Том 8, № 3 (2026)

Негіздеу. Шығыс Жетібай кен орнының юра шөгінділерінің геологиялық құрылымы шөгу жағдайларының өзгеруіне байланысты коллекторлық қасиеттердің айтарлықтай фациалды гетерогенділігімен және күрделі кеңістіктік әркелкілігімен сипатталады. Фациалды денелердің қалыптасуы мен таралу заңдылықтарының жеткіліксіз зерттелуі геологиялық модельдеу мен өнімді аймақтарды болжаудың дәлдігін шектейді. Фациялық жағдайларды зерттеу және түсіндіру стратиграфиялық корреляцияға, палеогеографиялық реконструкцияларға және қолданбалы геологиялық болжамдарға негіз болатын шөгінділердің геологиялық жағдайларын, гидродинамикалық режимнің параметрлерін және палео ортаның ерекшеліктерін егжей-тегжейлі сипаттауға мүмкіндік береді. Осыған байланысты геологиялық модельді түсіндіру мен нақтылаудың дұрыстығын арттыру үшін алынған нәтижелерді ҰГЗ және сейсмикалық барлау деректерімен біріктіре отырып, керн материалын егжей-тегжейлі седиментологиялық талдау қажеттілігі туындайды.

Мақсаты. Кернді зерттеу нәтижелері бойынша Шығыс Жетібай кен орнының фациалдық жағдайларын анықтау.

Материалдар мен әдістер. Негізгі ақпарат көзі ретінде кен орнындағы әрбір ұңғыма бойынша тарихи деректер, керн материалын зертханалық зерттеу нәтижелері пайдаланылды. Кернді интерпретациялау литологиялық құрамды, текстуралық-құрылымдық ерекшеліктерді және диагностикалық шөгінді белгілерді талдауды қамтитын седиментологиялық тәсілді қолдану арқылы жүзеге асырылады. Керн мен ұңғыма деректерін кешенді интерпретациялаудың негізінде шөгінділердің генетикалық түрлерін бөліп алып, олардың қалыптасу жағдайларын қалпына келтіре отырып, фациалды интерпретация жүргізілді.

Нәтижелерi. Керн материалдарын седиментологиялық талдау нәтижесінде Шығыс Жетібай кен орнының юра өнімділік шөгінділерінің фациалды түсіндірмесі орындалды. Зерттеу нәтижелері бойынша шөгінділердің негізгі жағдайлары анықталып, қиманың өнімді бөлігінің тұжырымдамалық седиментологиялық моделі жасалды.

Қорытынды. Алынған нәтижелер геологиялық модельді және өнімді горизонттардың таралу болжамын нақтылауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, олар стратиграфиялық корреляцияның сенімділігін арттыруға ықпал етеді. Жалпы алғанда, деректер одан әрі геологиялық барлау және тәжірибелік-өнеркәсіптік жұмыстардың бағыттарын негіздеу үшін пайдаланылуы мүмкін.

Негіздеу. Батыс Қазақстан кен орындарының күрделі геологиялық және термобарикалық жағдайлары цемент ерітінділері жүйелеріне жоғары талаптар қояды, ал портландцементке негізделген стандартты рецептуралар ұңғыманың өндірістік циклі бойына тиісті аймақтық оқшаулауды жиі қамтамасыз ете алмайды.

Мақсаты. Бұл зерттеу дәстүрлі цемент ерітінділері құрамының негізгі шектеулерін анықтауға және цемент ерітінділерінің реологиялық және механикалық сипаттамаларын жақсарту үшін SiO₂, Al₂O₃ нанобөлшектері мен көміртекті нанотүтіктерді енгізудің орындылығын негіздеуге бағытталған.

Материалдар мен әдістер. Салыстырмалы талдау «Уаз Солтүстік» кен орнындағы ұңғымасының және «Батыс Прорва» кен орнындағы ұңғымасының цементтеу бағдарламаларының нақты деректері негізінде жүргізілді; тығыздық, тұтқырлық, қатаю уақыты, сұйық бөліну және қысымға беріктік бағаланды.

Нәтижелерi. Стандартты рецептуралар рұқсат етілген шектерден асатын сұйық бөліну мәндерін және қажетті ең төменгі көрсеткіштерден төмен қысымға беріктікті көрсетті; наномодификацияланған құрамдар SiO₂ қосқанда сұйық бөлінуді 40%-ға дейін азайтты, Al₂O₃ қосқанда ерте беріктікті 15–25%-ға арттырды.

