Полный текст

Введение При определении остаточных извлекаемых запасов (ОИЗ) и проектировании разработки нефтяных месторождений основной характеристикой, определяющей достоверность прогнозных расчетов, является точность оценки коэффициента извлечения нефти (КИН). Величина КИН характеризует долю начальных извлекаемых запасов (НИЗ), которая может быть извлечена из недр от начальных геологических запасов (НГЗ) при разработке залежи с применением современной апробированной технологии и техники добычи до предела экономической рентабельности с соблюдением требований охраны недр и окружающей среды. Наиболее распространенным методом оценки КИН является цифровое геолого-гидродинамическое моделирование (ЦГГМ), при котором с помощью программных средств имитируются процессы, протекающие при разработке нефтяных залежей. Данный метод внедрен в нефтедобывающей отрасли России с середины 90-х гг. XX в., рекомендован к использованию действующим регламентом [1]. На основе ЦГГМ рассчитываются различные варианты разработки нефтяных залежей, отличающиеся фондом добывающих и нагнетательных скважин, темпами отбора запасов и др. Примеры эффективного использования ЦГГМ при проектировании разработки нефтяных месторождений приведены в работах [2-4], в том числе для территории Пермского края [5-10]. Наиболее экономически обоснованный вариант разработки месторождения утверждается в уполномоченных государственных органах, каждый эксплуатационный объект при этом характеризуется проектным КИНпр. Несомненно, что построение ЦГГМ при наличии кондиционных геолого-технологических данных является наиболее надежным способом определения КИН. Однако данный метод требует очень больших финансовых и временных затрат, что приводит к значительным временным интервалам между расчетами КИНпр, которые в большинстве случаев превышают 10 лет. В результате с течением времени утвержденные КИНпр могут значительно терять актуальность как ввиду несоответствия проектных показателей разработки фактическим, так и в связи с изменением экономических условий разработки. С учетом этого для эксплуатационных объектов крайне важно оперативно контролировать обоснованность КИНпр, в том числе его объективную достижимость в конкретные временные сроки. Субъективность оценки КИН эксплуатационного объекта, хотя бы вследствие влияния на его величину плотности разбуривания и системы разработки, значительно выше, чем при оценке НГЗ. Достоверное определение КИН возможно только при использовании научно обоснованных методических подходов, комплексно учитывающих геолого-технологические условия разработки нефтяных эксплуатационных объектов. Влияние степени изученности запасов нефти на эффективность методов оперативного контроля КИН Известно несколько направлений оперативного контроля оценки утвержденных КИН: применение аналого-статистических методов, характеристик вытеснения, анализ темпов падения добычи нефти. Методы основаны на различных физических закономерностях, их эффективность во многом зависит от качества исходной информации и стадии разработки эксплуатационного объекта. Комплексное использование различных подходов позволяет более надежно оценить ОИЗ эксплуатационных объектов. В настоящее время оперативный контроль состояния запасов углеводородов прежде всего связан с геолого-экономической оценкой запасов (ГЭОЗ) по международным стандартам. Отечественные нефтедобывающие предприятия ежегодно выполняют ГЭОЗ, результаты утверждаются международными аудиторами в виде годового отчета по запасам [11-13]. На взгляд авторов, практика оперативного (ежегодного) контроля должна быть предусмотрена и для контроля ОИЗ нефтяных месторождений, утвержденных по российской классификации. Особенностью российской (ранее советской) классификации запасов углеводородов является ориентированность на степень геологической изученности. Необходимость учета стоимости запасов и гармонизации с основными международными классификациями предопределили видоизменения российской классификации, что по поручению правительства РФ принято к реализации с 2002 г. [14]. Одними из важнейших должны являться экономические критерии оценки запасов, что позволяет государству реализовывать более эффективную политику по стимулированию инвестиций в нефтегазовую промышленность [15]. Итогом работы в данном направлении на сегодняшний день явилась «Классификация запасов и ресурсов нефти и горючих газов» (2013 г.) [16]. В работах [15, 17, 18] отмечены проблемы действующей российской классификации именно в части недостаточного учета в ней экономических критериев. Оперативный контроль ОИЗ с учетом экономической рентабельности их разработки может во многом сгладить эту проблему. Эффективность методов такого контроля КИН в значительной степени определяется степенью изученности эксплуатационного объекта и, соответственно, стадией его разработки. Разнообразие геологических условий и применяемых систем разработки не позволяет во всех случаях однозначно определять стадию разработки конкретного месторождения [19]. Для решения этой задачи обычно комплексно учитывают показатели среднего темпа отбора жидкости, обводненность продукции скважин, перевод фонда скважин на