Энергосбережение и инновационные технологии в топливно-энергетическом комплексе: материалы Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов, посвященной 50-летию создания Тюменского индустриального институ

няющейся ситуации, нормативной базы, анализировать в короткие сроки большой объем неупорядоченной информации, работать в стрессовой ситуации, грамотно выражать свои мысли техническим языком. Также инже- нер-проектировщик должен быть разносторонне развитой личностью с высокой интеллектуальной, нравственной, информационной, экономической культурой, обладающий конкурентной работоспособностью.

Формирование этих качеств происходит по мере возникновения у будущего инженера-проектировщика комплекса общекультурных и профессиональных компетенций в ходе изучения базовой части технического, социального и экономического, информационно-правового и профессионального циклов дисциплины. Но эти циклы не содержат дисциплин, специально направленных на формирование рискологической компетенции будущих инженеров-проектировщиков нефтегазовой отрасли к действиям в нештатных ситуациях. Рискологическую компетенцию можно формировать, используя кейсовый (ситуационный) метод обучения. Данный метод позволяет глубже понимать и осмысливать материал. В процессе его изучения обучаемые, как правило, проявляют больше активности и самостоятельности, приобретают более прочные умения и навыки. Следовательно, эти умения и навыки станут их достоянием, собственным приобретением, которым они впоследствии смогут воспользоваться в своей практике. Достоинством кейсового метода является развитие системы ценностей персонала, профессиональных позиций, жизненных установок.

Традиционные методы обучения «закладывают» обязательные, нормативные знания, а ситуативное обучение с использованием кейс-стади учит поиску и использованию знаний в условиях динамичной ситуации, развивая гибкость, диалектичность мышления. Обучение с использованием метода кейс-стади должно быть непрерывным. Это позволит повысить качество подготовки инженеров-проектировщиков нефтегазовой отрасли.

Литература

1.Примаков Е. М. Аналитический доклад «Человеческий капитал выходит на первый план». «Российская газета» Столичный выпуск №

5981 (5). 2013.

2.Борисова Н. В., Скляренко А. Н. Проектирование как педагогическая категория и особенности проектирования в компетентностном формате. Научные труды МИМ ЛИНК. Выпуск 22.

3.Ахметова М. Н. «Становление готовности к проектированию и реализация педагогических технологий». Дисс. Доктора пед. наук, 13.00.01, М., 2006.

4.Федеральный Государственный образовательный стандарт ВПО, утвержденный приказом Министерства образования и науки РФ от 28 октября 2009 г., № 503, по направлению 131000 Нефтегазовое дело. – с. 31.

211

АНАЛИЗ ПОВЕДЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВОДОНОСНЫХ ПЛАСТОВ НА ПРИМЕРЕ СЕНОМАНСКОЙ ГАЗОВОЙ ЗАЛЕЖИ МЕДВЕЖЬЕГО НГКМ ПОСРЕДСТВОМ РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА

Ершова Л.М, Нимчук С.Ю г.Тюмень, ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый университет»

e-mail: [e-mail]

Современные возможности моделирования месторождений углеводородного сырья существенно повышают эффективность решений по управлению разработкой как на прогнозный период, так и в случае экстренного реагирования. Точность показателей, полученных при гидродинамическом моделировании, целиком и полностью зависит от учета всей геолого-промысловой информации по разработке залежи, полученной за весь период эксплуатации. Это позволяет инженеру лучше понять и воспроизвести в конечной модели процессы, которые впоследствии повлияют на динамику прогнозных показателей.

Для большинства газовых залежей Западной Сибири, приуроченных к сеноманской толще, дополнительным источником пластовой энергии при добыче из них углеводородного сырья являются примыкающие к ним водоносные пласты. В начальный промежуток времени поступление воды незначительно влияет на темп падения пластового давления и залежь ведет себя как при газовом режиме. Дальнейшее поступление воды в залежь приводит к заметному замедлению темпа падения пластового давления, что оказывает как благоприятное влияние на показатели разработки, так и приводит к некоторым отрицательным последствиям.

Прежде всего, в результате изменчивости коллекторских свойств продуктивных отложений по площади газоносности, а также при неравномерном распределении отборов газа по площади залежи велика вероятность преждевременного обводнения газовых скважин. Неоднородность продуктивных отложений по мощности и неравномерность их дренирования по разрезу приводят к быстрому продвижению воды по наиболее проницаемым и дренируемым пропласткам, что также вызывает преждевременное обводнение скважин и, как следствие, снижение коэффициента конечной газоотдачи пласта. Все это негативно отражается на техникоэкономических показателях разработки месторождения. Учет объемов внедрения воды и темпов продвижения уровня ГВК в прогнозных расчетах позволит эффективно определить технологические режимы работы скважин и, как следствие, избежать их преждевременного выбытия из эксплуатационного фонда.