Қорытынды. Нанокомпозиттік қоспаларды енгізу Батыс Қазақстан кен орындары жағдайында дәстүрлі цемент жүйелерінің шектеулерін жеңу үшін техникалық тұрғыдан негізделген деп танылды.

Негіздеу. Полимерлі суландыру Каспий маңы бассейнінің жетілген кен орындары үшін мұнай беруді арттырудың ең тиімді әдістерінің бірі болып қала береді. Әртекті карбонатты коллекторлардағы қамту тиімділігін болжау кеуектердің күрделі геометриясына, қабат суларының жоғары минералдануына және өткізгіштігінің айқын әртектілігіне байланысты қиындық туғызады. Дәстүрлі гидродинамикалық модельдеу айтарлықтай есептеу шығындарын талап етеді, бұл оны жедел және ықтималдық есептеулерде қолдануды шектейді.

Мақсаты. Каспий маңы бассейнінің карбонатты қабаттарын полимерлі суландыру кезінде мұнай беру коэффициентінің және қабылдау коэффициентінің өсуін болжау үшін полимерлерді тасымалдау теориясына негізделген физикалық ақпараттандырылған шектеулермен градиенттік бустингті біріктіретін гибридті суррогат моделін әзірлеу және валидациялау.

Материалдар мен әдістер. SPE/EAGE жарияланымдарының, Теңізшевройл, Қарашығанақ Петролиум Оперейтинг және «Өзенмұнайгаз» АҚ ішкі есептерінің, сондай-ақ ХЭА базасының негізінде 412 полимерлі суландыру операцияларының деректер базасы қалыптастырылды. Кіріс параметрлері 18 қабат пен сұйықтық сипаттамаларын қамтыды. Модель 80/20 стратификацияланған деректерді бөлу және бес рет кросс-тексеру арқылы оқытылды. XGBoost жоғалту функциясына полимерлерді тасымалдау теңдеулерінен алынған физикалық ақпараттандырылған айыппұл мүшелері енгізілген. Модельдің өнімділігі жасанды нейрондық желілермен, тірек векторларқ әдісімен және толық физикалық композициялық модельдеумен салыстырмалы түрде бағаланды.

Нәтижелері. Физикалық ақпараттандырылған градиентті күшейту моделі ΔRF болжау кезінде сынақ үлгісінде R² = 0,924 және RMSE = 2,31% жетіп, жасанды нейрондық желілерден (R² = 0,891) және тірек векторлық әдісінен (R² = 0,857) асып түсті. Физикалық ақпараттандырылған айыппұл физикалық тұрғыдан дұрыс емес болжамдардың санын 78%-ға азайтты. SHAP талдауы үш негізгі предикторды анықтады: өткізгіштіктің өзгеру коэффициенті, полимер концентрациясы және қабат суларының минералдану деңгейі. Өзен кен орнының карбонатты пилоттық учаскесі үшін суррогаттық модель толық физикалық модельдеу нәтижелерін ±1,8% абсолюттік қателікпен қайта жаңғыртып, есептеу жылдамдығын 100 000 еседен астам арттырды.

Қорытынды. Ұсынылған модель өнеркәсіптік қолдануға жарамды полимерлі суландыру тиімділігінің жылдам және сенімді болжамдарын қамтамасыз етеді. Бұл тәсіл Қазақстанның біртекті емес карбонатты коллекторларында мұнай беруді арттыру әдістерін скрининг және оңтайландыру кезінде есептеу жүктемесін айтарлықтай төмендетеді.

Негіздеу. Мақалада мұнай өндіру және тасымалдау барысында пайда болатын асфальт-шайыр-парафин (АШП) шөгінділерін кетіруге арналған тиімді композициялардың зертханалық зерттеу нәтижелері келтірілген. АШП шөгінділері – негізінен парафиндерден, асфальтендерден, шайырлардан және механикалық қоспалардан тұратын қатты органоминералдық тұнбалар болып табылады, олар мұнай кен орындарындағы жабдықтардың ішкі беттеріне шөгіп, жүйенің өнімділігін төмендетіп, пайдалану үдерісінде түрлі қиындықтар туындатады. Бұл мәселе әсіресе парафин мөлшері жоғары болатын Маңғыстау өңіріндегі кен орындары үшін өзекті.