механизированный способ добычи, рост газового фактора [20]. Для Пермского края на 2018 г. стадийность разработки эксплуатационных объектов распределена следующим образом: 9,6 % объектов - первая; 21,6 % - вторая; 66,1 % - третья; 2,7 % - четвертая стадии. Применение аналого-статистических методов при оценке КИН эксплуатационных объектов ранних стадий разработки Очевидно, что в процессе разработки нефтяного месторождения на КИН влияет большое количество факторов: как геологических, обусловленных особенностями эксплуатационных объектов, так и технологических, определенных условиями разработки. На начальных стадиях разработки достоверность информации часто невысока, что в том числе значительно снижает качество ЦГГМ. В таких условиях, на взгляд авторов, наиболее эффективным является оперативная оценка КИН на основе аналого-статистических моделей. Аналого-статистические методики оценки КИН в Пермском регионе применяются с 80-х гг. прошлого века [21-24]. Перспективным при этом признано использование многомерных аналого-статистических зависимостей, позволяющих оценивать КИНст на основе комплекса геолого-технологических показателей. Статистические методы более устойчивы к качеству исходной фактической информации, ввиду чего они могут реализовываться на основе данных по усредненным геолого-технологическим характеристикам разработки месторождений. Это позволяет с их помощью контролировать достоверность ЦГГМ, что особенно актуально при проектировании новых нефтяных месторождений и решении задач оперативной оценки ОИЗ. Наиболее полный анализ эффективности применения аналого-статистических методов оценки КИНст для территории Пермского края приведен в работе [25]. В результате сделаны выводы о сложности адаптации для Пермского края методик, разработанных для других территорий (КИНГ, API, ООО «ТатРИТЭКнефть» и др.). Более обоснованным признано применение статистических зависимостей при анализе разработки «родных» месторождений и для конкретных эксплуатационных объектов (Бш, Тл-Бб-Мл, Т-Фм) [25]. Длительный период разработки месторождений Пермского края и достаточно большое количество объектов, находящихся на поздних стадиях выработки, позволяют реализовать такой статистический подход. Примеры успешного применения статистических зависимостей для эксплуатационных объектов Пермского края приведены в работах [25-28]. При использовании аналого-статистических зависимостей важно понимать необходимость их оперативного обновления. В противном случае статистические методики не учитывают новые технологические возможности разработки, системно занижая КИН. В связи с этим при выполнении расчетов по относительно «старым» зависимостям необходимо полученные прогнозные оценки КИНст сопоставлять с недавно принятыми КИНпр по объектам-аналогам. Применение характеристик вытеснения при оценке КИН эксплуатационных объектов поздних стадий разработки В случае устойчивой динамики изменения технологических показателей разработки и выработки остаточных запасов при решении оперативных задач проектирования создаются благоприятные условия для применения статистических моделей экспресс-оценок [29]. При этом одной из ключевых характеристик, влияющих на прогноз выработки запасов эксплуатационных объектов, является динамика обводненности продукции скважин [30]. В работах [31, 32] для залежей, разрабатываемых с заводнением пластов, приведены модели прогноза динамики обводненности (w) от выработки запасов (η). Зависимости w = f(η) построены раздельно для терригенных и карбонатных залежей в различных диапазонах вязкостей нефти с учетом динамики движения фонда скважин, а также влияния геолого-технических мероприятий (ГТМ) по снижению водопритока. Примеры результатов расчетов приведены на рис. 1, а, б. а б Факт Прогноз Рис. 1. Динамика изменения фактической и модельной обводненности от выработки запасов при достоверной (а) и завышенной (б) оценке проектного КИН эксплуатационного объекта Для подавляющего большинства эксплуатационных объектов (см. рис. 1, а) установлено соответствие прогнозных и фактических динамик w = f(η). Это свидетельствует о достоверности оценки КИНпр, что и должно наблюдаться на поздних стадиях разработки. Значимые отклонения от прогнозных моделей, которые установлены примерно в 5 % случаев, связаны с неверной оценкой НИЗ, а значит и КИНпр. Фактическая обводненность выше модельной для эксплуатационных объектов с завышенными по сравнению с фактическими выработкой запасов и КИНпр. На рис. 1, б при w = 60 % фактическая η составляет 19 % против 25 % по зависимости w = f(η). Тогда при неизменности накопленной добычи нефти коэффициент снижения НИЗ можно оценить как 19/25 = 0,76. Учитывая, что НГЗ на поздних стадиях разработки подсчитывается достаточно точно, этот же коэффициент (0,76) можно принять и для снижения КИНпр. Если фактическая обводненность ниже модельной при одинаковой выработке, то имеет место, наоборот, занижение реальных НИЗ и КИНпр. В обоих случаях при несоответствии фактической динамики КИНпр модельной для эксплуатационных объектов рекомендуется пересмотр результатов оценки КИНпр. Выполненный по результатам работ [31, 32] для подобных объектов пересчет запасов нефти подтвердил этот вывод. В качестве альтернативных также широко применяются и могут быть рекомендованы характеристики вытеснения, по которым извлекаемые запасы нефти определяются по особенностям вытеснения непосредственно без учета информации о НГЗ и КИН. По объектам, имеющим обводненность более 50 %, хорошо зарекомендовали себя в Пермском регионе следующие характеристики: Qн = f(lnQж) - Б.