Цифровое месторождение. Пять версий цифрового месторождения

Бухучет и налоги 04.06.2020

Принятая в «Газпром нефти» технологическая стратегия блока разведки и добычи объединяет все проекты, направленные на повышение эффективности процесса добычи, разработки новых запасов, инфраструктурных решений. В рамках техстратегии в компании внедряются прогрессивные IT-решения. Но, как показывает практика, недостаточно просто приобрести инновационное решение или даже разработать его внутри компании — важно также правильно внедрить его и отследить дальнейшее использование. На реализацию соответствующих мероприятий и направлена программа «Цифровое месторождение».

Цифровое месторождение

Программа «Цифровое месторождение» объединяет в себе теоретические и практические подходы, позволяющие повысить эффективность работы добывающих активов «Газпром нефти». В основе программы лежит автоматизация технологических процессов за счет внедрения передовых IT-решений, а также реорганизация сопутствующих бизнес-процессов. Помимо этого, характерная особенность программы — внедрение непрерывного процесса улучшений с помощью лучших мировых практик. Такой подход позволяет постоянно находить слабые места любого процесса и оптимизировать применяемые IT-решения в соответствии с изменяющимися внешними условиями.

Пилотное внедрение программы «Цифровое месторождение» на активах «Газпром нефти» началось в 2014 году, в качестве стартовой площадки проекта были выбраны активы «Газпромнефть-Хантоса». В 2016 году еще на трех предприятиях «Газпром нефти» прошел первый этап «Цифрового месторождения», нацеленный на определение перечня потенциальных улучшений и сопутствующего им экономического эффекта.

Без шаблонов

Основная особенность программы «Цифровое месторождение» — внедрение IT -решений одновременно с детальным изучением и последующим улучшением самих бизнес- процессов, которые предполагается оцифровать. Иначе о какой эффективности может идти речь, когда есть прекрасный рабочий инструмент, но нет понимания, где и как его применять? Для этого в рамках программы применяются инструменты LEAN 6 SIGMA: для правильного определения проблем в процессах и их истинных причин, для определения направлений оптимизации и для разработки плана внедрения.

Кроме того, «Цифровое месторождение» располагает инструментом, который позволяет сделать улучшения постоянными, — нельзя просто оптимизировать и уйти. За счет применения циклов непрерывных улучшений (циклов Деминга) процесс улучшения работы актива автоматизируется: процессы проходят оптимизацию, успешные результаты фиксируются, берутся за основу, и начинается новый цикл улучшений. Таким образом, удается не останавливаться на достигнутом и продолжать совершенствование актива.

И, наконец, самое главное — программа «Цифровое месторождение» направлена на удовлетворение конкретных потребностей активов. Нет единого шаблона, на основе которого внедряются улучшения. На каждом добывающем предприятии есть свои приоритеты и специфика, которая учитывается при старте программы, — это самый ответственный шаг, который закладывает основу будущего внедрения.

Вадим Яковлев, первый заместитель генерального директора «Газпром нефти»:

«Газпром нефть» последовательно движется к достижению стратегической цели — добыче 100 млн т в год. Не менее важно для нас стать лидером по эффективности. Эта задача особенно актуальна в условиях сложной внешней конъюнктуры. «Цифровое месторождение» — это проект, который отражает наш фокус на непрерывное повышение операционной и организационной эффективности. Цель проекта — безжалостно избавиться от всех видов потерь, сделать работу буквально каждого сотрудника максимально осмысленной и продуктивной. Это должно стать основой нашей производственной философии, частью нашей культуры.

Внедрением «Цифрового месторождения» занимается отдельная команда специалистов, обладающих компетенциями управления программами, объединяющая экспертов как из корпоративного центра, так и на местах. В начале этого года на ряде добывающих предприятий «Газпром нефти» был запущен первый этап «Цифрового месторождения» — «Определение организационного и технологического потенциала актива».

Определение технологического потенциала состоит из нескольких шагов, основанных на методиках «Бережливого производства». Работа начинается с выявления бизнес-процессов, где актив потенциально может сделать рывок вперед. Для каждого месторождения они разные, поэтому это самый важный шаг для определения направления, в котором следует двигаться дальше. Выбранные процессы берутся за основу для дальнейшего анализа, разборки на составные части и выявления зон для улучшений. В результате актив получает список областей для дальнейшего совершенствования и причин, которые в данный момент препятствуют эффективной работе. Этот список подкрепляется конкретными расчетами средств, которые предприятие сможет сэкономить, усовершенствовав свои процессы.

Шесть сигм

(англ. six sigma) — концепция управления производством, разработанная в корпорации Motorola в 1986 году. Суть концепции сводится к необходимости улучшения качества каждого из процессов, минимизации дефектов и статистических отклонений в операционной деятельности. Концепция использует методы управления качеством, в том числе статистические методы, требует использования измеримых целей и результатов, а также предполагает создание специальных рабочих групп на предприятии, осуществляющих проекты по устранению проблем и совершенствованию процессов.

Бережливое производство

(от англ. lean production, lean manufacturing — «стройное производство») — концепция управления производственным предприятием, основанная на постоянном стремлении к устранению всех видов потерь. Бережливое производство предполагает вовлечение в процесс оптимизации бизнеса каждого сотрудника и максимальную ориентацию на потребителя. Возникла как интерпретация идей производственной системы компании Toyota американскими исследователями ее феномена.

Циклы Деминга

(Уильям Деминг — американский ученый, статистик и консультант по менеджменту) — циклически повторяющийся процесс принятия решения, используемый в управлении качеством. Включает в себя несколько этапов — планирование, действие, проверку и корректировку.

«Сам по себе этап определения для нас оказался очень интересным опытом. Мы выявили потенциал, над которым нам предстоит работать. Мы увидели наши процессы под другим углом, наработали опыт взаимодействия между командами. Люди получили важные компетенции в диагностике проблем и оценке рисков», — оценил работу на активе генеральный директор «Газпромнефть-Муравленко» Валерий Чикин.

Подход «Цифрового месторождения» (кликните для увеличения изображения)

Ключевые процессы

Что касается конкретных результатов, то все они соответствовали особенностям каждого актива. Так, добывающие предприятия в Ноябрьске и Муравленко — старейшие в компании. На них приходится значимая доля всего объема добычи, а потому повышение эффективности здесь в первую очередь направлено на процессы, непосредственно связанные с добычей: поддержание пластового давления, подъем жидкости в скважине, управление капитальным строительством скважин. Совокупный потенциал улучшений только по этим трем процессам для двух предприятий может составить более 1,5 млрд рублей. Ноябрьск и Муравленко успешно синхронизировались в вопросе выбора процессов: в итоге процесс подъема жидкости предприятия будут совершенствовать совместно, поддержанием пластового давления займутся специалисты из «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаза», а капитальным строительством — «Газпромнефть-Муравленко». Затем активы обменяются опытом, что существенно увеличит эффективность внедрения улучшений. «Мы выявили множество факторов, оказывающих влияние на темпы развития предприятия, — говорит генеральный директор „Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаза“ Павел Крюков. — С помощью инструментария, предложенного командой, мы смогли понять, каковы их причины. И, что самое важное, найти оптимальный способ решения проблем за счет совместной работы с активами, сталкивающимися с аналогичными трудностями».

Проблемы, выявленные в «Газпромнефть-Ямале», разрабатывающем Новопортовское месторождение, обусловлены в первую очередь местоположением этого месторождения — оно находится за Полярным кругом, вдалеке от транспортной трубопроводной инфраструктуры.

