Цифровая экономика неизбежна. Как внедрение цифровых технологий сочетается с реалиями в строительстве скважин и в чем сложности цифровизации в АО «ИНВЕСТГЕОСЕРВИС»?
В данный момент о запуске проектов, связанных с цифровизацией, заявляют все ведущие нефтегазовые компании России. Но внедрять технологии зачастую мешают внешние и внутренние процессы в самих компаниях. Почти две трети нефтегазовых компаний на глобальном рынке (64%) планируют в ближайшем будущем увеличить инвестиции в цифровые технологии, по данным корпорации Microsoft. Нефтегазовая отрасль всегда была одной из самых передовых в применении новейших технологий, в частности для улучшения производственных возможностей на морских платформах, арктических и сланцевых месторождениях в целях увеличения коэффициента извлечения запасов. Необходимость диджитализации обусловлена огромными возможностями по накоплению и обработке данных, что актуально и в нефтегазовой отрасли. Технологический уровень разведки и добычи серьезно поднимают построение геологической модели пласта, автоматизированное бурение и предиктивный мониторинг бурового оборудования, планирование ремонтов и занятости ремонтного персонала, удаленный мониторинг оборудования. Российские компании также наращивают активность внедрения цифровых технологий. Например, в ЛУКОЙЛе, реализуется 8 проектов, основанных на цифровизации, на подходе много новых идей. Одним из ключевых элементов внедренных на предприятиях систем стали центры интегрированных операций, которые обеспечивают системное планирование мероприятий по оптимальному использованию ресурсов. В «Роснефти» также реализуются программы «Цифровое месторождение», «Цифровой завод», «Цифровая цепочка поставок», и многие другие в рамках совершенствования ИТ-сопровождения бизнеса, определенного стратегией компании. «Газпром нефть», в свою очередь, недавно заявила о создании Центра цифровых инноваций для развития и последующего внедрения новых решений в области логистики, переработки и сбыта. Предполагается, что этот центр объединит в поиске новых моделей для повышения эффективности российские технологические и ИТ-стартапы, компании разработчики и научное сообщество. «Внедрение передовых ИТ-решений экономит от 5 до 20% капитальных затрат, например при использовании цифровых двойников скважин. Крупные компании, как отмечают аналитики, пришли к пониманию того, что цифровизация — это в первую очередь даже не вопрос ИТ-инноваций, применения датчиков и систем обратной связи: по большому счету речь идет об изменении бизнес-моделей на базе более совершенных технологических платформ. Внедрение новых технологий, как правило, требует развития бизнес-процессов, внедрения другой организационной структуры, получения работниками новых компетенций и изменения системы мотивации. В АО «Инвестгеосервис» разрабатывается ряд мер для стимулирования внедрения цифровых решений в производственные и бизнес-процессы. Определены основные направления построения единой цифровой экосистемы. Буровое оборудование, сложное технологическое оборудование которое в рамках цифровизации отечественной нефтегазовой промышленности, далеко отстало по ряду критериев начиная от способов управления до получения информации о рабочих параметрах. Для обеспечения современного процесса строительства скважин, необходимо внедрение киберфизических систем. В виду технологичности бурового оборудования, цифровизация в краткосрочной перспективе не представляется возможной. Используемый опыт, концептуальных решений в рамках «Индустрии 4.0» внедрённый в смежных отраслях промышленности не позволяет масштабировать готовые решения на буровое оборудование, по множеству причин, основные это - особенности эксплуатации оборудования и отсутствия инфраструктуры взаимодействия. Разработка нового бурового оборудования в рамках концепции «Индустрии 4.0» является крайне затратной и долгосрочной инициативой. В настоящих реалиях актуальным является, исключительно, комплексный подход к модернизации бурового оборудования в рамках концепции «Индустрии 4.0». Большинство бурового оборудования не имеет IOT датчиков контроля работы и технического состояния оборудования, что значительно затрудняет процесс прямого наложения методов цифровизации. Так же задача значительно усложняется в виду различного типа используемого наземного бурового оборудования, что не позволяет интегрировать готовые IT решения в производственные процессы строительства скважин. Необходимая глубокая переработка и систематизация алгоритмов взаимодействия будущих киберфизических систем. Для решении проблем возникающих при цифровизации и создания киберфизических систем бурового оборудования, необходим комплексный подход в рамках концепции «Индустрии 4.0». Основывается он на шести основных направлениях, это создание