Мақсаты. Қолжетімді әрі уыттылығы төмен қатты АШП шөгінділерін ерітуге және жоюға арналған тиімді композицияны әзірлеуге бағытталған ғылыми зерттеулер жүргізу.

Материалдар мен әдістер. Әзірленген құрамдардың еріту, жою және жуу қабілеттерін бағалау бойынша кешенді зертханалық зерттеулер бекітілген әдістемеге сәйкес жүргізілді. АШП шөгінділер құрамы бекітілген нормативтік құжаттарға (МЕМСТ) сәйкес зерттелді.

Нәтижелерi. 25°C және 60°C температурада жүргізілген зертханалық тәжірибелердің нәтижелері температуралық режимнің АШП еріту жылдамдығы мен тереңдігіне айтарлықтай әсер ететінін көрсетті. Құрамында 6%-дан астам ББЗ бар композициялар АШП-ны еріту мен кетірудің 100% тиімділігін қамтамасыз етеді. Төмен температураларда (25°C) AFP-ны алып тастау тиімділігі 98%-дан асады, бұл құрамдарды әртүрлі температура диапазонында қолдануға қолайлы етеді.

Қорытынды. Зерттеу аясында кен орнының әртүрлі учаскелерінен алынған парафиндік типтегі АШП шөгінділерінің құрамы зерттелді. Алынған мәліметтер негізінде көмірсутек негізіндегі (пентан-гексан фракциясы) және беттік-белсенді заттардың (ББЗ) – бейионды (ОП-10) және аниондық (сульфонол) қоспалары бар композициялар әзірленді. Бұл компоненттер АШП құрылымын ерітіп, диспергирлеу процесінде синергетикалық әсер береді. Ұсынылған композициялар қысқа уақыт ішінде қатты шөгінділерді тиімді ерітіп, кетіру арқылы мұнай өндірісіндегі жабдықтардың сенімділігін арттырып, пайдалану шығындарын азайтуға ықпал етеді.

Негіздеу. Мұнай-газ саласы объектілеріндегі қызметкерлердің өндірістік қауіпсіздігін қамтамасыз ету өзекті міндет болып табылады, себебі жеке қорғаныс құралдарын (ЖҚҚ) пайдалануды бақылаудың дәстүрлі әдістері визуалды тексерулерге негізделген және адами фактордың әсеріне ұшырайды. Қолданыстағы компьютерлік көру жүйелері, әдетте, ЖҚҚ-ның 2–6 класын ғана анықтаумен шектеледі және қорғаныс құралдарының қызметкер дене бөліктеріне анатомиялық сәйкестігін ескермейді.

Мақсаты. Нейрондық желі архитектуралары негізінде ЖҚҚ пайдалану талаптарының сақталуын сандық мониторингтеу әдісін әзірлеу және апробациялау, нақты уақыт режимінде объектілерді анықтау, адамның позасын бағалау және ЖҚҚ элементтерінің анатомиялық сәйкестендіру алгоритмдерін біріктіру.

Материалдар мен әдістер. Модельді оқыту үшін 16352 кескіннен тұратын өзіндік бірегей деректер жиынтығы (аугментациядан кейін) құрылды, ол ЖҚҚ-ның 6 түрін және 6 теріс класты қамтитын 13 объект класынан тұрады. Объектілерді детекциялау үшін YOLOv8 моделі, ал адамның позасын бағалау үшін HRNet пайдаланылды. Жүйенің өнімділігін арттыру мақсатында объектілерді бақылауды (BoT-SORT), кеңістіктік және анатомиялық сәйкестендіруді, сондай-ақ TensorRT квантизациясын біріктіретін бейнеағынды өңдеудің екі деңгейлі архитектурасы іске асырылды.

Нәтижелерi. Оқыту кезеңінде YOLOv8 моделі Precision = 0,98, Recall = 0,97 және F1 = 0,94 мәндеріне қол жеткізді. Кен орындарынан алынған 16 бейнефайлда әзірленген жүйені тестілеу барысында Precision = 96,58%, Recall = 68,48% және F1-өлшемі = 0,8014 нәтижелеріне қол жеткізілді. Кесілген кескіндердегі ұсақ объектілерді (қолғаптарды) детекциялау толық кадрлы өңдеумен салыстырғанда объектілерді анықтау тиімділігін 2–3 есе арттыруға мүмкіндік береді.

