Геолого-геофизические методы исследования недр: программа бакалавриата

Студенты осваивают методы цифровой обработки данных, геологического и гидродинамического моделирования, а также учатся интерпретировать результаты геофизических исследований с применением машинного обучения.

Программа дает глубокое понимание физических свойств горных пород, принципов контроля эксплуатации залежей и современных технологий анализа керна. Выпускники смогут применять полученные знания для эффективного изучения недр и оптимизации добычи углеводородов.

Основные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Высшая математика
• Деловой этикет и культура коммуникаций
• Иностранный язык
• История России
• Культурология
• Личность и общество
• Основы проектной деятельности
• Основы профессиональной деятельности
• Правоведение
• Современные технологии программирования
• Специальные главы высшей математики
• Цифровая экономика
• Цифровые технологии
• Химия
• Инженерная и компьютерная графика
• Теоретическая механика
• Сопротивление материалов
• Теория механизмов и машин
• Детали машин и основы конструирования
• Гидромашины и компрессоры
• Материаловедение и технология конструкционных материалов
• Основы нефтегазового дела
• Геология и геофизика нефтегазовых месторождений
• Общая электротехника и электроника
• Термодинамика и теплопередача
• Гидравлика
• Основы автоматизации технологических процессов нефтегазового производства Гидродинамические исследования скважин
• Геологическое строение Земли
• Физические свойства горных пород
• Информационно-измерительные системы геофизических методов исследований
• Алгоритмы и системы интерпретации цифровых данных геофизических методов исследований
• Методические основы определения подсчетных параметров при подсчете запасов
• Цифровая обработка петрофизических данных
• Цифровые методы исследования керна
• Основы геологического и гидродинамического моделирования
• Технологии методов контроля эксплуатации залежей нефти и газа
• Автоматическая интерпретация данных геофизических исследований скважин с применением машинного обучения.