Fluid analysis from sampling to simulation

20.07-24.07.2026
Teacher:
T.S. Yushchenko

Target audience: the advanced training course is available to individuals who hold (or are currently pursuing) a higher or secondary vocational education in the relevant field, or who have completed professional retraining in the corresponding area.

Studying methods: lecture, problem‑solving exercises, calculations, graph construction / chart plotting, brainstorming, training session / workshop, exercises, master class / master‑class.

After of course, participants will be: to improve professional competencies as reflected in practical abilities:

  • to apply methods and specific features of reservoir fluid sampling;
  • to apply in practice the criteria for selecting high‑quality samples;
  • to use in work the classification and behavior characteristics of different types of reservoir fluids;
  • to apply knowledge of experimental PVT study methodology included in the standard reservoir fluid analysis suite, and understand how properties of separated fluids change depending on the type of degassing;
  • to work fluently with key parameters of reservoir oil and reservoir gas;
  • to apply knowledge of experimental PVT study methods used in gas injection modeling for enhanced oil recovery (EOR);
  • to understand the methodology of experimental PVT studies conducted to ensure uninterrupted well production;
  • to work with parameters measured in a PVT laboratory;
  • to derive reservoir fluid properties from direct parameter measurements (standard separation, differential liberation);
  • to determine reservoir fluid composition based on compositions of standard separation fluids (mathematical recombination);
  • to verify experimental data using material balance;
  • to understand the specifics of using regulatory documentation in the field of reservoir fluid studies;
  • to understand the fundamentals of gas chromatography in reservoir fluid analysis;
  • to work with PVT study reports for reservoir fluids in both Russian and international formats;
  • to perform mathematical modeling of reservoir fluids;
  • to define the objective and apply various methods for creating a reservoir fluid model;
  • to work in a PVT simulator;
  • to identify causes of changes in reservoir fluid properties and draw appropriate conclusions for their mathematical description;
  • to analyze raw data from reservoir fluid studies and reject low‑quality data.

About course: enhancement of professional competencies for oil and gas company specialists in the field of experimental studies and modeling of reservoir fluids.

In‑person, Sochi
5 / 40
70 000 ₽
НДС не облагается
Request for education
More courses from section
Upcoming courses
Search
Registration for course

Оставьте свои данные, мы свяжемся с Вами в ближайшее время и ответим на возникшие вопросы.

Этот сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика, предоставляемый компанией ООО «ЯНДЕКС», 119021, Россия, Москва, ул. Л. Толстого, 16 (далее — Яндекс). Сервис Яндекс Метрика использует технологию «cookie» — небольшие текстовые файлы,размещаемые на компьютере пользователей с целью анализа их пользовательской активности.

Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Информация об использовании вами данного сайта, собранная при помощи cookie, будет передаваться Яндексу и храниться на сервере Яндекса в Российской Федерации. Яндекс будет обрабатывать эту информацию для оценки использования вами сайта, составления для нас отчетов о деятельности нашего сайта, и предоставления других услуг. Яндекс обрабатывает эту информацию в порядке, установленном в условиях использования сервиса Яндекс Метрика. Вы можете отказаться от использования cookies, выбрав соответствующие настройки в браузере. Также вы можете использовать инструмент https://yandex.ru/support/metrika/general/opt-out.html. Однако это может повлиять на работу некоторых функций сайта. Используя этот сайт, вы соглашаетесь на обработку данных о вас Яндексом в порядке и целях, указанных выше. Политика конфиденциальности: https://academyoge.com/politika-konfidenczialnosti/