Ф. Сазонова, Qж/Qн = f(Qв) - С.Н. Назарова - Н.В. Сипачева, Qн = f(1/Qж) - Г.С. Камбарова, где Qн, Qж, Qв - накопленные добычи нефти, жидкости и воды соответственно. Результаты анализа многочисленных материалов по технико-экономическому обоснованию КИН и проектов доразработки залежей показали следующее: все характеристики имеют ряд недостатков, связанных с тем, что они получены при определенных допущениях. В связи с этим целесообразным является установление границ применимости характеристик вытеснения для различных геолого-физических условий и стадий разработки залежей [33, 34]. Использование результатов ежегодной геолого-экономической оценки запасов Особенностью ГЭОЗ является ежегодная корректировка величин и категорийности запасов на основе комплексного учета геологических, технологических и экономических факторов. При этом пересматривается вся информация, влияющая на состояние запасов и их категории: лицензии, горные отводы, подсчет или пересчет запасов, бурение, испытание, перфорация, сейсморазведка 3D, гидродинамическиe исследования, пуск и вывод скважин из эксплуатации. На проведение этих мероприятий прямо или косвенно влияют экономические факторы, учет которых осуществляется путем введения показателя остаточных экономических запасов (ОЭЗ). Под ОЭЗ понимается часть запасов, которую экономически целесообразно извлечь на дату проведения ГЭОЗ. В период невысокой рыночной стоимости нефти недропользователям выгодно извлекать только традиционные запасы углеводородов. Рост цен на нефть приводит к увеличению количества нетрадиционных ресурсов, которые могут быть дополнительно внесены в категорию ОЭЗ [35, 36]. К экономическим показателям относятся: - макроэкономические параметры (курс доллара, цена нефти Urals); - налоги и льготы (налог на добычу полезных ископаемых (НДПИ)); - основные производственные показатели (цена на углеводороды, эксплуатационные и капитальные затраты, затраты на обустройство и ликвидацию скважин, налог на имущество). При определении величины ОЭЗ используется понятие экономического предела рентабельности добычи нефти (EL), под которым понимается объем добычи, ниже которого чистый поток денежных средств от реализации проекта становится отрицательным. Значение показателя EL складывается из цены реализации углеводородов, эксплуатационных затрат и налога на добычу [37]. Величина EL ежегодно пересматривается недропользователем исходя из текущих эксплуатационных затрат, цены на углеводороды и налога на их добычу. Оценка НИЗ производится раздельно в зоне разработки (категория PDP) и в неразрабатываемой части залежи. Это категории доказанных запасов: разбуренных неразрабатываемых (PDNP), неразбуренных (PUD), а также недоказанных запасов: вероятных (PRB) и возможных (PSB), которые при международном аудите трактуются как резервы [35, 38]. По данным категориям раздельно обосновываются величины КИНгэоз. Запасы категорий PDNP, PUD, PRB, PSB при международном аудите рассчитываются обычно с привлечением мнения экспертов. КИНгэоз определяются по каждой неразрабатываемой категории запасов на основе расчетов, полученных по разрабатываемой части залежи с учетом экономических показателей. При этом для месторождений Пермского региона, как правило, используются «родные» статистические зависимости. При расчетах запасов категории PDP в компании «ЛУКОЙЛ» применяется программный продукт MERAK РЕЕР (Schlumberger), в котором для эксплуатационных объектов помесячно формируются следующие технологические показатели: добыча нефти, добыча жидкости, объем закачиваемой воды, действующий эксплуатационный фонд скважин (рис. 2). Рис. 2. Прогнозная оценка добычи нефти в программном продукте MERAK РЕЕР Средняя за последний год добыча нефти по экспоненциальной функции кривой падения добычи экстраполируется до минимального рентабельного дебита. Темп падения добычи нефти (Δq) определяется по факту за предшествующие 3-5 лет или по экспертной оценке. Для объектов, находящихся на начальных стадиях разработки, когда добыча нестабильна или недостоверна из-за короткого периода эксплуатации, в расчеты рекомендуется закладывать Δq равным 15 % [39, 40]. Для длительно разрабатываемых объектов основной принцип определения Δq основан на изучении динамики снижения ОИЗ за последний период разработки (5-10 лет). Величины ОЭЗ рассчитываются исходя из Δq до достижения экономического предела рентабельности добычи (см. рис. 2) [39-41]. Такой подход для категории PDP позволяет с учетом экономических факторов скорректировать величину НИЗ (сумма накопленной добычи и ОЭЗ). Планирование ГТМ для вовлечения запасов в разработку проводится согласно планам предприятия, которые в связи с текущей экономической и технологической ситуацией могут значительно отличаться от положений проектного