Қорытынды. YOLOv8 және HRNet модельдерін, сондай-ақ анатомиялық сәйкестендіру алгоритмін біріктіретін әзірленген тәсіл нақты өндірістік жағдайларда ЖҚҚ пайдалану талаптарының сақталуын тиімді сандық мониторингтеуді қамтамасыз етеді. Алынған нәтижелер оның өнеркәсіптік кәсіпорындарда өндірістік қауіпсіздікті мониторингтеудің зияткерлік жүйелерін құру кезінде қолданылу перспективаларын растайды.

Негіздеу. Қазіргі экологиялық талаптарға сәйкес келетін жоғары октанды бензин өндіру мұнай өңдеу өнеркәсібі, соның ішінде Қазақстан үшін де өзекті міндет болып табылады. Сонымен қатар жасанды интеллект пен цифрландыру технологиялық үдерістерді жобалауды және отын сапасын болжауды қолдау үшін кеңінен қолданылуда.

Мақсаты. Бензин сапасын жасанды интеллект негізіндегі модель арқылы болжау мүмкіндігін пайдаланып, AI-92, AI-95 және AI-98 маркаларын өндіруге арналған изомеризация-каталитикалық риформингтің біріктірілген жүйесін әзірлеу.

Материалдар мен әдістер. AI-92, AI-95 және AI-98 маркаларының үш тауарлық бензин үлгісінің тығыздығы пикнометриялық әдіспен, кинематикалық тұтқырлығы капиллярлық вискозиметрия әдісімен, ал термиялық сипаттамалары термогравиметриялық және дифференциалдық-термиялық талдау арқылы анықталды. Зерттеу октан санын болжау үшін сызықтық регрессия, k-жақын көршілер әдісі және шешімдер ағашы қолданылды. Жеңіл нафтаны изомеризациялау және каталитикалық риформинг үшін кинетикалық модельдер әзірленіп, материалдық және энергетикалық баланстар есептелді, ДИП колоннасы жобаланды және риформат шығымы бағаланды.

Нәтижелері. Шешімдер ағашы моделі зерттелген үш бензин маркасы үшін РОН мәндерін дәл болжады (MAE = 0,00; R² = 1,00). ДИП рециркуляциясы бар изомеризация қондырғысы РОН 87,4 болатын изомеризат, ал каталитикалық риформинг қондырғысы 500°C температурада РОН 98,5 және сұйық өнім шығымы 85,4 көлем.% болатын риформат берді. Қоспалық РОН мәндері AI-92, AI-95 және AI-98 үшін тиісінше 92,1; 95,3 және 98,2 болды.

Қорытынды. Біріктірілген технологиялық сұлба қоспа құрамындағы изомеризат пен риформаттың арақатынасын реттеу арқылы қарастырылған бензин маркаларының толық қатарын өндіруге мүмкіндік береді. Жасанды интеллект негізіндегі сапаны болжау моделі технологиялық жобалау кезеңінде мақсатты октан санын анықтауға арналған қосымша құрал ретінде пайдаланылуы мүмкін.

Негіздеу. Х кен орнының өндірістік объектілерін пайдаланудың жобалық мерзімдерінің аяқталуы технологиялық құрылыстарды жаңғыртуға байланысты CAPEX инвестициялары мен OPEX шығындарының экономикалық тиімділігін айқындауды, сондай-ақ өндіру көлемінің болжамды төмендеуін және кен орнын одан әрі игеру перспективаларын ескере отырып, инвестициялық шешімдерді оңтайландыру жөніндегі ұсынымдарды әзірлеуді талап етеді.

Мақсаты. Келісімшарттан кейінгі кезеңде 2-фазаның технологиялық объектілерін жаңғыртуға байланысты CAPEX инвестициялары мен OPEX шығындарын бағалау.

Материалдар мен әдістер. Жұмыс Х кен орнын игеру жобасының және кен орнын игеруді талдау (КИТ) деректеріне негізделген. Жүргізілген жұмыстар шеңберінде Қондырғы-1 және Қондырғы-2 негізгі қондырғыларының әлеуетті ауыстыру құнын бұрын бекітілген жобалық құжаттамада ұсынылған нәтижелермен салыстыру мақсатында QUE$TOR бағдарламалық қамтамасыз етуінде аталған қондырғылардың моделі құрылды. Модельдеу қондырғылардың қолданыстағы өндірістік қуаттары негізінде орындалды.