После ввода в строй в мае этого года арктического наливного терминала «Ворота Арктики» и появления возможности полномасштабной отгрузки нефти с Нового Порта по Северному морскому пути месторождение заработало в полную силу. В то же время сложная логистика как отгрузки нефти, так и доставки персонала и различных грузов на этот удаленный актив компании остается ключевым процессом, требующим постоянного совершенствования.

Пилотное IT-решение в рамках первого этапа внедрения «Цифрового месторождения» было разработано для моделирования графика отгрузки нефти морскими танкерами. Эта, на первый взгляд, тривиальная для среднестатистического морского порта задача значительно усложняется при отгрузке нефти в Обской губе Карского моря. Основными внешними факторами, влияющими на выполнение плана отгрузки, здесь становятся постоянно меняющиеся погодные условия, мешающие танкеру встать на загрузку, и сложные ледовые условия (толщина льда достигает 2,5 метров).

Особенность Новопортовского месторождения — сложная логистическая схема отгрузки нефти

Обычно график отгрузки строится специалистом вручную, на это уходит несколько дней. Созданная пилотная программа тратит на построение графика несколько минут. При этом тестирование программы показало, что при ее использовании исключается риск ошибок в расчетах, а эффективность отгрузок оказывается выше. В частности, по предварительной оценке, среднее время швартовой операции по загрузке танкера может быть сокращено на 1 час, благодаря чему предприятие сможет загрузить один дополнительный танкер в год. Ориентировочно внедрение программы позволит компании сэкономить порядка 665 млн рублей. На данном этапе специалистами прорабатывается вопрос дальнейшей автоматизации сквозного процесса транспортировки нефти от скважины до потребителя.

«Выявленные потенциальные улучшения в логистических процессах разработки Новопортовского месторождения показали необходимость внедрения особого класса систем поддержки принятия решений — систем управления в реальном времени, — отметил генеральный директор „Газпромнефть-Ямала“ Алексей Овечкин. — В отличие от классической системы, где есть план действий и его исполнение, управление в реальном времени — это обработка всех событий в момент их возникновения. Таким образом, не происходит расхождения между планом и реальностью, когда во время исполнения случаются события, не учтенные в плане и влияющие на результат».

Продолжается внедрение «Цифрового месторождения» и в «Газпромнефть-Хантосе», который в свое время стал стартовой площадкой для запуска программы. Именно здесь была отработана ее концепция и выработаны подходы, которые сейчас используются на остальных активах. Пилотным проектом здесь стала автоматизация процессов, сопровождающих ремонт скважин, — в результате только на начало 2016 года экономия за счет снижения простоев скважин составила 73 млн рублей. Успешно завершив пилот, актив продолжает работать в рамках «Цифрового месторождения». Сейчас идет синхронизация программы с проектом «ЛИНиЯ» (оптимизация бизнес-процессов с помощью инструментов LEAN) в области планирования организационных изменений.

«Цифровое месторождение» для нас никогда не было просто IT-проектом по автоматизации, — подвел итоги работы на активах компании начальник управления информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций блока разведки и добычи «Газпром нефти» Максим Шадура. — В компании мы прошли длинный и сложный путь к достижению общего понимания программы с точки зрения реинжиниринга бизнес-процессов и важности организационных составляющих в ней. Только после окончания пилота в «Газпромнефть-Хантосе» мы выработали полноценную интегрированную методологию. Мы сделали большой шаг в анализе и структурировании процессов, но нам предстоит не меньший шаг в их совершенствовании и внедрении со встроенными подходами непрерывных улучшений».

Константин Кравченко, начальник департамента информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций «Газпром нефти»:

«Цифровое месторождение» — составная часть ИТАТ-стратегии «Газпром нефти» в области цифровой трансформации бизнеса. Это новое направление и для нас, и для всей нефтяной отрасли, как с точки зрения масштабов и особенностей решаемых задач, так и с точки зрения подходов к их решению. Безусловно, такие проекты помогают нам определить точки роста и по-новому взглянуть на роль IT в развитии нашей компании, а также найти пути для более тесного взаимодействия IT и бизнеса. Хочу подчеркнуть, что программа «Цифровое месторождение» нацелена на достижение практических результатов, а опыт, полученный при ее реализации, будет полезен для остальных направлений деятельности компании».

Результаты реализации первого этапа внедрения программы «Цифровое месторождения» показали, что часть решений можно уже тиражировать на другие активы. Следующим этапом станет формирование циклов непрерывных улучшений, подбор IT и организационных решений и формирование портфеля проектов, который будет включать все решения по ключевым областям улучшений на активах.

Текст: Андрей Борзов

Фото: Максим Авдеев, Александр Таран, Сергей Грачев

Инфографика: Дарья Гашек

О добыче нефти часто говорят так, будто это что-то плохое. Мол, воткнул трубу в землю — и собирай ренту. Это не было правдой даже во времена братьев Нобелей, теперь же и подавно не имеет ничего общего с реальностью. Современное нефтяное месторождение ничуть не менее технологично, чем ядерный реактор, а современные нефтяники — не чумазые парни в касках, которые так хорошо смотрятся на снимках, а специалисты в области компьютерных технологий. Образцом такого подхода служит проект "Интеллектуальное месторождение" ПАО "ЛУКОЙЛ".

Месторождение находят, обустраивают, эксплуатируют. Бурятся одни скважины, выходят из строя другие. Строится и модернизируется наземная инфраструктура. Наконец месторождение истощается, его выводят из эксплуатации и переоборудуют, например, в подземное хранилище газа. И в течение всего жизненного цикла его сопровождает "цифровой двойник" — интегрированная математическая модель всей производственной цепочки, встроенная в бизнес-процессы компании и ее IT-архитектуру. Множество факторов — от пластового давления до ситуации на рынке — анализируются, сводятся воедино и составляют основу, на которой геологи и технологи принимают оперативные решения и строят планы развития.

Во всем нужна система

Так в идеале функционирует проект "Интеллектуальное месторождение" компании ЛУКОЙЛ. Увы, наш мир не идеален. Примеры, когда "двойник" создается для месторождения, на котором пока нет ничего, кроме разведочной скважины и нескольких десятков датчиков, есть, но немногочисленны. В основном интегрированные модели сейчас строятся для уже работающих месторождений, в том числе тех, сроки эксплуатации которых исчисляются десятилетиями. На сегодняшний день работают уже более 20 моделей, а до 2025 года интегрированные модели будут построены по всем приоритетным месторождениям компании.

"Интеллектуальное месторождение" в компании определяют как совокупность организационных, технологических и информационных решений, позволяющих эффективно управлять месторождениями. В центре располагается интегрированная модель, в которой учитывается более 40 параметров производственной цепочки "от пласта до потребителя". "Сердце" модели — это информация о работе пласта, скважин и оборудования, а также программное обеспечение для интегрированного моделирования. В основе лежат физико-математические алгоритмы, позволяющие объединять данные производственных и учетных систем с системами интегрированного и гидродинамического моделирования — проводить детальный анализ сценариев добычи, сравнивать их между собой и выбирать из множества вариантов самый оптимальный.

Система позволяет проводить регулярный перерасчет производственных показателей для последующей оптимизации технологических параметров в случае их отклонения от оптимальных. "Месторождение живет, меняются его параметры. Мы учимся прогнозировать, учитывать эти изменения и заранее планировать компенсационные мероприятия там, где это необходимо и возможно",— говорит начальник департамента обеспечения добычи нефти и газа ПАО "ЛУКОЙЛ", руководитель проекта "Интеллектуальное месторождение" Азат Хабибуллин.

