Интеграция модели нефтяного месторождения с источниками данных

Требуется провести интеграцию комплексной модели месторождения (интегрированной модели) с источниками данных.

Компания АО «Мессояханефтегаз» — совместное предприятие ПАО «Газпром нефть» и ПАО НК «Роснефть», которому принадлежат лицензии на разведку и разработку Восточно-Мессояхского и Западно-Мессояхского нефтегазоконденсатных месторождений. Оценка эффективности эксплуатации месторождения проводится при помощи математического моделирования на интегрированных моделях, разработанных в программном продукте компании PETEX. Интегрированная модель состоит из моделей пластов (Mbal), скважин (Prosper) и трубопроводных систем (GAP). В расчетах задействовано большое количество данных из различных источников и систем. Сейчас сбор и агрегация данных для математических моделей частично автоматизированы при помощи VBA-скриптов, однако это не позволяет избавиться от ручной обработки данных. Чтобы ускорить подготовку данных и повысить их качество, необходимо полностью автоматизировать процесс их сборки, агрегации и передачи в интегрированную модель. Для проведения полноценного анализа результатов расчёта модели необходимо разработать инструмент для выгрузки расчётных параметров из модели и их сопоставления с фактическими промысловыми данными. В рамках проекта необходимо интегрировать комплексную математическую модель месторождения с источниками данных, построенными на базе СУБД Oracle Database и разработать инструмент для анализа результатов расчётов с функцией поиска причин отклонений фактических и расчётных данных.

Нет, проект рассчитан на то, что им будет заниматься один специалист — Python-разработчик.

1. Изучить материалы, предоставленные лидером проекта. 2. Обсудить с лидером проекта требования к функциональности разрабатываемого приложения, зафиксировать их. 3. Разработать на Python приложение, реализующее следующие функции: ▪ Менеджмент хранимых и используемых интегрированных моделей, и моделей-компонент; ▪ Загрузка в модель пула данных необходимых для актуализации модели, для выполнения расчётов прогноза добычи, для выполнения оптимизационных расчётов. ▪ Выгрузка данных из модели в формате Exсel и запись данных в БД; ▪ Загрузку событий в программу GAP (PETEX) (из БД в расписание); ▪ Загрузка дебитов источников скважины в программу GAP (PETEX) (из БД); ▪ синхронизацию данных по техническим параметрам трубопровода в программах OisPie и Gap (Petex); ▪ Анализ расчётных данных из GAP (PETEX) и фактических данных промысловых данных с поиском отклонений и их причин; ▪ Настройка скважин на фактические параметры с учётом износа оборудования в ПО Prosper с анализом отклонений. ▪ Формирование сценария расчёта для программы GAP (PETEX) на основе отчетных документов ДО. 4. Протестировать корректность передачи и обработки данных, при необходимости внести в приложение правки. 5. Подготовить отчет о выполненной работе. 6. Передать лидеру проекта результаты работы и интеллектуальные права на них.

1. Полностью работающая программа, автоматизирующая передачу данных из систем-источников в математическую модель. 2. Исходный код программы на языке Python. 3. Отчет о выполненной работе в формате *.docx.

1. Успешно пройден тест на оценку корректности данных, передаваемых из систем-источников в математическую модель, и их обработки. 2. Программа работает без ошибок и сбоев. 3. Исходный код задокументирован в соответствии с требованиями PEP 257. 4. Приняты во внимание все источники данных, предоставленные лидером проекта.

Проект предусматривает денежное вознаграждение в размере 160 000 рублей после выплаты налогов.

1. Лидер проекта предоставит: • описание таблиц источников данных; • доступ к источникам данных; • описание алгоритмов предобработки данных и процедур верификации сходимости данных, реализованных при помощи VBA-скриптов; • описание API математической модели месторождения. 2. Лидер проекта организует взаимодействие с другими участниками проекта со своей стороны и даст комментарии, пояснения и консультации по предметной области проекта по ходу выполнения работ.