продуманного производства в контексте буровой установки, управление жизненным циклом бурового оборудования, интеграция вычислительных ресурсов в физические процессы, с «элементами интернета вещей» и «больших данных», а так же все составляющие компоненты должны предполагать полную интероперабельность. В виду специфики технологичности бурового оборудование необходимо подразделить на виды и подвиды с учетом предполагаемой цифровизации. Это необходимо для определения необходимых датчиков и интерактивных систем учета и управления. Предполагается максимальный унифицированный подход к оборудованию вне зависимости от производителя. Для этого рассматривается система - буровая установка, под система - буровое оборудование, и над система буровое (сервисное) предприятие в целом. Первоначальный этап предполагает работу с под системой, основанной на доработке узлов оборудования. В этом срезе модернизации, требуется установка датчиков определения режимов работы оборудования, положения в пространстве, определения технического состояния, учета проведения технического обслуживания, а так же датчики ограничители работы при отклонении от заданных параметров. Для обеспечения интероперабельности предполагается использование модульного микроконтроллера с открытой архитектурой, типа ESP32. Микроконтроллер обладая цифровыми и аналоговыми выводами позволит обеспечить интеграцию в буровое оборудование для выполнения поставленных целей. Использование микроконтроллеров на каждой единице оборудования позволит объединить разное технологическое буровое оборудование в единую систему взаимодействия, так называемую концепцию умного производства. Концепция умного производства подразумевает создание автоматизированного и компьютерно интегрированного производства, человеческий фактор в котором сведен к минимуму. Персоналу остается роль наблюдателей, которая осуществляется из центра управления. В отличие от компьютерно интегрированного производства, концепция умного предприятия предусматривает, что не машины, а человек выполняет главенствующую функцию управления. Человек выступает в качестве последней инстанции и принимает непосредственное участие в производственном процессе и процессе управления с помощью соответствующих человеко-машинных интерфейсов. В отличие от полной автоматизации производства, на умном предприятии производственное оборудование работает автономно лишь частично.Эти и другие нововведения, особенно в области информационно-коммуникационных технологий, приведут к тому, что концепции умного предприятия и, следовательно, Индустрии 4.0 ждет дальнейшее развитие, прежде всего с технологической точки зрения.
Промышленные коммуникации
► Доступ ко всем элементам цепочки добавленной стоимости через эффективные сети на основе проверенных стандартов
► Быстрая и надежная горизонтальная и вертикальная передача данных
► Промышленная идентификация управлении производством и логистикой IngeosSphere – открытая облачная платформа Использование IngeosSphere AppStore для законченных приложений Различные облачные инфраструктуры: public-облака от Amazon, Microsoft Azure, ATOS или частные облачные платформы Открытые стандарты для подключения, например OPC UA Plug and play соединение любых устройств Безопасный и защищенный обмен данными Connectivity – ключ к цифровизации Вертикальная интеграция и удаленное управление, если есть
► Промышленная идентификация
► Сети высокой производительности и надежности • IP based communication • Profinet / OPC UA with various diagnostic functions • Ubiquitous connectivity (WAN, WLAN, LAN, wireless fieldbuses, RFID)
Умная буровая установка, это объединение концепций цифровизации и автоматизации в рамках Индустрии 4.0 объединенных единой программной оболочкой. Разрабатываемый программный комплекс позволит выводить информацию о работе и техническом состоянии всех систем бурового оборудования на удаленные интерфейсы стационарных и мобильных стандартных точек доступа. Поскольку буровое оборудование работает в основном вне зоны GSM, для решения поставленных задач были выбраны надежные и универсальные терминалы мониторинга Galileosky (GPS/ГЛОНАСС) за их возможность установки внешних модулей и интегрирование в открытые системы, а также подключения большого количества дополнительных датчиков. В перспективе основная задача должна свестись к возможности автоматизированному управлению буровой установкой любого класса, при вовлечении двух операторов не посредственно на производственном объекте. Это возможно достигнуть при выработки гибких алгоритмов производственных процессов, с применением искусственных нейронных сетей и компьютерного зрения. Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, в задачах управления и др. ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.