Еще несколько лет назад разные службы — экономическая, технологическая, геологическая и прочие — работали автономно, каждая по своему направлению, рассказал "Науке" генеральный директор ООО "ЛУКОЙЛ-Инжиниринг" Вадим Воеводкин. Его подразделение как раз и занимается созданием (а впоследствии и актуализацией) интегрированных моделей месторождений. Использовались и системы моделирования — как на этапе подготовки к эксплуатации, так и в течение всего жизненного цикла месторождения. Но технологии эти были дороги и применялись локально: бралась какая-то одна проблема, которую моделировали в специальном программном комплексе и предлагали решение, зачастую без учета воздействия на связанные объекты. Например, рост дебета скважины в результате гидроразрыва пластов рассчитывался, а снижение добычи на соседних скважинах с возможным выходом насосного оборудования на неоптимальные режимы работы — уже нет.

Сегодня появилась возможность перейти к комплексному подходу в управлении процессами. Для этого в нефтегазодобывающих подразделениях компании создаются центры интегрированных операций (ЦИО), в которые стекается вся информация о технологических процессах на месторождении. Эта информация анализируется, в частности, сравнивается с показателями, которые рассчитываются на модели для стабильно работающей системы. Расхождение реальных и расчетных параметров служит поводом для работающей в ЦИО мультидисциплинарной команды специалистов обратить внимание на возможные проблемы.

"Раньше было как: идет оператор, видит, что скважина остановилась — а у него же десятки других скважин, которые он должен обойти,— и он приходил и передавал информацию об инциденте уже в конце рабочего дня",— говорит Вадим Воеводкин. Фактически к устранению неполадок приступали с опозданием на сутки, а то и больше. Сегодня месторождения оснащаются средствами измерения и передачи данных, чтобы видеть информацию онлайн. Сегодня уже виден эффект от повышения скорости принятия и качества решений на оснащенных интегрированными моделями месторождениях.

Кроме того, налицо повышение стандартов промышленной безопасности. Внедрение интегрированного моделирования, совершенствование систем мониторинга технологических процессов дали возможность настройки систем на оптимальный режим работы. В результате на объектах, оснащенных интеллектуальными системами, за все время их работы (с 2015 года) не было зафиксировано ни одного серьезного инцидента.

Применение цифровых технологий на месторождениях на поздних стадиях разработки призвано в том числе продлить их продуктивный период. "Сдвиг основной российской добычи в регион Восточной Сибири и арктическую зону не сможет полностью компенсировать естественное снижение добычи на выработанных месторождениях Западной Сибири и Волго-Уральского региона",— утверждалось в прошлогоднем отчете Международного энергетического агентства. ""Интеллектуальное месторождение" — очень мощный инструмент поддержания экономически оправданной добычи именно на старых месторождениях",— парирует Азат Хабибуллин.

От Ирака до Сибири

История проекта началась в 2011 году, когда была построена концепция обустройства и развития месторождения Западная Курна-2 в Ираке. Стремление сделать месторождение максимально цифровым диктовалось несколькими соображениями. Первое — сокращение издержек и максимизация прибыли. Второе — снижение рисков для персонала. Ирак оставался Ираком, еще за несколько лет до начала работ в ЛУКОЙЛе на все вопросы о Курне категорически отвечали, что, пока не прекратится стрельба, компания и близко не подойдет к иракской нефти. После прекращения боевых действий опасность снизилась, но не исчезла.

Примерно в то же время концепцию интегрированных операций создали для одного из крупнейших активов ЛУКОЙЛа — месторождения Южный Ягун в Западной Сибири, освоение которого началось еще в 1982 году. По результатам этих проектов и опыта, полученного при создании моделей в Казахстане и Узбекистане, было принято решение о масштабировании этих наработок на другие активы. В 2014 году "Интеллектуальное месторождение" оформилось в проект на уровне компании, и началась работа по проектированию и созданию центров интегрированных операций, а в 2016-м первый такой центр на территории РФ заработал в ООО "ЛУКОЙЛ-Пермь".

"Если раньше цифровые технологии имели ограниченное распространение, то сейчас понятно, что на пороге их массового применения мы просто обязаны быть в авангарде, чтобы оставаться эффективной высокотехнологичной компанией",— говорит Азат Хабибуллин. Речь прежде всего идет о средствах сбора, передачи и хранения информации и моделирования.

Впрочем, выделить какую-то одну технологию и сказать, что именно ей мы обязаны появлением "Интеллектуального месторождения", нельзя, утверждает Вадим Воеводкин. Только комплексное применение всех технических новшеств позволяет, во-первых, разместить датчики на скважинах и объектах инфраструктуры. Во-вторых, оперативно передавать эту информацию. И, в-третьих,— так же оперативно эту информацию анализировать в ЦИО и использовать при принятии решений.

В компании любят упоминать правило Парето — 20% вложений дают 80% прибыли

Цифровые люди

Именно с проблемой качества информации пришлось столкнуться специалистам "ЛУКОЙЛ-Инжиниринга" при разработке интегрированных моделей. Так, адаптация одной из моделей к реальности заняла несколько месяцев! "До недавнего времени различная информация — о скважинах, о ремонтах, о давлениях и прочем — находилась в разных хранилищах, в разных программных продуктах,— рассказывает Вадим Воеводкин.— И когда начали делать интегрированную модель и сводить полученные разным путем данные, они просто не сошлись".

Качество данных, полученных 40-50 лет назад, также требует оценки. Чтобы избежать этих проблем в будущем, в "ЛУКОЙЛ-Инжиниринге" запустили проекты единого информационного пространства и единого банка данных, куда будет собираться вся информация с месторождений.

Еще одно направление повышения качества данных — снижение влияния человеческого фактора. До сих пор часть информации вводится в базы данных вручную или переносится на флешках. Автоматизация рабочих процессов — существенная часть проекта "Интеллектуальное месторождение". "Внедряя новые технологии, мы идем к тому, чтобы сделать работу людей более продуктивной. Мы освобождаем наших специалистов от рутинных операций. В то же время применение современных инструментов предъявляет более высокие требования к квалификации инженеров, и для формирования необходимых компетенций в компании реализуется программа обучения работников",— говорит Азат Хабибуллин.

Неожиданная проблема, с которой пришлось столкнуться разработчикам систем "Интеллектуального месторождения",— инерция мышления. "Нефтяная промышленность развивалась десятилетиями и с учетом того огромного опыта, который накоплен у людей, стереотипы также огромны",— говорит Вадим Воеводкин. Лучший способ их преодоления — подготовить новых специалистов. Этому в компании уделяется большое внимание. Пять кафедр в профильных вузах — две в Москве и по одной в Перми, Тюмени и Волгограде — выпускают "цифровой персонал", специалистов, имеющих навыки применения цифровых технологий. Большая часть выпускников прямо со студенческой скамьи приходит на работу в ЛУКОЙЛ.

Правило Парето

Создание полноценного "цифрового двойника" месторождения — дело будущего, хотя, по-видимому, и недалекого. Пока речь идет о разработке математических вычислительных моделей производственных процессов. "Сейчас мы строим пять таких моделей, причем одна из них, модель Южно-Ягунского месторождения с фондом в 1,5 тыс. скважин, станет крупнейшей в России. Это огромный актив для моделирования и серьезный вызов для нас",— говорит Азат Хабибуллин. "Даже чисто технически обеспечить поступление качественных данных, работоспособность и быстродействие на таком массиве уже непростая задача. Мы используем как программные продукты зарубежных компаний, так и российский софт. Это позволяет обезопасить себя от разного рода политических факторов",— объясняют в компании. Кроме того, российское ПО не уступает лучшим мировым образцам. Это, например, гидродинамический симулятор T-Navigator от резидента "Сколкова" компании RFD, информационная система OIS разработки ГИС-АСУ, проект "Инженерный симулятор" Пермского НИПУ и ряд других. Особой гордостью ПАО "ЛУКОЙЛ" стала корпоративная автоматизированная система управления интегрированными моделями, разработанная совместно с ITPS и получившая премию конкурса лучших IT-проектов для нефтегазовой отрасли в номинации "Цифровое месторождение" в сентябре 2018 года.

