Пожалуйста включите JavaScript в вашем браузере для полноценной работы сайта.

Фото
show
« Июль, 2025
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031
Главная страница Пресс-центр Новости дочерних обществ
Новости дочерних обществ

Ученые «Роснефти» - победители Всероссийского конкурса

02 Июль 2025

Молодые специалисты тюменского научного института «Роснефти» завоевали звания лучшего студенческого научного сообщества и лучшего совета молодых ученых в области топливно-энергетического комплекса. Одноименный Всероссийский конкурс состоялся в Тюменском индустриальном университете.

Тридцать команд профильных вузов и молодых специалистов предприятий со всей страны представили на суд жюри технологические проекты, направленные на внедрение инноваций в добычу, переработку и транспортировку углеводородов, оптимизацию производственных процессов, повышение эффективности использования ресурсов и цифровую трансформацию ТЭК. Основные критерии оценки основывались на результативности деятельности студенческих научных объединений и советов молодых ученых, актуальности и новизне, степени проработки предложенных решений, практической значимости проектов.

Молодые специалисты ТННЦ презентовали инновации в области промысловой инфраструктуры для решения актуальных вопросов реконструкции газовых промыслов. Уникальная методика с использованием полномасштабного интегрированного моделирования предусматривает регулирование режимов работы скважин и позволяет оперативно оценить технологическую и экономическую потребность запуска вспомогательных трубопроводов для разгрузки основной магистрали. Проект получил наивысшую оценку жюри, а представившая его проектная команда - титул лучшего научного объединения.

Звания лучшего студенческого научного сообщества удостоены студенты базовой кафедры тюменского научного института в Тюменском индустриальном университете, представившие на конкурс проект в сфере обеспечения безопасности эксплуатации промыслового оборудования. Инновационная разработка связана с применением искусственного интеллекта для анализа исторических данных добычи для прогнозирования срока службы электроцентробежных насосов.