Нәтижелері. СК бойынша жылына 2,8 млн тонна өнімділікке ие бір технологиялық желі деңгейінде өндірудің тұрақты деңгейін ұзарту нұсқасы оны сақтап тұру ұзақтығына қарай ең оңтайлы нұсқа ретінде таңдалды (7 жыл). Қондырғы-3 ұңғымаларының сағалық қысымын жоғары деңгейден орташа деңгейге дейін төмендету СК өндіру көлемін ұлғайтуға елеулі әсер етіп, өндірудің тұрақты деңгейін қосымша 5 жылға ұзартуды қамтамасыз етті.

Қорытынды. Ұсынылған тұжырымдама техникалық тұрғыдан іске асырылатын және экономикалық негізделген деп танылды – IRR 15 %-дан жоғары. Инфрақұрылымды оңтайландыру CAPEX инвестицияларын 2,97 млрд АҚШ долларына қысқартуға, шамамен 8 млн тонна СК қосымша өндіруге, өндірудің тұрақты деңгейін 12 жылға ұзартуға және газды экспортқа шығару мерзімін 7 жылға ұлғайтуға мүмкіндік береді.

Негіздеу. Мұнай-газ өндіру кәсіпорындарының өндірістік объектілері атмосфералық ауаға елеулі техногендік жүктеме түсіретін күрделі өндірістік жүйелер болып табылады. Өндірістік алаңдарда ұйымдастырылған және ұйымдастырылмаған шығарындылар көздерінің бір мезгілде болуы, технологиялық инфрақұрылымның жоғары тығыздығы және қолайсыз метеорологиялық жағдайлар ластаушы заттардың таралу процестерін күрделендіреді. Осыған байланысты атмосфералық ауаның ластану деңгейін болжау үшін математикалық модельдеу әдістерін қолдану ерекше маңызға ие.

Мақсаты. Зерттеудің мақсаты – мұнай-газ өндіру кәсіпорындарының өндірістік алаңдарында ластаушы заттардың таралуын модельдеу ерекшеліктерін талдау, есептеулердің дәлдігіне әсер ететін негізгі факторларды анықтау және рұқсат етілетін шығарындылар нормативтері жобалары мен «ЭРА-Ауа» бағдарламалық кешенінде орындалған верификациялық есептеулер нәтижелерінің сәйкестігін бағалау.

Материалдар мен әдістер. Зерттеу барысында №1 және №2 кәсіпорындарының өндірістік объектілері бойынша рұқсат етілетін шығарындылар нормативтері жобаларының материалдары, атмосфералық ауаға таралу есептеулері және ЭРА бағдарламалық кешенінде орындалған верификациялық модельдеу нәтижелері пайдаланылды. Негізгі зерттеу әдістері ретінде салыстырмалы талдау, математикалық модельдеу, кеңістіктік интерпретация және таралу карталарын сараптамалық бағалау қолданылды.

Нәтижелері. Зерттеу нәтижелері мұнай-газ өндіру кәсіпорындарында ұйымдастырылған шығарындылар көздері жиынтық шығарындылардың 60–70%-ын қалыптастыратынын, ал ұйымдастырылмаған шығарындылар көздердің үлесі 20–30%-ға дейін жететінін көрсетті. Сонымен қатар, ұйымдастырылмаған шығарындылар көздердің төмен көрсеткіштері жерүсті концентрацияларын қалыптастыруда жоғары әсерге ие екені анықталды. Ең жоғары концентрациялар азот диоксиді, күкіртсутек, күйе және бенз(а)пирен бойынша байқалды. Модельдеу нәтижелері метеорологиялық факторлардың, әсіресе жел жылдамдығы мен атмосфераның температуралық тұрақтылығының шешуші рөл атқаратынын көрсетті. Верификациялық есептеулер есептік және жобалық концентрация өрістерінің жалпы алғанда қанағаттанарлық сәйкестігін растады.

Қорытынды. Ластаушы заттардың таралуын модельдеу мұнай-газ өндіру кәсіпорындарының атмосфералық ауаға әсерін бағалаудың тиімді құралы болып табылады. Ұйымдастырылған және ұйымдастырылмаған шығарындылар көздерін, технологиялық құрылыстың тығыздығын және метеорологиялық жағдайларды кешенді есепке алу модельдеу нәтижелерінің сенімділігін арттырады. Алынған нәтижелер санитариялық-қорғау аймақтарын негіздеу, табиғатты қорғау іс-шараларын әзірлеу және өндірістік экологиялық бақылауды жетілдіру кезінде қолданылуы мүмкін.