Что касается элементной базы, то она почти вся производится международными компаниями. Однако российские предприятия уже освоили производство датчиков, систем связи и передачи информации.

Разумеется, в ЛУКОЙЛе далеки от мысли оснастить интеллектуальными системами все свои месторождения. "Мы можем увешать скважины огромным количеством датчиков. Но увеличит ли это стоимость компании?" — задает риторический вопрос руководитель проекта. Поэтому прежде всего внимание обращается на активы, приносящие максимальную ценность, расположенные на морском шельфе или в жестких природно-климатических и общественно-политических условиях. В компании любят упоминать правило Парето — 20% вложений дают 80% прибыли. Имеющиеся планы — довести количество действующих интегрированных моделей до 124 — означают, что ими будет охвачено примерно 20% всех имеющихся месторождений. В пересчете на запасы это уже половина, а на добычу — 80%.

Впрочем, это пока. Раньше технологии моделирования были запредельно дороги, их могла позволить себе только космическая отрасль, где деньги считать не принято. Потом они пришли в морскую нефтедобычу, где цена ошибки крайне высока (вспомним хотя бы взрыв платформы Deepwater Horizon компании ВР в Мексиканском заливе). Сейчас стало оправданным их применение на крупных месторождениях. Что завтра? ""Интеллектуальное месторождение" — не какое-то законченное решение, это постоянно развивающийся организм",— говорит Вадим Воеводкин. По мере готовности систем в ход пойдут нейронные сети, принципы машинного обучения, искусственный интеллект.

Если раньше цифровые технологии имели ограниченное распространение, то сейчас понятно, что на пороге их массового применения мы просто обязаны быть в авангарде

Дмитрий Павлович

Array ( => [~TAGS] => => Array ( => 15329 => 21.08.2018 13:28:09 => iblock => 466 => 700 => 100235 => image/jpeg => iblock/da5 =>.jpg => EA_ris_275408_275408_l_srgb_s_gl.jpg => => => [~src] => => /upload/iblock/da5/da5c4a4c485514c56be7bfdb4682b5f6.jpg => /upload/iblock/da5/da5c4a4c485514c56be7bfdb4682b5f6.jpg => /upload/iblock/da5/da5c4a4c485514c56be7bfdb4682b5f6.jpg => Пять версий цифрового месторождения => Пять версий цифрового месторождения) [~PREVIEW_PICTURE] => 15329 => 36325 [~ID] => 36325 => Пять версий цифрового месторождения [~NAME] => Пять версий цифрового месторождения => 1 [~IBLOCK_ID] => 1 => [~IBLOCK_SECTION_ID] => =>

Версии нефтегазовых компаний

Дмитрий Пилипенко,

[~DETAIL_TEXT] =>

Идеальный контроль за активом - когда факт по добыче и по мероприятиям на месторождении максимально близок к плану, при этом издержки близки к минимальным. Сегодня многие нефтегазовые компании только стремятся достичь такого баланса и рассматривают все способы уменьшить расходы при сохранении объема добычи. Простые и очевидные способы для большинства месторождений уже исчерпаны.

Один из перспективных способов добиться баланса – «цифровое месторождение», подход к управлению добывающими активами с опорой на технологии в широком смысле.

Даже этот термин имеет множество версий. В Shell это Smart Field, в Chevron - i-Field, в BP - Field of Future. Несмотря на разночтения, умным, интеллектуальным или цифровым месторождением называют активы, которые оснащены набором систем мониторинга и удаленного контроля и программным обеспечением для ряда бизнес-процессов.

Еще одна общая черта цифровых месторождений – конечные цели перехода к нему. Проекты с разными названиями и разными инструментами нацелены на то, чтобы увеличить добычу, минимизировать издержки и трудозатраты, а также минимально влиять на окружающую среду.

По оценкам исследовательских компаний, основной эффект от перехода к интеллектуальному месторождению – это прирост добычи нефти и газа, а также сокращение простоев и трудозатрат. Одна из международных консалтинговых компаний оценивает снижение себестоимости добычи на умном месторождении в 7-10% за счет оптимизации работ и снижения недоборов.

По версии компании Energysys, цифровые месторождения обеспечивают оптимальный технологический режим добычи нефти, что приводит к снижению себестоимости эксплуатации месторождений в среднем на 20%.

Так описывают цифровое месторождение ученые и исследовательские компании.

Версия технологических компаний

За счет чего умное месторождение положительно влияет на показатели нефтегазового бизнеса? С одной стороны, оно реализует современные подходы к управлению, в том числе мультидисциплинарные группы и управление по исключениям. Первый принцип позволяет объединить в единую команду всех представителей ключевых экспертиз компании. Второй помогает сокращать трудозатраты, более адресно решать задачи, работать одному специалисту с большим количеством скважин. При управлении по исключениям специалист концентрируется только на тех скважинах, на которых есть риск отклонений от нормы и проблемных ситуаций. Это стало возможным благодаря тому, что появились системы мониторинга состояния скважин в реальном времени.

Кроме того, умное месторождение сегодня позволяет собрать максимально полную «оперативную сводку» для менеджмента. Современный руководитель, даже сидя у себя в кабинете с планшетом или за компьютером, должен иметь возможность декомпозировать до самого низкого уровня данные обо всем, что происходит на месторождении. Например, плановые показатели добычи на месторождении – 50 тысяч тонн в день, а фактически было получено 49,5 тыс. тонн. Почему? У руководителя должна быть возможность по «клику» на этой цифре открыть подробную детализацию факта, найти скважины с внеплановыми недоборами и выяснить причины: смена режима, авария или что-то еще. Для того чтобы такой контроль стал возможен, все ключевые объекты на месторождении должны быть оснащены датчиками, а данные с них должны оперативно передаваться в единую информационную систему. Требуется наличие хороших каналов связи, а также программные продукты для поддержки принятия управленческих решений. Другими словами, необходима сквозная двусторонняя связь производства с лицами, принимающими решения.

Пример «сводки» для руководителя цифрового месторождения

Во многих компаниях есть свое видение технической реализации интеллектуального месторождения. По версии специалистов SAP, это экспертно-аналитическая система, которая оперативно собирает, анализирует информацию и дает рекомендации по оптимизации нефтегазодобывающего производства. Решение такого класса нельзя представить без следующего набора функций:

· визуализация текущих показателей работы оборудования (данные АСУТП и т.д.) по объектам месторождения;

· оперативный доступ к нормативно-справочной информации по подрядчикам и оборудованию;

· выполнение функции экспертной системы поддержки принятия решений для геологов, разработчиков, технологов и прочих технических специалистов;

· автоматизированное планирование всех видов мероприятий на производстве

· интегрированное моделирование текущего состояния актива с возможность оперативного расчета влияния операционной деятельности на профиль добычи.

Если завтра появится технология или подход, который поможет нефтяным инженерам поменять что-то к лучшему, оптимизировать производство или сделать его более безопасным, этот список пополнится.

