Потерялись в цифрах
Несмотря на высокий уровень автоматизации в отрасли, на отдельных объектах сохраняются элементы разрозненного учета и ручного переноса данных между системами. Это приводит к дублированию информации, увеличению времени подготовки отчетности, росту вероятности ошибок при ручном вводе, затруднениям при анализе производственных показателей. Например, при разработке месторождений шахтным способом добыча производится путем разогрева пласта паром, а замер дебита - ведром с краном в днище и безменом (для сепарации теплоносителя) с записью результатов мелом на доске и докладом наверх по «шахтному» телефону.Сам по себе подобный метод подсчета не может быть достаточно репрезентативным, а перенос цифр посредством ручного ввода из системы в систему делает корректность данных крайне сомнительной.
Рис.1. Пример мнемосхемы (дашборда)
В похожей ситуации внедрение за короткий срок (проект уровня небольшого НПЗ (200к тегов) реализуется за 9-11 месяцев) системы формирования отчетности в составе ПО АЛЬПА (MES) позволило оптимизировать процедуру отчетов путем «единоразового ввода данных» с последующей ретрансляцией в необходимые системы. Это на 30% снизило объем ручного ввода и уменьшило процент некорректности, минимизируя человеческий фактор. Была внедрена интеграция со смежными (вышестоящими) информационными системами (продукты OIS, SAP S4/HANA, АСТУЭ и пр.) по различным протоколам (OLEDB/ODBC, REST API, OData) и отображение необходимых данных в одном, удобном оператору, интерфейсе. И если раньше проверка уставок в АСУТП проходила крайне периодически с привлечением специалистов-технологов и КИП, при наличии у них свободного времени, выявляя отклонения от регламентных значений. То сейчас один из модулей системы позволяет проводить проверку значений уставок в автоматическом режиме с публикацией отчета об отклонениях по запросу пользователя с детальной информацией о каждом параметре. Был реализован сбор на «слабых» каналах, внедренных 10 лет тому назад с низкой пропускной способностью (до 2 мбит/сек), снижены требования к их способности передачи данных, что позволило избежать капитальных затрат на создание новой инфраструктуры и ее содержание.
Рис.2. Пример тепловой карты с деталями
Таким образом внедрение MES снизило нецелевую нагрузку на персонал и позволила оптимизировать работу.
Мы строили, строили и наконец построили, но…
Рис.3. Пример дашборда (1)
Ввод новых производственных мощностей сопровождается повышенными рисками нестабильности технологического режима в начальный период эксплуатации. Даже при наличии современной АСУ ТП значительная часть управленческих решений остается за оператором, особенно в условиях переходных режимов. Несмотря на тщательную подготовку и обучение операторов теории, на практике же, ввиду отсутствия наработанной годами культуры управления, операторам часто приходится совершать много незапланированных манипуляций для поддержания необходимого режима производства, ошибки в которых могут приводить к форс-мажорным обстоятельствам. В этих условиях внедрение систем усовершенствованного управления технологическим процессом (Advanced Process Control, APC; в российской практике — СУУТП) оказывает реальную поддержку.
Рис.4. Пример дашборда (2)
При подготовке к пуску на финальной стадии запуска крупного объекта, по проектным данным (в отсутствии реальных данных процесса) было спроектировано СУУТП. При первом запуске и выводе его на запланированный режим – данные были актуализированы, что позволила стабилизировать процесс на раннем и дальнейших этапах эксплуатации лучше, чем «в ручную», операторам оставалось только задавать пределы параметров, верифицируя работу системы, а СУУТП сама рассчитывала значения необходимых температур, давлений, расходов и прочие характеристики. Что существенно упростило управление процессом в заданных диапазонах, но с намного более развитыми оптимизационными функциями, увеличивая выход целевых продуктов и срок службы оборудования, сокращая простои и затраты на энергоресурсы. Именно ориентация на конечного пользователя обеспечила приживаемость системы, которая является залогом получения технико-экономических эффектов, не создала симптома отторжения и исключила факты саботажа, что произошло во многом благодаря качественному решению, не уступающему западным аналогам, удобному интерфейсу пользователя и хорошим математическим алгоритмам собственной разработки.
