@lp.lukoil.com
​614990, Россия, г. Пермь, ул. Ленина, 62

Чумаков Геннадий Николаевич
ООО ИК «СИБИНТЕК»
chumakovgena@yandex.ru
​117152, Россия, г. Москва, Загородное шоссе, 1, корп. 1

Пономарева Инна Николаевна
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
permpolitech@gmail.com
​614990, Россия, г. Пермь, Комсомольский пр., 29

Мартюшев Дмитрий Александрович
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
martyushevd@inbox.ru
​614990, Россия, г. Пермь, Комсомольский пр., 29

1. Karl W. Bandilla, Bo Guo, Michael A. Celia Applicability of vertically integrated models for carbo storage modeling in structured heterogeneous domains // Energy Procedia. – 2017. – Vol.114. – P. 3312–3321. DOI: 10.1016/j.egypro.2017.03.1463
2. Towars the development of an integrated modelling framework underpinned by mineralogy / S. Ntlhabane, M. Becker, E. Charikinya, M. Voigt, R. Schouwstra, D. Bradshaw // Minerals Engineering. – 2018. – Vol. 116. – P. 123–131. DOI: 10.1016/j.mineng.2017.09.013
3. Интегрированное моделирование – инструмент повышения качества проектных решений для разработки нефтяных оторочек многопластовых нефтегазоконденсатных месторождений / Р.Т. Апасов, И.Л. Чамеев, А.И. Варавва, О.С. Верниковская, А.Р. Ильясов, В.И. Вирт // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 12. – C. 46–49. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-12-46-49
4. Мониторинг разработки месторождений с использованием интегрированного гидродинамического моделирования / А.В. Колмаков, В.А. Маришкин, А.С. Бордзиловский, В.Л. Терентьев, К.М. Федоров // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 7. – C. 100–102.
5. An integrated simulation model for analyzing electricity and gas systems / Burcin Cakir Erdener, Kwabena A. Pambour, Ricardo Bolado Lavin, Berna Dengiz // International journal of electrical power and energy systems. – 2014. – Vol. 61. – P. 410–420. DOI: 10.1016/j.ijepes.2014.03.052
6. An integrated model for asphaltene deposition in wellbores/pipelines above bubble pressure / Q. Guan, A. Goharzadeh, J.C. Chai, F.M. Vargas, S.L. Biswal, W.G. Chapman, M. Zhang, Y.F. Yap // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2018. – Vol. 169. – P. 353–373. DOI: 10.1016/j.petrol.2018.05.042
7. Власов А.И., Андреев К.В., Кырнаев Д.В. Совершенствование разработки и эксплуатации месторождений путем применения элементов «Интеллектуального месторождения» // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 3. – C. 68–69.
8. Практическая реализация концепции интегрированного проектирования для шельфового актива АО «Зарубежнефть» / И.С. Афанасьева, Г.Д. Федорченко, А.А. Кожемякин, В.А. Смыслов // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 8. – C. 94–97.
9. 3D integrated numerical model for Fluid-Structures-Seabed Interaction (FSSI): Loosely deposited seabed foundation / Ye. Jianhong, D.-S. Jeng, A.H.C. Chan, R. Wang, Q.C. Zhu // Soil Dynamics and Earthquake Engineering. – 2017. – Vol. 92. – P. 239–252. DOI: 10.1016/j.soildyn.2016.10.026
10. Modeling temperature-based oil-water relative permeability by integrating advanced intelligent models with grey wolf optimization: Application to thermal enhance oil recovery process / Nait Amar Menad, Zeraibi Noureddine, Abdolhossein Hemmati-Sarapardeh, Shahaboddin Shamshirband // Fuel. – 2019. – Vol. 242. – P. 649–663. DOI: 10.1016/j.fuel.2019.01.047
11. Akhmetzianov Atlas V., Kushner Alexei G., Lychagin Valentin V. Integrable models of oil displacement // IFAC-PapersOnLine. – 2015. – Vol. 48, issue 3. – P. 1264–1267. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.258
12. Horsholt S., Nick H.M., Jorgensen J.B. Oil production optimization of Black-Oil models by integration of Matlab and Eclipse E300 // IFAC-Papers Online. – 2018. – Vol. 51, issue 8. – P. 88–93. DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.06.360
13. Cuiwei Liu, Yuxing Li, Minghai Xu An integrated detection and location model for leakages in liquid pipelines // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – Vol. 175. – P. 852–867. DOI: 10.1016/j.petrol.2018.12.078
14. Integrated modeling of crop production and nitrate leaching with the Daisy model / Kiril Manevski, Christen D. Borgesen, Xiaoxin Li, Mathias N. Andersen, Per Abrahamsen, Chunsheng Hu, Soren Hansen // Methods’. – 2016. – Vol. 3. – P. 350–363. DOI: 10.1016/j.mex.2016.04.008
15. Интегрированное моделирование разработки нефтяной оторочки Песцового месторождения / И.В. Коваленко, А.Г. Выдрин, А.Ю. Семенов, А.Н. Суханов, М.В. Федоров // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 2. – C. 49–51. DOI: 10.24887/0028-2448-2019-2-49-51
16. Интегрированный подход к планированию показателей нефтегазодобыва­ющего предприятия в АО «Зарубежнефть» / С.И. Кудряшов, И.С. Афанасьева, А.В. Дашевский, А.А. Кожемякин // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 12. – C. 144–148.