Версии нефтегазовых компаний

Пионерами цифровых месторождений в 2000-е годы стали международные нефтегазовые компании. Их опыт цифровой добычи насчитывает по 10-15 лет.

В версии Shell на цифровом месторождении рост добычи обеспечивается за счет того, что работа пластов, скважин, коллекторов, трубопроводов и других наземных объектов анализируется в режиме реальном времени на основе анализа данных датчиков систем телеметрии. Собранные параметры сохраняются и обрабатываются. В реальном времени их сравнивают с данными моделей скважин, трубопровода, показателями добычи и закачки, характеристиками наземных промысловых объектов, что позволяет оперативно сформировать комплексную картину происходящего на промысле и выявить отклонения. Такой подход применяется и на российских месторождениях Shell.

Компании в России и странах СНГ начали переход к цифровым месторождениям позже, но также получают положительные результаты.

В конце 2000-х годов о планах перехода к интегрированному планированию добычи сообщила SOCAR. В версии азербайджанской нефтедобывающей компании умное месторождение реализовано с помощью единой методологии и системы планирования, мобильных устройств для персонала и системы отчетности для руководителей.

Ежедневно мастера по добыче формируют задания по обходу скважин для операторов. Персонал обходит скважины, фиксируя параметры их работы с помощью мобильного устройства, в т.ч. факт по объему добычи, технологические режимы работы. Момент и условия останова скважины также отмечают на мобильных устройствах. Параметры добытой нефти регистрируют на рабочих местах лаборанты. Эти данные поступают в систему планирования в режиме реального времени.

При таком подходе руководителям компании доступна оперативная отчетность по фонду скважин и основным KPI добычи. После перехода к интегрированному планированию процесс расчета баланса нефти и газа в SOCAR был сокращен до двух дней.

В 2015 году одна из крупных российских нефтегазовых компаний заявила о планах перехода к умному месторождению и через год сообщила о результатах пилотных проектов на нескольких активах.

В версии этой компании умное месторождение также представляет собой набор систем для контроля и управления активом, объединенные центром интегрированных операций. Здесь централизованно обрабатывают и анализируют данные о производственных операциях с целью сокращения потерь и оптимального использования имеющихся ресурсов.

Как отмечают эксперты компании, на пилотных месторождениях за счет использования системы более чем на 7% сокращены недоборы в результате совмещения мероприятий, а также в 120 раз быстрее формируется план добычи, режимов и мероприятий. При этом в 90 раз меньше времени требуется на контроль исполнения плана, в 30 раз меньше времени – на анализ работы скважины. Все это означает повышение эффективности нефтегазодобычи и более эффективное управление активами компании.

Эти и другие версии цифрового месторождения, его иностранные и российские реализации будут обсуждаться на III Международном саммите ТЭК, который пройдет 25-27 сентября при информационной поддержке «Нефтегазовая вертикаль». Приглашаем читателей журнала принять участие в нем.

Дмитрий Пилипенко,
заместитель генерального директора SAP CIS

Начав проекты в сфере "цифрового месторождения" еще в 2015 году, казахстанская Dreamline Company оказалась одной из наиболее подготовленных в стране к участию в программе "Цифровой Казахстан", принятой на правительственном уровне в декабре 2017 года. О деталях и первых результатах реализации проекта "Цифровое месторождение" в интервью главному редактору "Стандарта" Леониду Конику рассказал исполнительный директор по развитию бизнеса ТОО "Dreamline Company" Разак Карсакбаев.

В 2015 году ваша компания получила заказ на разработку и внедрение системы "Цифровое месторождение" в АО "ЭмбаМунайГаз" - 100 %-ной "дочке" АО "Разведка Добыча "КазМунайГаз", принадлежащего казахстанской государственной компании "КазМунайГаз". Как и почему "ЭмбаМунайГаз" решилось на этот проект?

В 2015 году термин "цифровое месторождение" стал входить в обиход. И руководство "ЭмбаМунайГаза" решило на практике понять, что же это такое. Мы поработали вместе с ними и предложили концепцию: в нашем понимании "цифровое месторождение" означало управление цифровыми потоками. Для пилотного проекта компания выбрала небольшое месторождение Уаз в Атырауской области - 32 скважины. Заказчик сам оснастил их разными системами контроля: на каждой скважине были установлены частотные привода Danfos с интеллектуальными станциями управления на программном обеспечении SALT, развернута телеметрия и всевозможные датчики, все резервуары оснастили уровнемерами. Таким образом, был сформирован мощный цифровой поток, к которому мы получили доступ для экспериментов.
Мы собрали действующий прототип "цифрового месторождения". Мы изучили технологию и производство, и наша основная идея была в правильном управлении и работе с потоком цифровых данных. Например, у заказчика была проблема - большое расхождение между замерами на скважинах и тем, что по факту собиралось в резервуаре. Благодаря цифровым технологиям нам удалось разобраться, где происходили потери и как можно повлиять на эту разницу с использованием технологий оптимизации добычи.

- Какие данные собирались в ходе этой работы?

Все параметры, которые влияют на добычу. С интеллектуальных станций собиралась информация о наполнении насоса, о времени остановки/запуска скважин, собиралась диагностика состояния подземного оборудования. Эти показатели сравнивались с данными на замерных установках, которые с определенной частотой проверяют дебит скважины. Таким образом выводилась суточная замерная добыча на скважинах. Перекачиваемая жидкость (мультифазная смесь) прогоняется через печи и сепараторы, в результате чего происходит отделение воды и газа. Все участки предварительной подготовки нефти заказчик оснастил системами телеметрии и измерительной техникой. Это дало нам возможность точнее определять резервуарную добычу. Можно сказать, что задача уменьшения расхождений между замерной и резервуарной добычей решалась через создание дополнительных цифровых потоков и "тюнинг" алгоритма расчета баланса нефти.

В ходе проекта решалась и другая задача: 32 скважины требуют регулярного обслуживания, с выездом ремонтных бригад со спецтехникой. Вся эта спецтехника оснащена системами GPS-мониторинга и телеметрией спуско-подъемных операций компании "Петролайн". Электронные треки этих машин тоже обрабатываются и сравниваются - допустим, с установленными технологическими параметрами (время на ремонт, время простоя и так далее). По диаграммам спуско-подъемных операций определяются временные задержки, связанные с непроизводительными простоями. Эти данные мы также обрабатываем и определяем, где слабые места.

Третий параметр, который оказался интересным для заказчика, связан со спецификой месторождений. Они требуют регулярного обхода операторами, и многие неполадки можно обнаружить только визуально или на слух. Мы оснастили операторов обычными смартфонами, фиксировали маршруты их движения и сравнивали схемы перемещений с тем, что требуется по техрегламенту. Это дало эффект: заказчик стал раньше узнавать о неисправностях и реагировать - таким образом, улучшались основные показатели по технологической дисциплине.

- Каков объем данных, которые обрабатывала Dreamline Company в ходе этой работы?

С наземной инфраструктуры мы одномоментно собирали примерно 600 тегов. Второй поток информации - данные по работе насосов с 32 станций. Был и третий поток - показатели динамографов: они были установлены в экспериментальных целях на восьми скважинах со станками-качалками для диагностирования нарушений в работе подземного оборудования. Помимо этого, мы обрабатывали сигналы GPS, причем не только с автомобильной техники, которой было не так много, но и с устройств, которыми оснастили сотрудников всех 40 бригад, работающих на месторождениях.

В ходе проекта оказалось, что для руководства "ЭмбаМунайГаза" также интересна информация, которая фиксируется в учетных системах, а используют они SAP и геолого-промысловую базу данных. Поэтому мы организовали поток информации и из этих систем.

