Цифровое материаловедение и перспективные материалы для нефтегазовой промышленности

В последние годы в мире наблюдается переход материаловедения от преимущественно экспериментального подхода к «цифровому», основанному на высокопроизводительных вычислениях, машинном обучении и больших базах данных материалов. Это особенно актуально для нефтегазовой отрасли, где материалы работают в экстремальных условиях высоких давлений и температур, коррозионных сред, абразивного износа: даже небольшое улучшение свойств материалов может давать заметный экономический и экологический эффект. Крупные программно‑аппаратные платформы для цифрового дизайна материалов уже позволяют виртуально просчитывать поведение ингибиторов коррозии, поверхностно‑активных веществ и мембран задолго до их синтеза в лаборатории. Параллельно развивается инфраструктура открытых материаловедческих баз данных, которые предоставляют расчётные свойства тысяч неорганических материалов и позволяют строить предиктивные модели для поиска новых составов и фаз.

Цифровое материаловедение в контексте нефтегаза – это совокупность методов, позволяющих проектировать, оптимизировать и подбирать материалы на основе моделирования (от атомистических расчётов до вычислительной гидрогазодинамики), машинного обучения и интеграции экспериментальных и полевых данных, решая широкий набор задач: от выбора коррозионностойких сплавов и покрытий для трубопроводов до разработки буровых и тампонажных композиций с заданными характеристиками.

Цифровое материаловедение для нефтегазовой отрасли позволяет:

• обозначить ключевые группы материалов, где цифровые методы уже применяются или могут применяться:
  • металлические сплавы и материалы для труб, насосно‑компрессорного оборудования, арматуры;
  • высокопрочные композиционные и полимерные материалы, «умные» материалы и наноструктуры (оболочки труб, внутренние покрытия, композиты для морских платформ);
  • химические составы для бурения, добычи и подготовки продукции (буровые жидкости, тампонажные растворы, ингибиторы коррозии, асфальто‑ и парафиноотложения);
  • функциональные материалы: сорбенты, мембраны, катализаторы, сенсорные материалы для мониторинга коррозии и утечек;
• сформулировать типовые «цифровые» задачи:
  • высокопроизводительный скрининг составов с помощью квантово‑химических и молекулярно‑динамических расчетов;
  • построение машинно‑обучаемых суррогатных моделей для предсказания свойств по химическому составу и структуре материалов (коррозионная стойкость, адгезия, реология, сорбционная способность);
  • оптимизация составов и режимов эксплуатации с учетом полевых данных (данных от сенсоров, систем учета отказов, результатов лабораторных испытаний);
• выделить:
  • антикоррозионные и износостойкие покрытия, в том числе на основе графена и других углеродных наноструктур, применяемые для защиты трубопроводов и оборудования, работающего в агрессивных средах;
  • функциональные композиционные материалы для бурения и цементирования скважин, высокотемпературные тампонажные цементы, модифицированные полимерами и нанодобавками, продлевающие срок службы обсадных колонн;
  • материалы для очистки и утилизации отходов (сорбенты для нефти, композиции для обработки сточных вод и жидких загрязнителей);
  • сенсорные материалы и покрытия для мониторинга утечек газов и жидкостей, где используются двумерные материалы и другие наноструктуры;
  • полимеры с вшитой функцией мониторинга;
  • самовосстанавливающиеся материалы
• создавать «цифровые двойники» материалов и оборудования, тем самым ускоряя проектирование процессов, оптимизируя режимы работы, прогнозируя расход ресурсов без практических испытаний.

В этих условиях патентный анализ по тематике «цифровое материаловедение и перспективные материалы для нефтегазовой промышленности» становится важным инструментом, позволяя выявить, какие именно материалы и методы уже охраняются патентами, какие технологические ниши остаются открытыми и каковы ключевые направления конкуренции между компаниями и взаимодействия с научными центрами.

Описание методики:
Проведен анализ для рубрик МПК: (E21B* or C10G5* or C10G7* or C10G11* or C10G31* or C10G35* or C10G45* or C10G49* or C10G65* or C10G67* or C10G69*) совместно с ключевыми словами для полей Title, Abstract, Claims: (nanocoat* or nanoparticl* or selfhealing or poly* or composit* or nanomaterial or alloy) и Description: (oil or petrol or petrochem* or hydrocarbon*) and (smart or intelligent or adaptab* or predict* or (resistan* W1 (corros* or wear or aggressive or environments or embrittlement)))

ПРИМЕРЫ ВАЖНЫХ ПАТЕНТОВ ИНОСТРАННЫХ КОМПАНИЙ

US20050263281A1 (Schlumberger, US)