212

Современные гидродинамические симуляторы при моделировании притока подошвенной воды в залежь позволяют применять как численные, так и аналитические модели водоносных пластов. Численные модели водоносных пластов представлены одномерным рядом ячеек в сетке моделирования. Аналитические модели определены вычисленными элементами общего истока в ячейках сетки пласта, с которыми они связаны. К ним относятся водоносные пласты Картера-Трейси, Фетковича и пласты с постоянным притоком. Каждые из них имеют характерные особенности.

Вданной работе рассмотрены наиболее распространенные модели водоносных пластов: Картера-Трейси и Фетковича. Приведена краткая характеристика каждой из них и сравнительный анализ на основе фактических данных сеноманской залежи Медвежьего месторождения.

Медвежье НГКМ является одним из самых уникальных газовых месторождений севера Западной Сибири. Его разработка ведется с 1972 года,

ив настоящее время месторождение находится на стадии падающей добычи, которая сопровождается интенсивным внедрением подошвенной воды в залежь. Таким образом, в процессе адаптации гидродинамической модели на фактические показатели разработки необходимо наиболее точное воспроизведение объема внедрившихся подошвенных вод в газонасыщенную часть пласта как в целом по залежи, так и по отдельным регионам в районе наблюдательных скважин.

Проблема, затронутая в работе, была актуальна и остается таковой, по сей день. От объема внедрившейся воды в газовую залежь зависят многие текущие и прогнозные показатели разработки, правильное определение режима разработки и степень адаптации гидродинамической модели на фактические показатели.

Вработе рассмотрены режимы разработки, при которых эксплуатируются газовые месторождения, приведен их подробный анализ и показан порядок определения режима, исходя из зависимости пластового давления

икоэффициента сверхсжимаемости от объема накопленного отбора газа. Также на основе использованных литературных источников рассмотрено влияние водонапорного режима залежи на технико-экономические показатели разработки месторождения и обустройства промысла. Проведен обзор методов расчета контурных и подошвенных вод в газовые залежи. Такие расчеты относятся к наиболее сложным задачам подземной газогидродинамики – к задачам с подвижной границей раздела газ-вода.

Вданной работе подробно были рассмотрены два метода для расчета необходимых параметров, а именно средних значений проницаемости и пористости водоносного пласта, объема внедрившейся в залежь воды с начала разработки.

Входе написания данной работы разработан программный продукт на языке программирования С++ для расчета перечисленных выше параметров водоносных пластов. Апробация программы проводилась на основе

213

промысловых данных Медвежьего месторождения, которое разрабатывается ООО «Газпром добыча Надым» с 1972 года и сейчас находится на стадии падающей добычи.

По результатам моделирования получены зависимости скорости внедрения воды в залежь – от времени разработки. Приведены графики

сравнения значений подъема ГВК по модели и по факту нескольких скважин Медвежьего месторождения на протяжении всего периода разработки.

На графике представлена диаграмма сравнения модельного подъема и фактических замеров ГВК по наблюдательным скважинам, которая также подтверждает точность использования метода Фетковича для рассматриваемого месторождения. При этом максимальное отклонение высоты подъема составляет 8,76 м – по модели Фетковича и 25,85 – по модели Картера-Трейси.

Рис. 1. Гистограмма высоты подъема ГВК по скважинам Медвежьего НГКМ

На основе полученных зависимостей сделан вывод, что расчет параметров водоносного пласта по методу Фетковича наиболее близок к фактическим показателям и для рассматриваемого месторождения применение данной модели лучше, чтобы точнее спрогнозировать параметры дальнейшей разработки. А правильное задание параметров очень важный этап при разработке газовых месторождений Западной Сибири, большинство из которых приурочены к сеноманской толще и подпираются контурными или подошвенными водами.

214

Литература

1.Азиз Х., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем. Перевод с англ А.В. Королева и В.П. Кестнера. Под редакцией к.г.–м.н. М.М. Максимова. Москва, Ижевск, 2004. 411 с.

2.Генри Б. Кричлоу, Современная разработка нефтяных месторождений. Проблемы моделирования. Перевод с англ. Я.И. Тетельбаума. Под редакцией к.г.–м.н. М.М. Максимова. Москва, Недра 1979, 303 с.

3.Закиров С.Н., Кондрат P.M. Активное воздействие на процесс разработки месторождений природных газов с целью повышения углеводородоотдачи пластов // Доклады международной конференции "Разработка газоконденсатных месторождений". Секция 3. – Разработка нефтегазоконденсатных месторождений. – Краснодар, 1990. –

С. 24 – 28.