Наша компания эксплуатирует систему "Цифровое месторождение" с февраля 2016 года. С тех пор мы дополнили ее элементами анализа и прогнозирования. В частности, создали простую модель, определяющую, как внешние факторы влияют на падение цены на нефть и курс доллара и как все это может повлиять на обеспечение нефтепромысла при условии заданного объема добычи.

Параллельно мы вели проект, связанный с материально-техническим обеспечением: выстроили цепочку планирования заказа материалов с учетом текущих остатков на складах и сверяли с тем, что фиксировалось в системе SAP. Улучшение планирования привело к тому, что за два года объем неликвидов существенно сократился. А сейчас мы решаем задачу оборачиваемости этих материалов: берем по одному-два показателя и пытаемся разобраться, какие факторы на них влияют.

- Вы сказали, что все датчики и сенсоры у заказчика уже были установлены. Куда поступает информация с них?

Датчики работают на основе беспроводных технологий, а данные с них ретранслируются в центральный офис заказчика, где развернут центр управления и информации (Control and Information Center, CIC): там все выводится на большие экраны, анализируется. По итогам реализации первого этапа проекта руководство "ЭмбаМунайГаза" приняло решение усилить CIC аналитической группы, а мы получили в работу еще четыре месторождения. И в 2019 году еще четыре площадки планируется добавить. Наш проект, без преувеличения, дал толчок цифровизации месторождений в Казахстане, стал шаблоном и был принят в тиражирование. Насколько я знаю, в ближайшие три года реализованный подход планируется применить во всех дочерних компаниях "КазМунайГаза".

Позволит ли успех в реализации данного проекта Dreamline Company начать сотрудничество и с другими компаниями группы "КазМунайГаз"?

Да. Мы уже начали работу еще в двух дочерних компаниях "КазМунайГаза" - АО "МангистауМунайГаз" (СП с китайской нефтяной корпорацией CNPC) и ТОО "СП "КазгерМунай". С учетом того, что Dreamline Company стала участником программы "Цифровой Казахстан", у нас есть шанс поучаствовать во внедрении "цифрового месторождения" и в других "дочках" НК "КазМунайГаз".

Кроме того мы получили поддержку в виде идей по развитию системы "Цифровое месторождение" от менеджеров нефтедобывающих компаний: например специалисты "МангистауМунайГаза" Серик Досаев и Ербол Мукашев подсказали нам идею факторного анализа. А сотрудники "ОзенМунайГаза" Габит Абенов, Ермек Карамурзаев и Агзам Худайбергенов объяснили алгоритм расчета прямых и косвенных потерь нефти.

Хотелось бы отдельно отметить и инициативную группу в АО "ЭмбаМунайГаз" (Бауржан Балжанов, Абат Кутжанов, Кайрат Козов, Болат Нсанбаев, Алихан Байдусенов), оказывающую нам экспертную и методологическую помощь в продвижении идей "цифрового месторождения".

Можно сказать, что проект на месторождении Уаз позволил собрать в одну команду инициативных экспертов нефтяной отрасли Казахстана.

Правительство республики утвердило государственную программу "Цифровой Казахстан" 17 декабря 2017 года, и немалая ее часть посвящена нефтегазовой отрасли. Как выглядит для Dreamline Company участие в этой программе?

Мы надеемся принять активное участие в государственной программе "Цифровой Казахстан". Результаты, полученные на месторождении Уаз, убеждают нас в правильности стратегии, выбранной нашей компанией.

Актуальными тенденциями являются Интернет вещей и сбор данных, позволяющие осуществлять не только удаленный мониторинг, но и прогностическое управление. Вы уже делаете что-то подобное?

Да, мы к этому идем. Элементы прогнозирования мы реализовали уже в первой версии решения. Мы прогнозировали, сколько будет добыто нефти к концу дня, а также показывали, какие скважины нужно будет останавливать, если цена на нефть упадет ниже определенного уровня, и какими из-за этого будут потери в общем объеме добычи. Помимо этого, имея статистику замеров на скважинах, мы высчитываем, какой техрежим должен быть у каждой скважины на следующий отчетный период, и заказчик использует эти данные для планирования.

Еще один элемент, который мы реализовали, – методология расчета входной добычи. Месторождения обводняются, нефти в них становится меньше, и можно примерно посчитать вероятность падения добычи. Все мероприятия по поддержанию плана добычи можно перевести в деньги и оценить их эффективность. Такие расчеты возможны благодаря механизмам big data. И теперь мы можем точно показать отдачу от геолого-технических мероприятий и рентабельность каждой скважины.

- Какие инструменты big data вы применяете?

Мы старались использовать ту структуру, которая была у заказчика. Как я уже упоминал, в "ЭмбаМунайГазе" в качестве учетной системы установлено решение SAP, в котором есть эффективные инструменты для хранения и анализа информации. К этому мы добавили инструменты прогнозирования на BI-платформе QlikView. Плюс у наших программистов были наработки на языке Python – мы сделали визуализацию алгоритмов, расчетов входной добычи, техрежимов и других процессов. И заказчик получал обработанные данные, аналитику и прогнозы в виде виджетов и информационных панелей (dashboard).

- Есть ли оценки экономического эффекта работы Dreamline Company в АО "ЭмбаМунайГаз"?

Доказать эффективность оказалось непросто, потому что на месторождении постоянно проводятся работы: бурятся новые скважины, выводятся старые, реализуются разные технические мероприятия, чтобы повысить интенсивность добычи. По оценке производственников и экономистов заказчика, наш проект повысил добычу на 1,6‑1,7 %. На мой взгляд, это сильно заниженный показатель, но мы не стали спорить.

Второй показатель, рассчитанный экономистами, - уменьшение количества подходов ремонтных бригад на скважины. Также была достигнута экономия по электропотреблению на 30‑35 %. В процентах экономия хорошая, но у нас в республике дешевая электроэнергия, то есть в денежном выражении это немного.

Обобщая, скажу, что даже по тем заниженным оценкам, которые нам дали, оказалось, что окупаемость проекта составляет 2,5‑3 года. Для Dreamline Company это главное: мы показали эффективность услуг, и для нас открывается целый рынок.

- Видит ли Dreamline Company возможности для работы за пределами Казахстана?

18 апреля 2018 года я выступал на Петербургском цифровом форуме именно с тем, чтобы донести эту мысль. Да, мы пробуем. В Казахстане наша инициатива была встречена положительно, и Dreamline Company получила государственный грант в размере $100 тыс. Казахстанский НИИ "Искусственный интеллект" предложил нам объединить усилия для борьбы за европейский грант, розыгрыш которого состоится в сентябре. Также мы ведем переговоры с инвестиционными фондами о привлечении финансирования для дальнейшего развития продукта как законченного технического решения, готового к тиражированию в том числе на зарубежных рынках.

Продукт Dreamline Company изначально проектировался для использования на материковых месторождениях, где добыча падает, и именно здесь мы видим точку для приложения усилий.

- Как компания пришла именно к этой идее?

Я сам работал в нефтяной отрасли, был управляющим директором по ИТ в компании "Разведка Добыча "КазМунайГаз". Эту идею мы с коллегами вынашивали, находясь еще внутри компании. Во всяком случае, цифровые источники информации мы сами бюджетировали и внедряли. Потом возникла мысль попробовать себя на открытом рынке и создать законченное решение, и с 2014 года мы этим занялись. Костяк компании Dreamline Company - это люди, которые вместе со мной работали в 2012‑2013 годах над решением этих задач.

- Большой ли у вас коллектив?