документа. Входной дебит для ГТМ, проводимых в зоне PDP, определяется исходя из анализа данных по фактически проведенным мероприятиям. При этом учитываются удельные показатели ОИЗ на скважину в районе проведения ГТМ, а также темп падения добычи нефти и экономический предел рентабельности [42]. В мировой практике в последние годы все шире применяются современные технологии интеллектуального управления пластом, основанные на постоянном мониторинге работы добывающих и нагнетательных скважин путем установки в них датчиков замера технологических показателей [43-47]. Такой подход увеличивает полноту фактической информации об эксплуатационном объекте, значительно повышает прогноз эффективности ГТМ и в конечном итоге достоверность оценки ОИЗ. Таким образом, результаты ГЭОЗ являются оперативной оценкой запасов с учетом ежегодного изменения геологической, технологической и экономической ситуации на каждом объекте разработки. В отличие от ГЭОЗ, в российской классификации эти показатели учитываются только при пересчете запасов или создании нового проектного документа. При этом ежегодная оценка заключается в списании годовой добычи с принятых на государственный баланс запасов. Фактически такая оценка не отвечает критериям оперативности, так как реально не отражает текущие фактические геолого-технологические и экономические условия эксплуатации объектов. Практические аспекты оперативного контроля остаточных извлекаемых запасов на основе комплексного анализа технико-экономических показателей разработки Для оперативного расчета и контроля КИН на различных стадиях разработки нефтяных эксплуатационных объектов следует выбирать те методики, которые наилучшим образом учитывают изученность и достоверность геолого-физических и технологических особенностей объектов. На первой начальной стадии разработки многие из геолого-физических параметров определены по малому числу исследований, часто по объектам-аналогам. Технологические показатели изучаются в процессе пробной эксплуатации. Определение КИН возможно с помощью аналого-статистических зависимостей, полученных по длительно разрабатываемым залежам данного региона, в формулах которых присутствуют геолого-физические характеристики пластов и флюидов. При этом необходимо учитывать утвержденный КИНпр по соседним месторождениям со сходными геолого-промысловыми условиями разработки. Пример. По турнейскому объекту Восточно-Тавдинской площади Винниковского месторождения, находящегося на начальной стадии разработки, в проектном документе принят КИНпр, равный 0,43. При использовании «родной» статистической зависимости КИНст оценивается как 0,302. Сопоставим результаты с четырьмя объектами-аналогами, для которых средние значения КИНпр = 0,389; КИНст = 0,276; КИНгэоз = 0,329. Комплексный оперативный анализ дает основание считать КИНпр в данных условиях завышенным. На второй стадии разработки степень изученности всех исходных параметров, как правило, достаточна для создания достоверной ЦГГМ и на ее основе технологической схемы разработки. Утвержденный в государственных органах КИНпр на длительный срок, а нередко и до конца разработки, определит выбор системы разработки и в целом динамику добычи эксплуатационного объекта. Пример. Турнейский объект Сосновского месторождения с КИНпр = 0,432 находится на второй стадии разработки. При использовании «родной» статистической зависимости оценка КИНст равна 0,353. По результатам экономической оценки по состоянию на 1.01.2019 прогнозируется КИНгэоз, равный 0,298. Для объекта выбраны три аналога, по которым средние КИНпр = 0,399; КИНст = 0,352; КИНгэоз = 0,234. В целом комплексный анализ примененных методов показывает необходимость корректировки системы разработки для достижения КИНпр. На третьей стадии, когда все основные характеристики залежей уже достоверно определены, анализ текущего состояния разработки позволяет определить ее эффективность и наметить комплекс мероприятий по дальнейшей ее оптимизации. Основным методом контроля КИНпр здесь является построение постоянно действующих ЦГГМ. В качестве их контроля могут быть использованы аналого-статистические зависимости, в которых в том числе участвуют показатели, характеризующие технологию разработки [25]. Условием эффективного применения характеристик вытеснения считаются показатели обводненности и выработки запасов более 40 и 50 % [32]. Реалистично оценивать качество запасов позволяет ГЭОЗ, особенно в части планирования первоочередных ГТМ на неразрабатываемых в текущий момент запасах. Пример. Объект Бш Асюльского поднятия Батырбайского месторождения находится на третьей стадии разработки. Выработка от НИЗ составляет 62 % при обводненности 40 %; КИНпр = 0,382. На основе статистической зависимости для карбонатных залежей с системой ППД КИНст прогнозируется равным 0,264. По трем характеристикам вытеснения среднеарифметическое значение КИН составляет 0,241. Результаты ГЭОЗ показывают, что КИНгэоз при данном темпе разработки и с учетом запланированных предприятием ГТМ составляет 0,247. Комплексный анализ по независимым методикам показывает их высокую сходимость (0,264; 0,241 и 0,247), что значительно ниже утвержденного