"Роснефть" разработала программный комплекс для моделирования потоков нефтегазовой смеси.

Специалисты "РН-БашНИПИнефть" разработали и выпустили первую промышленную версию симулятора "РН-СИМТЕП", предназначенного для моделирования движения потоков нефтегазовой смеси на объектах обустройства месторождений нефти и газа. Наличие собственного симулятора позволит применить технологии искусственного интеллекта при выборе оптимальных проектных решений.
Развитие технологического потенциала – один из ключевых элементов стратегии "Роснефть-2022". Компания уделяет приоритетное внимание инновационной деятельности, определяя технологическое лидерство как ключевой фактор конкурентоспособности на нефтяном рынке.
В отличие от западных аналогов, новый симулятор "Роснефти" реализован с применением современных облачных технологий, и способен выполнять расчёты всех технологических параметров (режимы работы оборудования, материальный баланс, физико-химические характеристики потоков жидкости, прогноз осложнений).
Оптимизация потоков нефтегазовой смеси влияет на капиталоёмкость строительства объектов и стоимость их эксплуатации. Кроме того, моделирование потоков необходимо для анализа возможности аварийных или критических состояний сети трубопроводов и площадных объектов.
"РН-СИМТЕП" прошел апробацию в 11 научно-исследовательских институтах Компании. Разработчики ежемесячно выпускают новые сборки симулятора, в которых учитываются замечания и пожелания пользователей по улучшению интерфейса. Помимо использования симулятора на предприятиях Компании, планируется также его продвижение на внешнем рынке.
Компания располагает собственной масштабной корпоративной линейкой специализированных программных комплексов в части Upstream, которая охватывает весь комплекс бизнес-процессов. На текущий момент в России такого единого программного комплекса нет ни у одной компании.
Специалисты "Роснефти" могут смоделировать или создать новый софт для практически любого производственного процесса. Это пример того, как в Компании работает полный цикл R&D - от науки к производству.