ОЦИФРОВАННАЯ ДОБЫЧА ЭНЕРГОРЕСУРСОВ: IT-решения в нефтегазовой отрасли

Многие нефтяные и газовые месторождения в мире находятся в труднодоступных местах. Добычу приходится осуществлять в пустыне, вечной мерзлоте, на большой глубине...

Если погодные условия приемлемые, как в Беларуси, а нефть, например, относится к категории трудноизвлекаемых запасов, это добавляет неопределенности при добыче. Даже небольшая ошибка приводит к многомиллионным убыткам. Если добавить к этому необходимость соблюдения безопасности и экологических стандартов при добыче, то становится очевидной необходимость системных управленческих решений, которые основаны на совокупности данных, всего массива информации. Решать такие задачи способна оцифрованная инфраструктура добычи энергоресурсов.

Система автоматического управления операциями по добыче нефти и газа получила название «интеллектуальное нефтегазовое месторождение».

Рассмотрим наиболее перспективные их них.

Интернет вещей(IoT)

Большинство предприятий энергетического комплекса не одно десятилетие использует компьютеризированные системы. Они связывают с центром управления скважины, топливные емкости, насосы и другое оборудование. Но в таких системах зачастую не было возможности для коммуникации объектов друг с другом. Подход интернета вещей (сокращенно по англ. — IoT) предполагает, что каждый технологический объект с помощью встроенных датчиков может взаимодействовать с другими объектами. Многие виды оборудования в нефтегазовой отрасли уже имеют инфраструктуру для быстрого запуска интернета вещей. Нефтегазовое оборудование комплектуется датчиками, которые в процессе геологоразведки и бурения собирают большие объемы информации. При добыче, транспортировке и сбыте также идет сбор данных.

Перспективы применения IoT большие. Например, для добычи, транспортировки, распределения энергоресурсов используются сотни километров трубопроводов, которые работают в изменчивых климатических условиях.

Если случится авария, то без быстрой оценки ситуации и принятия решений ее последствия могут быть катастрофическими. Аварии обходятся дорого и чреваты опасными последствиями: пожарами, загрязнением местности. Применение IoT избавит от подобных событий. Кроме минимизации негативных последствий, интернет вещей способен приносить дополнительную прибыль.

Согласно аналитике Cisco, нефтегазовая компания с выручкой 1 млрд долларов в год при использовании промышленного интернета вещей сэкономит 20 млн. Например, компания Petrobel (Египет) применяет интернет вещей на буровых установках в Средиземном море. Управление нефтедобычей и ремонтными работами ведется из центра, расположенного на берегу. Экономия оценивается в 125 тыс. долларов в месяц на одну буровую вышку. Основные пользователи интернета вещей в розничной продаже — автозаправочные станции.

С помощью IoT они передают данные об остатках топлива и принимают платежи с мобильных телефонов, что экономит деньги и помогает эффективно использовать время. Система может также уведомлять страхователей о пройденном километраже.

Еще три примера использования интернета вещей приводят аналитики компании SAP, производителя программного обеспечения для организаций. Чтобы повысить эффективность работ при гидроразрыве пласта, IoT предполагает установить вокруг скважины ряд датчиков, которые будут замерять угол наклона поверхности. Сопоставляя информацию с текущей скважины до ГРП во время процесса и после него, можно понять, в каком направлении пошла трещина. Нет необходимости помещать в скважину устройства по замерам и прекращать работы на это время.

Дорого обходятся нефтегазовым компаниям неточности в планировании ремонта. Например, остановка турбины из-за износа одной детали может привести к тому, что работы на месторождении временно прекратятся. Датчики, установленные на турбине, позволят вести мониторинг ее вибраций в реальном времени и своевременно покажут, что делать, если турбина потребует замены, и подскажут, сколько месяцев или лет остается до замены детали. Процесс добычи углеводородного сырья с годами становится более энергоемким. Мониторинг точек неэффективного энергопотребления дает много возможностей для снижения себестоимости добычи нефти.

В онлайн-режиме можно отслеживать, какие параметры влияют на энергопотребление, какова динамика расхода по сравнению с прошлыми периодами и т.д. Такую технологию интернета вещей уже применяет российский «Сургутнефтегаз».

Если какое-то оборудование потребляет слишком много электроэнергии, в его работу вносятся изменения. Также система позволяет регулировать потребление в часы максимальной нагрузки. Инновационный подоход к энергоэффективности объединил десятки объектов и полностью исключил присутствие людей.

Технологии развивают отрасль. IoT оказывает сильное влияние на рынок сланцевой нефти. Подавляющее большинство сегодняшних американских сланцевых компаний — небольшие. Промышленный интернет вещей и сопутствующие технологии позволяют им добывать ресурсы эффективно и без колоссальных затрат на бурение разведочных скважин. Это говорит о появлении новых факторов конкуренции, казалось бы, на устоявшемся рынке.

Скважины становятся глубже и сложнее, передавать из них информацию труднее. Поэтому идет работа по созданию информационных систем, которые позволят буру принимать решение внутри ствола и самостоятельно выполнять действия, время от времени отчитываясь в центр. При этом робот будет справляться с бурением гораздо лучше человека, поскольку сможет брать из своей базы не только информацию о соседних скважинах, но и цифры по аналогичным процессам, сравнивать архивные данные с текущей информацией, строить модель пласта, анализировать его.

И все это за считанные секунды. Цифровизация отрасли ведет к тому, что вблизи месторождений не останется ни одного человека, вся работа будет выполняться автоматически и удаленно.