КИНпр, достижимость которого при текущем состоянии разработки сомнительна. Четвертая заключительная стадия разработки характеризуется достоверными геологическими запасами и историей добычи за длительный временной период. Доразработка объектов выполняется в условиях высокой обводненности, убывающего фонда скважин, очагового заводнения и ряда особенностей, присущих заключительной стадии. Большая часть месторождений, находящихся на данной стадии, разрабатываются с 50-70-х гг. прошлого века, когда контроль за технологическими показателями разработки в целом осуществлялся непланомерно. Для таких «старых» месторождений при построении ЦГГМ возникают значительные сложности на этапе адаптации их истории разработки. Соответственно, оценку извлекаемых запасов с помощью гидродинамического моделирования следует дополнять альтернативными методами оценки КИН. На этой стадии разработки расчет ОИЗ с помощью характеристик вытеснения позволяет определять их величину не только по объекту в целом, но и по отдельным участкам залежей, по скважинам и очагам. Использование результатов геолого-экономической оценки запасов в этот период приобретает наибольшую значимость, так как оперативный контроль за запасами и их рентабельностью позволяет управлять фондом действующих скважин [42]. Ежегодный расчет экономического предела добычи и экономического предела обводнения продукции позволяет обоснованно проводить мероприятия по остановке, консервации и ликвидации фонда. Это оптимизирует эксплуатационные затраты и делает добычу нефти рентабельной в течение длительного времени. Пример. Объект Тл-Бб-Мл Асюльского поднятия Батырбайского месторождения разрабатывается с 1962 г., выработка запасов от НИЗ составляет 81 % при КИНпр = 0,402. Текущая обводненность продукции скважин составляет 42 % (при максимуме за историю разработки 58 %), что очень низко для четвертой стадии разработки и дает основание предполагать занижение реальных НИЗ. По аналого-статистической зависимости для визейских залежей с учетом технологических показателей разработки получена оценка КИНст = 0,408. При высокой выработке и обводненности продукции достаточно информативными являются характеристики вытеснения, средняя оценка КИН по трем характеристикам составила 0,493. Результаты ГЭОЗ показывают, что с учетом запланированных предприятием ГТМ при установившемся темпе разработки КИНгэоз = 0,405. Анализ результатов по трем альтернативным способам оценки (0,408; 0,493; 0,405) показывает, что КИНпр = 0,402 достижим и даже может быть превышен при существующей эффективности разработки. На примере этой же залежи рассмотрим влияние на величину ОИЗ годового темпа падения добычи (Δq), экономического предела рентабельности добычи (EL) и выбытие фонда скважин. Значение Δq по данному объекту при проведении ГЭОЗ за 2018 г. принято равным 8 %. С учетом стабильного высокого уровня добычи Δq может быть скорректирован в сторону снижения до 7 %. Это приводит к приросту ОИЗ около 15 %. Показатель EL за 2018 г. уменьшился с 3,3 до 2,5 т/сут/скв., что ведет к увеличению ОИЗ на 1 %. Своевременный вывод нерентабельных по EL скважин в бездействующий фонд позволяет продлить рентабельный период разработки и получить дополнительно около 10 % ОИЗ. Таким образом, рациональное управление запасами эксплуатационных объектов позволяет значительно увеличить величину рентабельных ОИЗ и их конечную нефтеотдачу. Выводы Главной проблемой оценки КИН методом геолого-гидродинамического моделирования является его высокая стоимость, что не позволяет проводить оперативный контроль текущих запасов углеводородов. С течением времени утвержденные КИН могут значительно терять актуальность в связи с изменением экономических условий разработки или несоответствием фактических условий разработки проектным. С учетом этого для достоверной оценки ОИЗ эксплуатационных объектов крайне важно оперативно контролировать обоснованность КИН, в том числе их объективную достижимость в конкретные временные сроки. В качестве оперативного контроля могут быть рекомендованы методы, основанные на обобщении различных физических закономерностей (аналого-статистические, характеристики вытеснения, анализ темпов падения добычи). Целесообразность использования каждого из них зависит от стадии разработки и степени изученности объекта. Для ранних стадий разработки наиболее эффективно применение многомерных аналого-статистических зависимостей на основе геологических показателей, построенных для конкретных эксплуатационных объектов. На более поздних стадиях большую достоверность приобретают методы на основе характеристик вытеснения и темпов падения добычи нефти с учетом экономического предела рентабельности разработки. В качестве контроля могут быть использованы статистические зависимости с привлечением не только геологических, но и технологических показателей разработки. Комплексное использование различных методических подходов повышает достоверность оценки ОИЗ эксплуатационных объектов. Сравнительный анализ КИНпр с результатами расчета по альтернативным методикам позволяет прогнозировать его достижимость на текущий момент и вносить соответствующие корректировки в систему разработки.

