Фотографии образцов керна часто используют в геологии и нефтяной промышленности для изучения структуры, состава и свойств горных пород. Обнаружение артефактов на таких фотографиях является важным этапом предварительной обработки для ряда задач автоматической интерпретации. В настоящей работе рассмотрены преимущества и недостатки разработанных подходов, основанных на сверточных и полносвязных нейронных сетях, для автоматического поиска трещин и технологических отверстий.

Для получения представительной пробы при опробовании пластов приборами на кабеле необходимо оценить продолжительность откачки и выбрать оптимальный сценарий. В данной работе исследовано влияние капиллярных сил и вертикальной проницаемости на динамику перераспределения фаз в пласте и отбора проб пластовых флюидов. Также в работе предложена методика учета вертикальных перетоков при моделировании отбора проб с использованием «псевдо-двумерной» модели.

В данной работе рассматривается подход к решению проблемы оценки эффективности матричной обработки, основанный на решении обратной задачи. В качестве входных данных используются параметры пласта, которые можно получить из ГДИС, а также расчитанные данные по давлению и общему нагнетаемому потоку. Решением будет профиль потоков, значения скина, закачанные объёмы и другие величины в каждом продуктивном пласте. Также возможна комплексная оценка матричной обработки с точки зрения эффективности.

В работе представлены результаты исследования решения обратной задачи распространения акустических колебаний вдоль ствола скважины на основе процедурного прямого моделирования с последующим обучением нейронной сети на синтетических данных по схеме вариационного автоэнкодера. 

Моделирование систем заводнения требует точного определения свойств среды, таких как пористость и проницаемость. Обычно используется алгоритм SGS, но он может вызвать проблемы скачков на границах элемента симметрии.

В данной работе представлен улучшенный алгоритм SGS, учитывающий симметрию на границах. Алгоритм реализован на Python 3, и не является оберткой известного GSLIB. Результатом работы является сравнение оригинального и улучшенного алгоритмов SGS в симуляторе tNavigator.

Работа посвящена описанию эффекта, связанного с расчетами термодинамического равновесия смеси углеводородов Карачаганакского нефтегазоконденсатного месторождения на различных глубинах пласта при учете капиллярного скачка давления. Это позволяет уточнить значение потенциального конденсатогазового фактора пластового газа и, как следствие, дать более точную оценку геологических запасов углеводородного сырья.

Modeling two-phase flow in porous media is vital in all sectors. Moving to a 3D model improves accuracy for complex geometries. This model uses an anisotropic structure of nodes and tubes. The Jacobi method is used to solve pressure equations because of its efficiency compared to the Gauss-Jordan elimination method. The model's transition from a logarithmic to a more horizontal graph corresponds to the complexities of real life.

Моделирование двухфазного течения в пористых средах имеет множество применений в нефтедобыче, гидрологии, производстве электроэнергии и т.д. Мы разработали сетевую модель, которая использует новый метод распределения фаз в узлах. Насыщение смачивающей фазы по времени в области более мелких пор стремится к равновесному значению. Наша сетевая модель успешно показывает, что капиллярное давление увеличивается с уменьшением количества смачивающей жидкости во внутренней области.

Ормузский пролив является одним из наиболее важных препятствий для транспортировки нефти в мировой торговле нефтью, что делает его крайне уязвимым местом для разливов нефти, которые могут угрожать прибрежным экосистемам и туристическим зонам. Это исследование направлено на то, чтобы предсказать, какие районы могут пострадать от разлива нефти, и рассчитать процессы выветривания нефтяного пятна (испарение, эмульгирование и диспергирование) в пределах судоходного маршрута в Ормузском проливе.