В Dreamline Company работают около 30 человек. У нас есть два направления: АСУ ТП и ERP-системы. Сейчас набираем людей, которые имеют экспертизу уже не в ИТ, а нефтяную. К нам пришли эксперты по механике, бурению, финансам. Прототип созданной нами системы будем "накачивать" интеллектом экспертов в этих узкоспециальных областях. Возможно, в перспективе трех-пяти лет мы выйдем на создание системы с искусственным интеллектом.

В последнее время в области добычи нефти и газа часто звучит термин «умное/интеллектуальное/цифровое месторождение».

Концепция/смысл всей схемы – удаленное управление объектами нефтегазодобычи, контроль энергопотребления, повышение энергоэффективности, рост результативности эксплуатации оборудования, рациональное управление персоналом, прозрачная информация и автоматизация производства. Действительно, решения для интеллектуального месторождения позволяют повысить добычу и снизить риски как для самой компании, так и для ее сотрудников. В ближайшем будущем появятся месторождения, которые контролируют себя сами и управляются виртуальными группами экспертов, расположенных в разных странах мира. Именно это обещает концепция интеллектуального месторождения.
Исследование проведенное в 2003 году Ассоциацией Энергетических Исследований Кембриджа (Cambridge Energy Research Association – CERA) выявило, что цифровые месторождения улучшаю показатели по добыче от 2 до 10 процетнов по сравнению с их «нецифровыми» собратьями. Так же исследование подтвердило, что «умные» месторождения экономят в среднем 4 — 8 млн. долл. в год за счет сокращения эксплуатационных расходов.
Технология интеллектуального месторождения дает возможность:

Оптимизировать производительность оборудования и продуктивность скважин за счет анализа дебитов, отсечек, давлений, температур и других данных.
Предсказывать на основе прошлых данных сроки исчерпания скважин. Одновременно данные старых скважин с богатой историей добычи можно использовать для прогнозирования поведения новых скважин.
Централизованно управлять большим количеством скважин с помощью систем дистанционного мониторинга.

По мнению консалтинговой компании Делойт и Туш, технологию Цифрового месторождения в структуре информационных потоков предприятия можно изобразить следующим образом:

Технология ЦМ в структуре информационных потоков предприятия.

Рассмотрим два основных уровня – Аппаратный и Уровень месторождений. На Аппаратном уровне происходит сбор и доставка информации о состоянии добывающих скважин и оборудования до АРМ оператора, где осуществляется оперативный контроль и управление работой месторождения. Далее информация может быть обработана и отправлена на следующий уровень (Месторождения) для осуществления задач по обслуживанию оборудования, режимов работы скважин, контролю операций и др.

Аппаратный уровень инфраструктуры АСУТП

Как видно из рис. 1, аппаратный уровень инфраструктуры АСУТП является базовым. Действительно, если нет актуальных, в режиме реального времени данных о состоянии оборудования, все последующие процессы попросту не будут иметь смысла: как можно планировать, скажем, операции по сервисному обслуживанию оборудования если точно не известно, в каком оно находится состоянии в данный момент? Поэтому контроль состояния объектов нефтегазодобычи (добывающих скважин и обордования) является необходимым условием существования «умного» месторождения.
Несмотря на то, что общий уровень автоматизации объектов нефтегазодобычи достаточно высок, тем не менее существует множество месторождений, с практически полным отсутствием информации о состоянии добывающих скважин (давление, температура) и оборудования (ГЗУ, ЭЦН/ШГН).
Большая чать нефти и газа на территории России и СНГ добывается кустовым способом. Под «кустом скважин» понимают группу скважин (обычно 5 – 20 штук), расположенных на расстоянии от десятков до сотен метров одна от другой, объединенных в один «кустовой» коллектор, от которого отходит одна труба (шлейф) для соединения в промысловую сеть. Расстояния между кустами обычно от одного до нескольких километров (размеры всей сети обычно 10 – 20 км).Часто кусты скважин в пределах куста достаточно удалены друг от друга, что делает строительство кабельных эстакад дорогостоящим а порой и вовсе нерентабельным. Сами же кусты скважин так же могут находиться на большом расстояни от диспетчерского пункта, что делает невозможным прокладку кабеля связи.

Классический подход при автоматизации кустов скважин – использовать системы телемеханики на основе кустовых контроллеров типа RTU (напр. RC500 от Honeywell, SCADAPack от Schneider Electric и др.) и радио-модем. Схема достаточно проста: на кусте скважин устанавливается шкаф оборудования с контроллером RTU, который собирает данные (датчики давления, температуры устьев скважин, состояние ЭЦН/ШГН, ГЗУ – обычно Modbus и др.) и в некоторых случаях выполняет запуск/останов технологического оборудования. Далее через радио-модем осуществляется связь контроллера RTU с диспетчерским пунктом (Рис. 1).

Рисунок 1. Традиционный подход к автоматизации кустов скважин.

Использование кустового контроллера вполне оправдано для объектов, где требуется возможность локального управления в замкнутом контуре (например, регулирование расхода). Но в большинстве случаев (особенно там, где автоматизация кустов отсутствует полностью) для контроля состояния работы куста скважин требуется следующие информация/функционал:
Параметры устьев скважин (давление, температура)
Данные со станций управления ЭЦН/ШГН и ГЗУ в формате Modbus
Осуществлять запуск/останов технологического оборудования

Для этой цели можно использовать классический подход (локальный контроллер RTU c модулями В/В для проводных датчиков и последовательными портами Modbus). Однако в настоящее время такой подход является избыточным, неэффективным и содержит ряд недостатков. Например, это сам контроллер RTU, который в данном случае является узлом сети, без которого можно обойтись, а значит:
Повысить надежность системы – т.к. при выходе контроллера RTU из строя теряются все данные от подключенного к нему оборудования (датчики, ГЗУ, СУ ЭЦН/ШГН);
Уменьшить стоимость (за счет исключения контроллера RTU с модулями В/В), а значит ускорить срок окупаемости системы

Если не используется локальный кустовой контроллер RTU, возникает вопрос: куда же подключать кабели от датчиков (давление, температура) с устьев скважин? Ответ на этот вопрос является еще одним преимуществом нового подхода к автоматизации кустов скважин. Вместо традиционных «проводных» датчиков можно использовать их беспроводные аналоги, получая следующие преимущества:
Возможность избежать дорогостоящей и длительной «обвязки» всего куста эстакадами для прокладки кабелей от контроллера RTU до проводных датчиков. Экономия по стоимости особенно существенна если скважины находятся далеко друг от друга.
Существенно сокращается время установки приборов – т.к. нет необходимости ждать окончания строительства эстакад и прокладки кабеля. Следовательно, можно закончить проект намного быстрее (в среднем в 4-5 раз) по сравнению с «проводным» подходом.
В общем виде решение Honeywell показано на рис. 2.

Рисунок 2. Беспроводные решения Honeywell для кустов скважин.

Мультинод (Рис. 2) – устройство 2-в-1:
точка доступа для беспроводных датчиков ISA100.11a
беспроводной модем для любых клиентов Ethernet или Modbus TCP/IP
может комплектоваться внешними антеннами для повышенной дальности передачи
Не требует регистрации в Роскомнадзоре (стандартная частота 2.4ГГц, мощность передатчика менее 100мВт)
XYR6000 – семейство беспроводных преобразователей/датчиков избыточного/дифференциального/ абсолютного давлений, температуры, универсальных (DI/DO), коррозии и др.
Время работы от батарей до 10 лет
Протокол ISA100.11a – возможность работы в режиме передатчика, и приемо-передатчика, полный доступ к конфигурации и диагностике через беспроводной канал, и др.