Остатки - сладки!
Утопическая мечта начальника отдела повышения отдачи пластов – КИН (коэффициент извлечения нефти) >=0,5, но «жалкий вопрос» финансирования, обилие скважин и неизвестных зон с ТрИЗ – делают её несбыточной. И утопия здесь, увы, не про философию, т.к. значительная часть эксплуатационного фонда России находится на поздних стадиях освоения, которые характеризуются высокой обводненностью и механизированными способами добычи. Остаются лишь малоэффективные ГТМы со слабой надеждой на ГРП.
Рис.5. Геофизическое оборудование для исследования скважин
Здесь на помощь приходит технология высокоточной локализации остаточных запасов нефти, снижения геологических рисков и непроизводительных затрат – ТАВС. Основанная на получении расширенного объёма геологических данных из стандартного каротажа на которых строится высокоточная геологическая модель, позволяющая повысить эффективность бурения вторых стволов и ГРП, досконально рассчитывать прогноз добычи и обводнённости, выявить пропущенные нефтенасыщенные пропластки. Эффективность ГТМ при использовании ТАВС выросла до 82% (ГРП до 100%(!)), а прибыль исчисляется сотнями миллионов рублей.
Один из участков месторождения на 3 стадии разработки в Западной Сибири был отдан «на откуп» данной технологии в качестве пилотного проекта. Модель, построенная на двухмесячных данных, показала настолько точные литологические и физические свойства каждого пропластка в межскважинном пространстве (включая фактическую насыщенность пород), что превзошла самые смелые утопические «фантазии» руководства (расчётные дебиты и обводнённость, планируемого к бурению куста с горизонтальными и наклонно-направленными скважинами, подтвердились на 94 и 85% соответственно, при чём факт оказался больше) и была безапелляционно принята в работу на других месторождениях.
Рис.6. Первый ГТМ с использованием ТАВС
Кстати, об «утопии», чтобы нефть не утонула в агенте для ППД, на неё тоже нашли свой «козырной» ТУЗ – Технология Управления Заводнением. Использование нейронных сетей позволяет обрабатывать большие объёмы неструктурированных данных и автоматизировать сложные рутинные расчёты касательно эффективности подпора пласта, оптимальности режима работы скважин и их взаимного влияния друг на друга. Внедрение ТУЗ на 22 месторождениях (14 тысяч скважин), увеличило добычу нефти до 30% (в среднем прирост составил около 1 млн тонн), снизило объём попутно добываемой воды до 22% и сократило себестоимость добычи до 32%.
Когда сервис – very WELL!
Изо всех сил борясь с послеобеденной дремотой на итоговых годовых совещаниях – мы всегда очень завидовали бригадам ремонта скважин за их простой. Работа мечты – солдат спит, служба идет, зарплата капает! Лишь слово «убытки» грустно намекало на отсутствие премии и поэтому всегда расстраивало.На зрелых нефтяных месторождениях до 50% эксплуатационных затрат приходится на сервисное обслуживание и 70% из них приходится на ремонт скважин. Сколько из них приходится на чистые убытки – история умалчивает. Главная проблема в этом сегменте — скрытые потери: простои и непроизводительное время бригад, низкая загрузка технологического транспорта, отсутствие реальных данных о фактической наработки оборудования. Итоговые совещания в большинстве случаев показывают ситуацию с КРС, ПРС и освоением далекую от «very well».
Рис.7. Пример дашборда "Анализ простоев бригад"
Свести в единое окно контроль каждого этапа ремонта скважин, движение транспорта, учитывать наработки, планировать потребности для выполнения ремонта, управлять логистикой материалов — это задачи цифровой системы WellTrack, которая соединяет множество разрозненных источников и позволяет принимать качественные управленческие решения.