4.Закиров С.Н., Лапук Б.Б. Проектирование и разработка газовых месторождений. – М.: Недра, 1974. – С. 21–22; 18.

5.Закиров С.Н., Шмыгля О.П. Некоторые вопросы анализа разработки газовых месторождений при водонапорном режиме. М., ВНИИЭ – газпром, 1971, 40 с.

6.IBM Corp., IBM Applikation Program 36OA – CO – 14X. Mathematical Programming System/360. Version 2. Linear and Separable Programming, User’s Manual (New York, 1971).

АНАЛИЗ МОТИВАЦИИ СТУДЕНТОВ К ИННОВАЦИОННЫМ ИССЛЕДОВАНИЯМ

Колесов В.И., Мальшаков А.В., Киселева А.Г.

г.Тюмень, ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый университет»

e-mail: [e-mail]

Постановка задачи. Устойчивое инновационное развитие страны определяется в значительной степени эффективностью работы университетов, позиционирующих себя как научно-исследовательские вузы. Потенциал таких университетов определяется, в том числе, и научной активностью студентов. Постижение механизма их мотивации – это инструмент для управления студенческой наукой. Вопрос о том, как выстраиваются приоритеты молодых исследователей в ведущих университетах России относится к ключевым. Делается попытка дать инженерный ответ на этот непростой вопрос на примере разработки студентами гоночного болида «Formula Student».

Решение задачи. Решение нестандартных технических задач во все

215

времена имело для студенчества магическую силу. Сегодня, когда Россия вступила в ВТО, явно начали проступать следы глобальной интеграции молодежной среды. Это особенно проявляется в наукоемких технологиях, например, в такой прогрессирующей сфере как инновационное автомобилестроение. В ряде ведущих университетов мира, Европы и России студентами активно разрабатываются гоночные болиды, аккумулирующие самые прогрессивные технические решения. Идея разработать болид такого уровня родилась и в ведущем нефтегазовом университете России – ТюмГНГУ, и, в соответствии с серьезной задачей, создана не менее серьезная команда разработчиков.

Возникает естественный вопрос, а что же движет молодыми исследователями, как ранжируются их мотивы?

Выполненный экспертный опрос 45 разработчиков проекта дал следующие результаты (таблица 1).

Таблица 1

Ответы на вопрос анкеты «Почему студенты занимаются проектом «Formula Student» ?»

	№				Количество го-	Доля в об-
	п/п		Мотив			щем балан-
					лосов
						се
		Дополнить	теоретические	знания,
	1.	практическими навыками (проекти-			10	0,2222
		рование, конструирование,		реали-
		зация)
	2.	Занятие наукой в ТюмГНГУ			9	0,2000
	3.	Укрепление позиций ТюмГНГУ на			4	0,0889
		международной арене
		Создание гоночного болида, отве-
	4.	чающего всем новым критериям ав-			4	0,08889
		томобилестроения
		Перспектива	высокооплачиваемой
	5.	работы, как за рубежом, так и в Рос-			2	0,0444
		сии
	6.	Раскрытие потенциала посредством			5	0,1111
		участия в научном проекте
	7.	Поездка за рубеж			3	0,0667
		Изучение новых сред, таких как
	8.	САПР, PR, экономика и профессио-			6	0,1333
		нальный английский язык
	9.	Создание своего бизнеса			1	0,0222
	10.	Поиск новых знакомых, друзей			1	0,0222
		Итого			45	0,9999
				216

Порядок обработки результатов анкетирования включал ряд шагов:

вычисление доли каждого мотива в общем балансе:

их ранжирование с присвоением номера ранга (при этом ранг 1 соответствует максимальному значению доли);

построение диаграммы Парето и еѐ аппроксимация;

проведение АВС-анализа для выявления главных мотивов;

соотнесение главных мотивов с пирамидой Маслоу.

Диаграмма Парето (рисунок 1) строится как нарастающая сумма

ранжированных значений правого столбца таблицы, начиная с наиболее значимой доли. По оси абсцисс откладывается номер ранга.

Аппроксимация диаграммы возможна различными способами, Нами использовано еѐ аналитическое представление функцией вида

Y( r ) 1 ( 1 x / k ) ( r ) ,

где r- номер ранга: k – максимальный ранг, k=10; ( r ) - показатель, в общем случае зависящий от r.

Для перехода к линейной регрессии следует выполнить несложные преобразования, тогда

		( r )	ln( 1 Y )		.
			ln( 1 x / k )
Функция	( r )	аппроксимируется			линейным	полиномом
( r ) -0.0857695* r + 2.5320824 при коэффициенте детерминации						R2 0,9066 .