Системы и способы, использующие волоконную оптику в гибких трубах

Аппарат с расположенным в спиральной трубе волоконно-оптическим тросом для обмена информацией между скважинными инструментами и датчиками и наземным оборудованием, а также способы работы такого оборудования. Работы в скважине, выполняемые с использованием аппарата, включают передачу управляющих сигналов от наземного оборудования к скважинному оборудованию по волоконно-оптическому тросу, передачу собранной информации от по меньшей мере одного датчика в скважине к наземному оборудованию по волоконно-оптическому тросу и сбор информации путем измерения оптических свойств, наблюдаемых на волоконно-оптическом тросе. Скважинные инструменты или датчики, подключенные к волоконно-оптическому тросу, могут включать либо устройства, непосредственно обрабатывающие оптический сигнал или реагирующие на него, либо работающие согласно иным принципам.

US20080236814A1 (Halliburton Energy Services, US)

Использование микроэлектромеханических систем (МЭМС) при обработке скважин

Предложены способ, включающий размещение в скважине композиции герметика, содержащей один или более МЭМС-датчиков, и обеспечение затвердевания композиции герметика; способ обслуживания скважины, включающий размещение инструмента опроса МЭМС в скважине, начало размещения композиции герметика, содержащей один или более МЭМС-датчиков, в скважине и завершение размещения композиции герметика в скважине при приближении инструмента опроса к одному или более МЭМС-датчикам; способ, включающий размещение множества МЭМС-датчиков в жидкости для обслуживания скважины; скважинная композиция, содержащая один или более МЭМС-датчиков, представляющая собой буровой раствор, буферную жидкость, герметик или их комбинации.
 

Роcсия входит в первую пятерку cтран с наибольшей активностью патентования.

Наиболее активно патентующие российские компании:

• Татнефть
• Газпром
• Роснефть
• Институт горного дела Сибирского отделения РАН
• ФГБУН Институт катализа им. Г.К. Борескова Сибирского отделения РАН
• ФГБОУ ВО «СПГУ императрицы Екатерины II»
• ФГБОУ ВО «УГНТУ»
• ФГБОУВО «Башкирский гос. университет»

ПРИМЕРЫ НЕКОТОРЫХ ЗНАЧИМЫХ ПАТЕНТОВ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ

RU 2786373 C1 (Газпромнефть)

Способ, система и машиночитаемый носитель с программным продуктом для прогнозирования содержания серы в гидроочищенном дизельном топливе

Изобретение относится к системам и способам анализа дизельного топлива. Технический результат заключается в повышении точности прогнозирования содержания серы в дизельном топливе в режиме реального времени без проведения лабораторного анализа и достигается за счет применения модели прогнозирования содержания серы в гидроочищенном дизельном топливе на основе полиномиальной регрессионной модели произвольного порядка со смежными членами, регрессорами которой являются упомянутые параметры процесса, включающие: расход R1 сырья на нитку, точка R2 выкипания 50% сырья на входе в установку гидроочистки, точка R3 выкипания 95% сырья на входе в установку гидроочистки, плотность R4 сырья на входе в установку гидроочистки, расход R5 сырья на установку гидроочистки, расход R6 подпиточного водородсодержащего газа (ВСГ) на установку гидроочистки, расход R7 циркулирующего водородсодержащего газа (ЦВСГ) в тройник смешения, расход R8 дизельного топлива (ДТ) на выходе установки, расход R9 бензина на выходе установки, расход R10 легкого газойля (ЛГ) на установку, температура R11 на входе в реактор.

RU2743685 (Тюменский нефтяной научный центр )

Способ интеллектуализации газовых и газоконденсатных промыслов

Изобретение относится к области нефтегазовой промышленности и может быть использовано для совершенствования систем управления газовыми и газоконденсатными промыслами в рамках цифровой трансформации предприятий, добывающих углеводороды. Способ интеллектуализации газовых и газоконденсатных промыслов, включающий создание и оснащение автоматизированной системы управления технологическими процессами необходимым оборудованием для дистанционного контроля параметров всех процессов добычи и подготовки углеводородов к транспорту, а также дистанционного управления режимами работы скважин, газосборной сети и другого применяемого на промысле технологического оборудования, параметры всех процессов передают в систему автоматического управления промыслом, включающую цифровой двойник промысла для выполнения многовариантных расчетов сценариев работы промысла и оптимизатор, который автоматически в режиме реального времени управляет расчетами и выбирает наиболее эффективный сценарий, реализуемый без участия человека путем формирования и передачи соответствующих команд в автоматизированную систему управления технологическими процессами.