Функциональные возможности WellTrack охватывают весь производственный цикл. В блоке "Скважинные операции" система автоматически формирует графики движения бригад на основе цифровых планов работ, сводки и необходимую отчетность. Она сигнализирует о завершении ремонта, простоях бригад и рассчитывает время переезда бригады на следующую скважину.
В блоке "Транспортное обеспечение" автоматически рассчитывает маршруты и загрузку транспорта, формирует сменные задания и позволяет контролировать время доставки необходимых материалов и время приезда транспорта для выполнения технологических операций. Это исключает скрытые простои техники и "холостые" пробеги.
Рис.8. Пример дашборда "Анализ простоев транспорта"
Более того, система осуществляет мониторинг и контроль в реальном времени.
Эффективность системы WellTrack подтверждена практикой внедрения в компаниях нефтесервисного и нефтедобывающего сегментов. В сервисной компании по ремонту скважин система позволила сократить непроизводительное время при ремонте скважин на 10%, улучшить координацию управления транспортом, увеличена выработка бригад на 5% и загрузка технологического транспорта на 10%. В крупной нефтедобывающей компании WellTrack стала основой для централизованного планирования потребностей бригад в транспорте и материалах, обеспечив оптимальное распределение транспортных ресурсов на уровне всего месторождения.
«Ремонт – это не действие. Это состояние!»
Фраза Михаила Михайловича Жванецкого касается и ремонта, и сумм, на него затраченных. А если ремонт внеплановый – то это состояние шоковое. Для объектов добычи на шельфе или крупных перерабатывающих комплексов стоимость простоя может исчисляться сотнями миллионов рублей в зависимости от масштаба производства и рыночной обстановки. Человеку, допустившему такое, проще отплыть на надувном матрасе прямо с платформы в неизвестном направлении, и исчезнуть с радаров.
Рис.9. Преимущества умного мониторинга от Астра
Плановые ремонты не всегда эффективны и чреваты перерасходом ресурсов ввиду замены рабочих узлов. Не говоря уже о внеплановых, сам термин «непредсказуемая поломка» говорит за себя. Но и эту сложность профессионалы отрасли перевели в задачу и решили ее должным образом - фактический мониторинг состояния динамического оборудования позволил на ранней стадии увидеть отклонение в параметрах работы и зафиксировать назревающую проблему. Подобная ситуация произошла с системой интеллектуального мониторинга АСТРА СМС, которая по ударным импульсам подшипника центробежного насоса на нефтяной платформе увидела деструктивную возможность и предупредила за 13 суток до того, как это обнаружилось при помощи традиционных средств анализа.
Рис.10. Пример дашборда
Эта же система, внедренная на НПЗ, увидела и подала сигнал тревоги по температуре газа на поршневом компрессоре на 7 суток раньше штатных алгоритмов, что позволило избежать аварийной ситуации и без проблем вывести агрегаты в ремонт. Гибкая настройка алгоритмов и поддержка всех стандартных протоколов позволяет адаптировать систему под конкретное оборудование. Ориентированный на практиков интерфейс, разработанный инженерами «из цеха» делает визуализацию простой и доступной для восприятия не только офисных аналитиков, но и конечных пользователей – механиков и операторов.
В реальных цифрах оптимизация затрат выглядит так: снижение внеплановых простоев оборудования на 20-40%, рост производства на 15-25%, сокращение расходов на ТОиР - 15-30%.
Примеры, приведенные в статье, наглядно показывают, что во времена всеобщей автоматизации проблему любой отрасли можно нивелировать, если грамотно выбрать подрядчика, опираясь при этом не только на профессионализм его IT-специалистов, но в первую очередь - на бэкграунд компании и многолетний опыт её экспертов в нефтяной промышленности. И тогда, свой, припрятанный на черный день надувной матрас, вы сможете поменять на шезлонг и сидя на нем, комфортно и эффективно, управлять вашим производством, делегируя часть работы цифровым технологиям.
Авторы:
Егорова Анна, студентка кафедры журналистики
Московского государственного института культуры
Лясковский Никита,
Почетный профессор УГТУ
Мхитарян Лусине,
эксперт цифровизации отрасли
К.ю.н.
