The object of research, development or design (in Russian) : Объектами исследования являются работы, проводимые в уранодобывающих и нефтедобывающих предприятиях при разработке месторождений.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Өндіру кәсіпорындарындағы уран мен мұнай кен орындарын игеру барысындағы процестер.

Aim of work (in Russian) : Разработка алгоритмов, методик и программных модулей интеллектуальных систем управления (ИСУ) разработками месторождений урана и нефти.

Aim of work (in Kazakh) : Уран және мұнай кен орындарын игеру процестерін басқарудың интеллектуалды жүйелерінің алгоритмдерін, әдістері мен бағдарламалық модульдерін жасау.

Методы исследования (на русском) : Методы геостатистики для построения геологической модели, системы глубокого обучения для интерпретации скважинных данных, математические и вычислительные методы для расчета фильтрационных и массообменных процессов, методы оптимизации для определения оптимальных параметров схемы вскрытия, технологии трехмерной визуализации, распределенного программирования для ускорения вычислений, системы управления базами данных для хранения геолого-технологической и другой информации месторождения.

Методы исследования (на казахском) : 1 - бағдарламасына сәйкес ұңғыма мәліметтерін талдауға арналған деректер синтезделді, нақты сарапшылардан алынған мәліметтерді интерпретациялаудың және терең оқыту әдістерінің салыстыруы жасалды, баланстық / баланстан тыс аймақтарды ескере отырып уран кен орындарын өңдеу схемаларын құру, ұңғымалардың жұмыс істеу тарихын ескере отырып, кен орнын игеру тарихын қалпына келтіру, фильтр бойында және уақыт бойынша ағыс шығыны интерполяцияланды. Есептеулерді тездету мүмкіндігі іске асырылды, және деректерді визуализациялаудың жаңа элементтері қосылды. 2-ші бағдарламаны жүзеге асыру барысында: шынайы уақыт режимінде үлкен ақпарат көлемдерін тез визуализациялауға арналған буферлеу және жол тарту алгоритмдері жасалды, Крыловскийдың GMRES типті әдісімен кеуекті ортада, көп компонентті, көп фазалық ағыс зерттелді, MPI технологиясының көмегімен 8 есе жылдамдатылған, Ньютонның ILU0-GMRES айқын емес схемасы толықтай жасалды. Ақпаратты көп критериялық кластерлеуге арналған бағдарламалық модуль жасалды, кеуектілік, тұтқырлық және абсолют өткізгіштіктің бірнеше мәндері негізінде, мұнай беру коэффициенті бойынша кен орнын оптималды өндіру режимі анықталды. 83% дәлділік көрсеткен үйретуге арналған 5000, тестілеуге арналған 1000 сценарий жүргізілді. Датчиктерден жинауға арналған тәжірибелік үлгі жобаланды және құрылды; ақпаратты оқу тораптары, FPGA негізінде есептеу торабы, сервермен ақпаратты алмасу қызметтері, дереқор түрінде ақпараттар қоймасы жасалды; тәжірибелік үлгіні тестілеу жүргізілді.