17. Костюченко С.В., Кудряшов С.В., Воробьев П.В. Интегрированные модели для проектирования согласованных систем добычи и сбора нефти (часть 1) // Нефтяное хозяйство. – 2003. – № 11. – C. 100–103.
18. Опыт комплексного проектирования месторождений ОАО «Самаранефтегаз» / Г.Г. Гилаев, А.Э. Манасян, А.М. Воропаев, А.Ф. Исмагилов, И.Г. Хамитов, И.И. Киреев // Нефтяное хозяйство. – 2013. – № 3. – C. 54–57.
19. Интегрированное концептуальное проектирование, как инструмент системного инжиниринга / В.П. Батрашкин, Р.Р. Исмагилов, Р.А. Панов, А.Ф. Можчиль, Н.З. Гильмутдинова, Д.Е. Дмитриев // Нефтяное хозяйство. – 2016. – № 12. – C. 80–83.
20. Интегрированная модель для комплексного управления разработкой и обустройством месторождений / Р.Р. Исмагилов, Ю.В. Максимов, О.С. Ушмаев, А.Ф. Можчиль, Н.З. Гильмутдинов // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 12. – C. 71–73.
21. Цифровой концептуальный инжиниринг: автоматизация размещения объектов обустройства / Р.А. Панов, А.Ф. Можчиль, Д.Е. Дмитриев, П.О. Алексеев, А.В. Ельонышев, И.А. Ашихмин // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 12. – C. 72–75. DOI: 10.24887/0028-2448-2018-12-72-75
22. Integrated field operation and optimization / Silvya Dewi Rahmawati, Curtis Hays Whitson, Bjarne Foss, Arif Kuntadi // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2012. – Vol. 81. – P. 161–170. DOI: 10.1016/j.petrol.2011.12.027
23. Modeling framework for integrated, Model-based development of product-Service systems / Hristo Apostolov, Matthias Fischer, Daniel Olivotti, Sonja Dreyer, Martin Eigner // Procedia CIRP. – 2018. – Vol. 73. – P. 9–14. DOI: 10.1016/j.procir.2018.03.307
24. Integrated development optimization model and its solving method of multiple gas fields / Qiang Li, Haiquan Zhong, Yuan Wang, Youheng Leng, Chunqiu Guo // Petroleum Exploration and Development. – 2016. – Vol. 43, issue 2. – P. 293–300. DOI: 10.1016/S1876-3804(16)30033-7
25. Временный регламент оценки качества и приемки трехмерных цифровых геолого-гидродинамических моделей, представляемых пользователями недр в составе технических проектов разработки месторождений углеводородного сырья на рассмотрение Центральной комиссии по разработке Роснедра по углеводородному сырью / принят на расширенном заседании Центральной комиссии по разработке Роснедра по углеводородному сырью от 19.04.2012, № 5370, вводится в действие с 01.07.2012. – М., 2012.
26. Регламент сводного бизнес-процесса OP_00_08 «Интегрированное моделирование» в ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» / введен в действие в ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» Приказом а-835 от 30.03.2018 г. – Пермь, 2018.
27. Секретарев Ю.А., Мятеж Т.В., Мошкин Б.Н. Математическая модель управления функционированием генерирующей компании в современных условиях // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – Т. 329, № 2. – C. 146–158.
28. Технологические аспекты построения 3D-модели инженерных сооружений в городах арктического региона Российской Федерации / Е.И. Аврунев, А.В. Чернов, А.В. Дубровский, А.В. Комиссаров, Е.Ю. Пасечник // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – Т. 329, № 7. – C. 131–137.