Об авторах

Сергей Владиславович Галкин

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: doc_galkin@mail.ru
614990, Россия, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29

доктор геолого-минералогических наук, профессор кафедры нефтегазовых технологий

Татьяна Борисовна Поплаухина

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Email: poplaukhinatb@gmail.com
614990, Россия, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29

кандидат технических наук, доцент кафедры нефтегазовых технологий

Нина Геннадьевна Лузина

Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг “ПермНИПИнефть”» в г. Перми

Email: Nina.Luzina@pnn.lukoil.com
614066, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

ведущий инженер отдела геолого-экономической оценки запасов месторождений

Дмитрий Сергеевич Лобанов

Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг “ПермНИПИнефть”» в г. Перми

Email: Dmitrij.Lobanov@pnn.lukoil.com
614066, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

инженер первой категории отдела геолого-экономической оценки запасов месторождений

Роман Игоревич Емашов

Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг “ПермНИПИнефть”» в г. Перми

Email: Roman.Emashov@pnn.lukoil.com
614066, Россия, г. Пермь, ул. Пермская, 3а

начальник отдела геолого-экономической оценки запасов месторождений

Список литературы

Статистика

Просмотры

Аннотация - 270

PDF (Russian) - 87

PDF (English) - 79

Ссылки

• Ссылки не определены.