Схема представленная на рис. 2 обладает следующими преимуществами:
Простота и надежность, экономия на оборудовании: вместо связки Радио Модем->контроллер RTU->клиенты Modbus/проводные датчики имеем Точка доступа->клиенты Modbus/беспроводные датчики
Возможность быстрого внедрения – нет необходимости ждать, пока будут готовы эстакадные конструкции и проложены кабели
К несомненным преимуществам использования предложенной схемы в общем и беспроводных датчиков в частности является возможность быстро демонтировать беспроводные датчики и использовать их на другом кусте скважин, если по тем или иным причинам скважину решили временно закрыть – при этом как уже отмечалось, отсутствует проблема сооружения эстакад для датчика на новом месте.
Беспроводные решения OneWireless легко интегрируются с любой SCADA и DCS системой, что позволяет ипользовать их с уже существующей системой управления промыслом.
По статистике внедрений, использование беспроводных решений OneWireless компании Honeywell на месторождениях нефти и газа в среднем дает 50% экономии по стоимости и до 80% по времени внедрения решений, что, в современных рыночных условиях дает существенное конкурентное преимущество.

Уровень месторождения – промысловые операции

Итак, благодаря беспроводным решениям OneWireless компании Honeywell данные со скважин получены, и доставлены с локального диспетчерского пункта в центральный диспетчерский пункт месторождения. Теперь полученные данные необходимо проанализировать и на основании полученных результатов сделать выводы. Однако ручной анализ данных каждой скважины — сложнейшая задача. Многие нефтегазовые местророждения России содержат от нескольких сотен до нескольких тысяч скважин. Чтобы проанализировать такое количество данных «вручную», специалисту понадобилось бы несколько дней а то и недель, что является неприемлемо долгим сроком.
Для анализа данных, поступающих с месторождений ведущие нефтезазовые компании мира испльзуют специальные программные продукты. Основываясь на результатах такого анализа, сотрудники компании могут определить, например, на каких скважинах стоит увеличить мощность насосов, а какие проявляют признаки старения. Одним из таких продуктов является Well Performance Monitor (WPM) от компании Honeywell.
Система Well Performance Monitor (WPM) – это инструмент для наблюдения за промыслом в режиме реального времени. Он обеспечивает единое отображение состояния и производительности эксплуатационных и нагнетательных скважин в режиме реального времени на промыслах любого типа, показывая иерархию промысла с учетом приоритетов.
В едином окне (Рис. 3) для контроля работы скважины оператор может видеть:
Общий вид промысла для отображения работы и состояния всех скважин на промысле.
Отображение ключевых индикаторов работы скважины (KPI) в цвете.
Отображение данных процесса, данных испытания, производственных данных в контексте работы скважины.
Виртуальное измерение: оценка расхода нефти, газа и воды в режиме реального времени.
Сравнение измеренных и виртуальных расходов нефти, газа и воды на уровне промысла и всего производственного комплекса.
Режим работы скважины, стабильность и работоспособность.
Эксклюзивные алгоритмы «очистки данных» в режиме реального времени от компании Matrikon обеспечивают возможность точных вычислений с использованием надежных данных.
Возможность построения трендов посредством простого нажатия кнопки на мнемосхеме скважины или в структуре иерархии оборудования (нет необходимости запоминать точки КИПиА)

Рисунок 3: Общий вид промысла, показывающий, что большинство скважин работает в соответствии с ожиданиями. Всплывающая подсказка отображает полезную информацию о скважине.

Стандартные вычисления производимые WPM:
«Очистка данных» в режиме реального времени
Оценка стабильности
Режим работы скважины (стабильная, нестабильная, заглушена)
Продолжительность работоспособности скважины
Расход жидкости

Посредническая модель скважины
Линейная модель PI

Расход нагнетания газа

Модели критичных/субкритичных штуцеров

Расход воды
Расход нагнетания воды

Модель субкритичного штуцера
Модель коэффициента приёмистости

Выбор наилучшей оценки в режиме реального времени

WPM поддерживает основные производственные объекты (эксплуатационные скважины, нагнетательные скважины, выкидные линии, манифольды, сепараторы, установки и др.) и может быть интегрирован с любой промышленной РСУ, SCADA, промышленной базой данных или архивом.
Экономический эффект, полученный существующими заказчиками WPM:
Экономия миллионов долларов на дорогостоящих ремонтах ЭЦН (например благодаря обнаружению связи в стволе скважины между двумя скважинами, которые привели к событиям перетока в ЭЦН).
Раннее обнаружение плохой работы скважины (позволяет быстрее предпринять коррективные действия, сокращая падение добычи на скважине).
Раннее обнаружение нестабильности (закупоривание) и возврат к нормальным условиям работы.
Незамедлительный отклик на действия по оптимизации (изменения в работе штуцеров, настройка газлифта).
Обнаружение узких мест на пути потока скважины, и возможность увеличения производительность скважина на 1000 баррелей/сутки.

Использование WPM позволяет быстро и эффективно извлечь необходимую информацию из потока данных месторождения, позволяя операторам вовремя принимать корректирующие решения, уменьшая таким образом количество нештатных ситуаций и следовательно, повышая показатели производительности, рентабельности и безопасности.

Выводы.

По данным исследования консалтинговой компании Делойт и Туш, в плане производственной эффективности нефтегазодобывающим компаниям России и СНГ есть куда стремиться:

Как было отмечено ранее, улучшение эффективности процесса нефтегазодобычи возможно только при реализации концепции интеллектуального месторождения. В свою очередь, “умное” месторождение не может существовать в отсутствие важнейшей информации с добывающих скважин о состоянии ресурсов.По оценке компании «Schlumberger», только более эффективная и качественная диагностика параметров эксплуатируемых скважин может приводить к 7%-му снижению производственных затрат и 25%-му снижению капитальных и эксплуатационных расходов.Решения Honeywell позволяют быстро и экономически эффективно контролировать параметры добывающих скважин и оборудования в режиме реального времени, являясь необходимой основой для внедрения концепции цифрового месторождения. Компания Honeywell имеет огромный опыт по реализации «под ключ» крупных проектов цифровых месторождений. Одно из недавних внедрений – проект контроля состояния добывающих скважин месторождения газа в Австралии. Оператор месторождения, компания Queensland Gas Company (QGC). В рамках первой фазы проекта компанией Honeywell будет автоматизировано свыше 1800 скважин, разбросанных по территории более чем 300 тыс. кв. км. Проект включает разработку проектрой документации, программное обеспечение и оборудование (контроллеры RTU, беспроводные решения и др.) а так же внедрение и пуско-наладка проекта.В настоящее время все крупнейшие частные мировые нефтяные компании имеют подразделения, занимающиеся разработкой и внедрением концепции интеллектуального месторождения: «Умные месторождения» (”Smart Fields”) компании Shell, «Месторождение будущего» (“Field of the Future”) компании BP и “iFields” компании Chevron и др. Аналогичные подразделения имеют крупнейшие национальные нефтяные компании, включая Saudi Aramco, Petrobras, Kuwait Oil Company и др. Нефтегазовая отрасль планирует инвестировать более $1 млрд. в течении следующих 5 лет в создание интеллектуальных месторождений.

Перефразируя слова Билла Гейтса, основателя фирмы Microsoft, можно с уверенностью сказать: в скором времени останется два типа нефтегазовых компаний: те, кто внедрили концепцию цифрового месторождения, и те, кто покинул бизнес.

Цифровое месторождение. Пять версий цифрового месторождения