Big Data(большие данные)

В течение последних 10 лет объемы информации на планете ежегодно удваиваются. Рост связан с появлением новых устройств автоматизированного сбора информации. Но Big Data не просто хранилище.

«Газпром» внедрил предварительную аналитику в процессы управления электроцентробежными насосами. Пилотный проекта называется «Аналитика самозапусков установок электроцентробежных насосов после аварийных отключений электроэнергии». Для проведения исследований рабочая группа использовала более 200 млн записей, полученных с контроллеров систем управления на 1 649 скважинах, а также записи рестартов напряжения из аварийных журналов.

Изучение и анализ этой информации с использованием традиционных инструментов оказались невозможны из-за большого объема неструктурированных данных. При этом решение задачи осложнялось зависимостью работы насосов от множества различных факторов: скважинных условий, условий эксплуатации, схемы электроснабжения и др. С помощью аналитической системы все данные были обработаны, созданы визуализированные модели цепочек событий, относящиеся к самозапуску насосов.

Применение инструментов Big Data позволило не только сформировать и проверить набор различных гипотез о причинах сбоев в автозапуске, но и получить информацию о ранее неизвестных взаимосвязях в работе насосного оборудования. В частности, о появлении в ряде случаев эффекта турбинного вращения, приводящего к обратному сливу нефти.

Однако подобный процесс точечного применения технологий Big Data не позволяет получить прорывного эффекта, который способен существенно улучшить текущую деятельность. В связи с этим в компании «Газпром» совместно с IBM разрабатываются алгоритмы для автоматизации процесса выбора оптимальной системы разработки вновь вводимых месторождений. Применение данной технологии позволит уже на этапах планирования подбирать наиболее эффективную технологию освоения месторождений, а при их дальнейшей эксплуатации в комплексе рассматривать все процессы, происходящие в пласте, чтобы повысить эффективность выработки остаточных извлекаемых запасов.

Эффект от внедрения данной технологии оценивается компанией в 1 млн тонн дополнительной добычи нефти. Еще один проект направлен на поиск пропущенных интервалов по данным геофизических исследований скважин. Он также даст плюс 500 тыс. тонн черного золота. По мнению директора Инжинирингового центра МФТИ по трудноизвлекаемым полезным ископаемым Тимура Тавберидзе, анализ больших данных позволяет значительно увеличить экономическую ценность информации. «В современной нефтегазовой отрасли принятие решений базируется на данных, объем которых растет по экспоненте, — отмечает Тимур Тавберидзе.

— Использование парадигмы Big Data адаптирует бизнес-стратегии под «взрывающиеся» темпы роста данных. При этом современные методы анализа, такие, например, как машинное обучение, сверточные нейронные сети, позволяют дать принципиально новый подход к решению проблем нефте- и газодобычи». Рассмотрим еще два примера применения Big Data в нефтегазовой промышленности. Одно из подразделений корпорации GE, General Electric Oil & Gas, занимается производством высокотехнологичного оборудования для нефтегазового сектора. Сутки простоя на некоторых отраслевых предприятиях с использованием этого оборудования могут обойтись в 7 млн долларов, поэтому крайне важно минимизировать время незапланированной остановки производства.

Для этого компания стала устанавливать на продаваемом оборудовании специальные сенсоры, благодаря которым инженеры получают информацию о состоянии нефтедобычи в текущем времени. В итоге покупатели увеличили объем извлекаемых из недр полезных ископаемых и снизили убытки от неэффективного использовния оборудования.

«Сургутнефтегаз» внедрил технологию Big Data, чтобы оптимизировать бизнес-процессы, сократить время подготовки отчетов. Удалось автоматизировать учет продукции, расчет скользящих цен онлайн. В итоге в течение нескольких секунд обработки специалист получает актуальную информацию. Раньше он получал ее через два-четыре часа после запроса.

Цифровая перспектива

Еще одна технология, которая изменит будущее нефтедобычи — дополненная реальность (AR). Ее суть в том, что человек через экран смартфона видит дополнительную информацию по объекту. Дополненная реальность еще только входит в нефтегаз, хотя в других отраслях промышленности уже с успехом применяется. Так, чтобы ускорить работу своих сотрудников, концерн Boeing начал применять AR-очки Google Glass для соединения кабелей в самолете.

Каким образом? Дело в том, что рабочим необходимо следить, чтобы отрезки нужной длины были проведены по точному шаблону и скреплены между собой в жгуты. Приходилось следовать инструкциям по сборке, сверяясь с информацией на ноутбуке. Пользуясь «умными» очками, сотрудник получает пошаговую инструкцию по прокладке проводов и больше не смотрит в ноутбук. Время на сборку сократилось на 25%, количество ошибок существенно уменьшилось.

Учитывая цену ошибки в нефтегазовой отрасли, технология дополненной реальности может быть кстати. «Умные» технологии делают все процессы прозрачными. Анализ данных дает возможность принимать оперативные и точные управленческие решения. А управление большим количеством скважин может быть организовано централизованно и дистанционно. Эксперты считают, что, оставив интеллектуальную скважину без контроля людей, предприятия только выиграют.

Высокий уровень автоматизации решит проблему дефицита квалифицированных кадров, снизит уровень травматизма и значительно улучшит условия труда специалистов. Принятие наиболее важных решений останется за специалистом, ведь убрать из добычи энергоносителей человеческий фактор пока невозможно. Однако использование интеллектуальных технологий на месторождениях становится необходимым условием конкурентоспособности нефтегазовых компаний.

ТЕКСТ Алексей Чубат