Obtained results and novelty (in Russian) : По подпрограмме 1 выполнен синтез данных для их интерпретации, проведено сравнение интерпретации данных реальных экспертов и методами ГО, разработаны и реализованы функционалы построения схем вскрытия месторождений с учетом балансовых/забалансовых зон, восстановлена история разработки месторождений с учетом работы скважин(реверсивности), выполнена интерполяция дебитов вдоль фильтра и по времени. Разработаны уточненная методика подсчета запасов на основе закисляемого объема, расхода кислоты до необходимой степени отработки блока, реализованы новые элементы визуализации. По подпрограмме 2 реализованы алгоритмы буферизации и трассировки лучей для быстрой визуализации большого объема данных; многокомпонентное многофазовое течение в пористой среде исследовано методом Крыловского типа GMRES, разработана полностью неявная схема Ньютона-ILU0-GMRES, которая ускорена в 8 раз с помощью технологииMPI. Разработан программный модуль многокритериальной кластеризации данных, определен оптимальный режим разработки месторождения по коэффициенту нефтеотдачи для нескольких значении пористости, вязкости нефти и абсолютной проницаемости. Запущено 5000 сценариев: 4000 для обучения и 1000 для тестирования, которые показали 83%точности. Спроектирован и собран опытный образец сети сбора с датчиков, реализованы узлы считывания данных, вычислительный узел на базе FPGA, службы обмена данных с сервером, хранилище данных в виде БД, проведено комплексное тестирование опытного образца.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 1 - бағдарламасына сәйкес ұңғыма мәліметтерін талдауға арналған деректер синтезделді, нақты сарапшылардан алынған мәліметтерді интерпретациялаудың және терең оқыту әдістерінің салыстырмалы талдауы жасалды, ұңғымалардың жұмыс істеу тарихын ескере отырып, кен орнын игеру тарихын қалпына келтіру, баланстық / баланстан тыс аймақтарды ескере отырып уран кен орындарын өңдеу схемаларын құру үшін функциялар жасалды, фильтр бойында және уақыт бойынша ағыс шығыны интерполяцияланды. Қышқылданған көлем негізінде қорларды есептеуге арналған, сондай-ақ технологиялық блокты өңдеуге қажетті қышқылдың шығынын есептеу үшін жетілдірілген әдістеме жасалды. Сонымен қатар, есептеулерді тездету мүмкіндігі іске асырылды, және деректерді визуализациялаудың жаңа элементтері қосылды. 2-ші бағдарламаны жүзеге асыру барысында құрылымданбаған есептеу торларындағы мәліметтерді визуализациялаудың модулі мен алгортимі жасалды, гидродинамикалық модельдеудің веб-модулі мен визуализация әдістеріне, мұнай өндіруді арттыру есебінің жоғары өнімді алгоритмдеріне, өндіріс деректерін жинау және өңдеу модулдеріне сынау жасалынды; кен орнын өндіруді оңтайландыруға арналған мәліметтердің көп критерийлік кластері жасалды және орындалды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Для снижения стоимости конечной продукции и повышения казахстанского содержания в разработке используются только открытые технологии. Модули ИСУ полностью являются разработкой авторов.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Түпкі бағаны және әзірлеудегі қазақстандық қамту қамтылымын көбейту үшін жасау барысында тек ашық технологиялар қолданылды. ЗБЖ-нің модульдары толықтай авторлардың зерттелімі болып табылады.

Level of implementation (in Russian) : Потенциальными субъектами внедрения являются горнорудные управления урано- и нефтедобывающих отраслей.

Level of implementation (in Kazakh) : ҒЗЖ нәтижелерін енгізудегі ұсыныстар – енгізудің ықтимал субъекттері: уран және мұнай өндіретін кәсіпорындар.

Efficiency (in Russian) : Экономическая эффективность или значимость работы: ИСУ направлено на цифровизацию разработки месторождений урана и нефти, что позволит повысить эффективность добычи минералов за счет оптимизации расположения эксплуатационных скважин и экономии путем сокращения их количества; снижения затрат реагентов на единицу добытой руды, что в свою очередь позволит увеличить степень выработки месторождений.

Efficiency (in Kazakh) : Жұмыстың экономикалық тиімділігі немесе маңыздылығы: Бақылаудың интеллектуалды жүйесі уран мен мұнай кен орындарын игеруді цифрландыруға бағытталған, бұл өндірілетін ұңғымалардың орналасуын оңтайландыру және олардың санын азайту арқылы, кен өндіруге жұмсалатын реагенттердің құнын төмендету арқылы минералды өндіру тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл өз кезегінде кен орындарын игеру дәрежесін арттырады.

Field of application (in Russian) : Урано- и нефтедобывающая промышленности.

Field of application (in Kazakh) : Уран шикізат, мұнай-газ өнеркәсіптері.