Диаграмма Парето используется далее для выполнения АВС-анализа, цель которого идентифицировать главные мотивы. Главными считают объекты, вошедшие в группу А+В (обычно они определяют ~90% общего итога). Существует несколько способов реализации АВС-анализа. Нами использован так называемый «АВС-анализ по Парето». Суть его сводится к поиску первой и второй точек Парето, при этом последняя из них определяет правую границу области А+В. Так, в нашем случае эта граница имеет координату r = 6,18176. Таким образом, к главным (следуя рисунку 1) относятся те мотивы, ранги которых меньше 6.

217

Рис. 1. Диаграмма Парето. Мотивация разработчиков студенческого болида

Как показывает АВС-анализ, группу ключевых рангов (определяющих свыше 85% вклада) образуют 6 мотивов:

ранг 1 - дополнить теоретические знания практическими навыками; ранг 2 - занятие наукой в ТюмГНГУ;

ранг 3 - изучение новых сред таких как САПР, PR, экономика и профессиональный английский язык;

ранг 4 - раскрытие потенциала посредством участия в научном про-

екте;

ранг 5 - создания гоночного болида, отвечающего всем новым критериям автомобилестроения;

ранг 6 - укрепление позиций ТюмГНГУ на международной арене; Переходя к последнему шагу обработки результатов опроса, следует

сопоставить ключевые мотивы с уровнями пирамиды Маслоу (рисунок 2). Легко увидеть, что эти 6 рангов относятся к высшим уровням пира-

миды, охватывая социальные, престижные и духовные потребности человека.

218

Рис. 2. Пирамида Маслоу

Полученные результаты имеют определенную практическую ценность. Во-первых, они определяют номенклатуру главных мотивов. Вовторых, дают значения их «весов» и, следовательно, в-третьих, позволяют сформировать обобщенную оценку уровня мотивации разработчика. Наконец, в-четвертых, позволяют в дальнейшем ставить задачу о построении рациональной стратегии развития студенческого инновационного движения, причем не в слабой шкале наименований (чем увлекаются гуманитарии), а в сильных шкалах (как минимум, интервальной шкале), позволяющих решать задачи управления на инженерном уровне.

ЭНТРОПИЙНАЯ ОЦЕНКА СОГЛАСОВАННОСТИ ИНТЕРЕСОВ СТОРОН ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ ВУЗА

Колесов В.И., Мальшаков А.В., Назаров А.В., Киселева А.Г.

г.Тюмень, ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый университет»

e-mail: [e-mail]

Постановка задачи. В последние годы Тюменский нефтегазовый университет позиционирует себя как научно-исследовательский вуз, активно поощряя инновационную деятельность студентов. Одним из значимых

219

студенческих проектов, получивших широкий резонанс в прессе, является разработка студенческого гоночного болида «Formula Student». Необходимо отметить, что направление, связанное с инновационным автомобилестроением, популярно не только во многих ведущих университетах мира, но активизируется и в России. Синхронно с таким новым для университета направлением, появляется интерес и к социальным исследованиям, раскрывающим его специфику. Здесь важной является проблематика эффективного взаимодействия вуза с креативной частью студенчества. Сама по себе проблема не нова, но в ней необходимо увидеть системные аспекты. В этом вопросе авторы статьи придерживаются инженерной точки зрения, пытаясь придать социальным исследованиям технический привкус. Первые шаги на этом пути сделаны нами в работе [1]. Данную статью следует рассматривать как еѐ логическое продолжение.

Задача, поставленная в статье, формулируется следующим образом. Насколько согласованы мотивы разработчиков инновационных проектов (на примере проектирования студенческого болида «Formula Student») с интересами вуза в рамках его миссии?

Решение задачи. Основным посылом, как отмечалось, являются результаты работы [1], базирующиеся на экспертном опросе 45 разработчиков проекта «Formula Student». Выполнено ранжирование результатов опроса (таблица 1) .

Таблица 1

Ответы на вопрос анкеты «Почему студенты занимаются проектом

«Formula Student» ?»

				Количество	Доля в об-
	Ранг	Мотив			щем балан-
				голосов
					се
		Дополнить теоретические	знания,
	1.	практическими навыками (проекти-		10	0,2222
		рование, конструирование,	реали-
		зация)
	2.	Занятие наукой в ТюмГНГУ		9	0,2000
		Изучение новых сред, таких как
	3.	САПР, PR, экономика и профессио-		6	0,1333
		нальный английский язык
	4.	Раскрытие потенциала посредством		5	0,1111
		участия в научном проекте
	5.	Укрепление позиций ТюмГНГУ на		4	0,0889
		международной арене
		Создание гоночного болида, отве-
	6.	чающего всем новым критериям ав-		4	0,08889
		томобилестроения
			220