The object of research, development or design (in Russian) : Моделирование поведение жидкой фазы с использованием традиционных методов и методов машинного обучения для химических приложений повышения нефтеотдачи.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Сұйық фазаның әрекетін дәстүрлі және машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, химиялық күшейтілген мұнай алуды қолдану үшін модельдеу.

Aim of work (in Russian) : Целью данного проекта является моделирование фазового поведения флюидов с использованием гибридного подхода, сочетающего традиционные физические модели и методы машинного обучения для приложений повышения нефтеотдачи пластов. Данный гибридный подход позволяет учитывать физику фазового поведения и обеспечивает вычислительную эффективность моделирования.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жобадағы мақсатымыз – мұнайды өндіруді жақсартатын қосымшалар үшін және көміртегі диоксиді (CO2) үшін дәстүрлі физикалық модельдер мен машиналық оқыту әдістерін біріктірудің гибридті тәсілін қолдана отырып, сұйық фазасының әрекетін модельдеу. Мұндай гибридті тәсіл фазалық мінез-құлық физикасын құрметтейді және модельдеу үшін есептеу тиімділігін қамтамасыз етеді.

Методы исследования (на русском) : Мы использовали физические модели для моделирования смесей СО2 и углеводородов. Мы использовали уравнение состояния Пенга-Робинсона. Мы запрограммировали модель в MATLAB. Поведение фазы ПАВ-нефть-вода моделировали с использованием уравнения состояния HLD-NAC. Мы сравнили результаты физических моделей с экспериментальными данными, доступными в литературе, а также с коммерческими симуляторами. Затем мы сгенерировали синтетические данные для обучения моделей машинного обучения на следующем этапе проекта.

Методы исследования (на казахском) : Біз СО2 және көмірсутек қоспаларын модельдеу үшін физикалық модельдерді қолдандық. Біз Пэн-Робинсон күй теңдеуін қолдандық. Модельді MATLAB тілінде бағдарламаладық. Беттік-активті зат-мұнай-су фазасының әрекеті HLD-NAC күй теңдеуімен модельденді. Біз физикалық үлгілердің нәтижелерін әдебиетте, сондай-ақ коммерциялық тренажерларда бар эксперименттік деректермен салыстырдық. Содан кейін жобаның келесі кезеңінде машиналық оқыту үлгілерін үйрету үшін синтетикалық деректерді жасадық.

Obtained results and novelty (in Russian) : Мы сравнили результаты модели CO2 с коммерческими результатами CMG WinProp. Сопоставление нашего запрограммированного алгоритма близко соответствовало результату коммерческого симулятора. Это подтверждает надежность нашей модели для будущего использования в проекте по генерации различных результатов синтетических данных для обучения алгоритмов машинного обучения. Мы также использовали модели HLD-NAC для систем ПАВ-нефть-вода. Модель может соответствовать экспериментальным данным, имеющимся в литературе.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Біз CO2 үлгісінің нәтижелерін коммерциялық CMG WinProp нәтижелерімен салыстырдық. Біздің бағдарламаланған алгоритмнің сәйкестігі коммерциялық тренажер нәтижесімен тығыз сәйкес келді. Бұл машиналық оқыту алгоритмдерін үйрету үшін әртүрлі синтетикалық деректер нәтижелерін генерациялау үшін жобада болашақта пайдалану үшін модельіміздің сенімділігін растайды. Біз сондай-ақ беттік-активті заттар-май-су жүйелері үшін HLD-NAC үлгілерін қолдандық. Модель әдебиетте бар эксперименттік деректерге сәйкес келуі мүмкін.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Мы запрограммировали код функции в MATLAB для моделирования парожидкостного фазового равновесия смесей CO2 и углеводородов. Код можно использовать как отдельный пакет или интегрировать в другие программы. Запрограммированный код может с высокой точностью соответствовать результатам коммерческого симулятора для моделирования двухфазного поведения.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Біз CO2 және көмірсутек қоспаларының бу-сұйық фазалық тепе-теңдігін модельдеу үшін MATLAB жүйесінде функциялық кодты бағдарламаладық. Кодты дербес пакет ретінде пайдалануға болады немесе одан әрі басқа бағдарламаларға біріктіруге болады. Бағдарламаланған код екі фазалы әрекетті модельдеу үшін жоғары дәлдікпен коммерциялық тренажер нәтижелеріне сәйкес келуі мүмкін.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Моделирование фазового поведение флюидов, включая СО2 и поверхностно активные вещества. Модели должны быть как физически точными, так и эффективными с точки зрения вычислений. Поэтому в данном проекте мы разрабатываем структуру, отражающую физику процесса и обладающей вычислительной эффективностью за счет использования инструментов машинного обучения.

Field of application (in Kazakh) : Сұйықтықтардың, соның ішінде СО2 және беттік белсенді заттардың фазалық әрекетін модельдеу. Модельдер физикалық тұрғыдан дәл және есептеу жағынан тиімді болуы керек. Сондықтан, осы мақалада біз машиналық оқыту құралдарын пайдалана отырып, негізгі процестің физикасын да, есептеу тиімділігін де қамтуы мүмкін құрылымды әзірлеп жатырмыз.