29. Романовский Р.В. Применение методов компьютерного моделирования зон затопления при максимальных расчетных уровнях воды для решения проектных задач при рекультивации нарушенных земель, а также проектировании зданий и сооружений вблизи водных объектов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 2. – C. 186–201. DOI: 10.18799/24131830/2019/2/119
30. Шевкунов Н.О., Жигунова А.В., Шевкунова А.В. Качественная трансформация методов оценки эффективности инвестиционных проектов нефтедобычи // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2017. – Т. 328, № 4. – C. 67–74.
31. Mohammed K. Almedallah, Stuart D.C. Walsh Integrated well-path and surface-facility optimization for shallow-water oil and gas field developments // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – Vol. 174. – P. 859–871. DOI: 10.1016/j.petrol.2018.11.025
32. Integrated workflow of temperature transient analysis and pressure transient analysis for multistage fractured horizontal wells in tight oil reservoirs / Zhigang Cao, Peichao Li, Qingyu Li, Detang Lu // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2020. – Vol. 158. Article 119695. DOI: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.119695
33. Wygrala B.P. Integrated computer-aided basin modeling applied to analysis of hydrocarbon generation history in a Northern Italian oil field // Organic Geochemistry in Petroleum Exploration. – 1988. – P. 187–197. DOI: 10.1016/0146-6380(88)90039-3
34. Rodrigues H.W.L., Prata B.A., Bonates T.O. Integrated optimization model for location and sizing of offshore platforms and location of oil wells // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2016. – Vol. 145. – P. 734–741. DOI: 10.1016/j.petrol.2016.07.002
35. Нешич С., Стрелецкая В.В. Интегрированный подход при обращении и обратной закачке попутно добываемой воды // Георесурсы. – 2018. – Т. 20, № 1. – С. 25–31. DOI: 10.18599/grs.2018.1.25-31
36. Столяров В.Е., Еремин Н.А. Оптимизация процессов добычи газа при применении цифровых технологий // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2018. – № 6. – С. 54–61. DOI: 10.30713/2413-5011-2018-6-54-61
37. Longxin M.U., Zifei F.A.N., Anzhu X.U. Development characteristics, models and strategies for overseas oil and gas fields // Petroleum Exploration and Development. – 2018. – Vol. 45, iss. 4. – P. 735–744. DOI: 10.11698/PED.2018.04.14
38. Муллагалин И.З., Хатмуллина Е.И. Некоторые аспекты моделирования при планировании и анализе разработки // Георесурсы. – 2018. – Т. 20, № 3. – С. 165–167. DOI: 10.18599/grs.2018.3.165-167
39. Бобб И.Ф. Международный опыт создания нефтегазовых IT-технологий для моделирования месторождений // Георесурсы. – 2018. – Т. 20, № 3. – С. 193–196. DOI: 10.18599/grs.2018.3.103-196
40. Еремин Н.А., Столяров В.Е. О цифровизации процессов газодобычи на поздних стадиях разработки месторождений // SOCAR Proceedings. – 2020. – № 1. – С. 59–69. DOI: 10.5510/OGP20200100424
41. Концепция создания информационного обеспечения проектов освоения нефтегазовых ресурсов континентального шельфа / В.Е. Петренко, Д.А. Мирзов, Б.В. Черников, И.Э. Ибрагимов, О.Л. Архипов, А.Е. Ремизов // SOCAR Proceedings. – 2019. – № 4. – С. 73–80. DOI: 10.5510/OGP20190400414
42. Применение концептуального подхода к обустройству нефтегазового актива на примере Имилорского месторождения / А.Н. Карп, М.В. Криволапова, И.В. Паламарчук, И.В. Гулевич // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2020. – № 2 (338). – С. 69–75. DOI: 10.30713/2413-5011-2020-2(338)-69-75
43. Гончарова О.Р., Козлов С.В. Повышение эффективности разработки газонефтяных (нефтегазовых) залежей на основе подбора оптимальных проектных решений для месторождений Пермского края // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2020. – Т. 20, № 1. – С. 88–100. DOI: 10.15593/2224-9923/2020.1.8
44. Алигулиев Р.М., Фаталиев Т.Х., Мехтиев Ш.А. Промышленный интернет вещей: эволюция автоматизации в нефтегазовом комплексе // SOCAR Proceedings. – 2019. – № 2. – С. 66–71. DOI: 10.5510/OGP20190200391
45. Рогачев М.К., Мухаметшин В.В., Кулешова Л.С. Повышение эффективности использования ресурсной базы жидких углеводородов в юрских отложениях Западной Сибири // Записки горного института. – 2019. – Т. 240. – С. 711–715. DOI: 10.31897/PMI.2019.6.711