"Умная" буровая
"Оцифровку" нефтянки могут притормозить только высокие цены на углеводороды. Но, поскольку большая часть запасов перешла в разряд трудноизвлекаемых, недропользователи ради снижения издержек вынуждены подключать к управлению искусственный интеллект (ИИ) в сочетании с автоматизацией трудоемких операций.
Одна из них - скважинный спуск-подъем буровых труб. В свое время одному из авторов этой статьи пришлось в качестве помощника бурильщика собирать и разбирать трубные колонны. Иногда это был мартышкин труд: спустишь километровый "поезд", через полчаса из-за проблем на скважине возвращаешь на поверхность, в итоге 12-часовая смена - коту под хвост. Как-то под утро сонный бурильщик "бросил" тяжеленный элеватор захвата труб прямо на мою голову, но, к счастью, вовремя спохватился, нажал рычаг тормоза. Привожу личный опыт для пущей наглядности разработки "Газпром нефти" и сервисной компании "НСХ Азия Дриллинг" - гидравлического ключа с датчиками и выносным манипулятором, который позволяет значительно быстрее и вместе с тем предельно аккуратно свинчивать-завинчивать, наращивать колонну, а помбура просто не допускать в опасную зону.
Такой ключ - один из элементов "умной" буровой. Она немыслима без множества датчиков для анализа поступающей с них информации и коррекции бурения онлайн. Так, очень важно вовремя остановить продвижение колонны в глубину, когда долото дошло до продуктивного слоя. Бывалый бурильщик способен догадаться, однако далеко не всегда, а расшифровка телеметрических данных запаздывает. И тут айтишники подключают ИИ, "натаскивают" его на распознавание породы исходя из скорости бурения, вибрации, нагрузки на долото, других параметров. Посредством машинного обучения ИИ учится оперативно определять продуктивность скважины, прогнозировать ее пространственное положение и вероятность возникновения аварий. Одно лишь своевременное выявление потенциальных проблем под землей и в наземном оборудовании может сберечь сотни миллионов рублей в год.
Программная платформа "Газпром нефти" формируется на базе накопленных в течение долгих лет данных, собранных на десятках "эталонных скважин" Заполярья и Оренбуржья. Хотя ежедневно в корпоративный центр управления бурением поступает колоссальный объем информации, специалисты компании считают, что этого еще недостаточно для максимально эффективного перевода буровых в цифровую модель. Но первые результаты их использования уже впечатляют: скорость операций была повышена на 16-28 процентов. А "Мессояханефтегаз", совместное предприятие "Газпром нефти" и "Роснефти", объявило, что цифровой пилот строительства скважины для трудноизвлекаемых материковых запасов Заполярья позволил сократить срок проектирования вдвое.
"Умный" стан
В цифровом двойнике стана горячей прокатки бесшовных стальных труб, который сейчас проходит этап технического внедрения на Северском трубном заводе, объединены Big Data, комплексы гибридных моделей, системы компьютерного зрения, специальные виды контроллеров и модули предиктивной и прескриптивной аналитики. В частности, компьютерное зрение выявляет дефекты изделий, инструментов и оборудования размером менее миллиметра при температуре до 1000 градусов и в постоянном движении. Гибридное моделирование позволяет оптимизировать техпроцесс и повысить производительность. Система прогнозирования, анализируя данные, поступающие с оборудования, дает рекомендации, как избежать простоев.
Помимо научно-технического центра Трубной Металлургической Компании (ТМК) в пилоте участвуют четыре стартапа Сколково. Совместными усилиями создается система, цель которой - повысить качество продукции и получить цифровые "подсказки" для более быстрого принятия решений. Предварительный экономический эффект оценивается в 100 миллионов рублей в год.
- Проект комплексный, и тем интересен. Мы собрали несколько разработок, как кусочки пазла. В любом сложном техпроцессе вариантов оптимизации могут быть не десятки, а сотни. Здесь все просчитывается за несколько дней, и ты идешь на квалификационное испытание уже с готовым решением. Благодаря этому время вывода нового продукта сокращается в разы, - рассказывает первый заместитель гендиректора ТМК по операционной деятельности и развитию Сергей Чикалов.
Работы планируется завершить в 2022 году, если проект окажется успешен, решения, обкатанные на Урале, распространят и на другие предприятия компании. Впрочем, она уже сэкономила около 500 миллионов рублей за счет внедрения цифровых близнецов станов на заводах в Волжском и Полевском, в том числе благодаря точности нарезания заготовок и снижению количества брака из-за дефектов оправок. Кроме того, простои оборудования снизились на 1-2 процента, что весьма существенно в условиях непрерывного производства.
"Умная" стройплощадка
Для отечественных девелоперов Building Information Modeling (BIM), в отличие от промышленников, давно уже не в новинку, но в подавляющем большинстве случаев его используют в проектировании. По данным PricewaterhouseCoopers, на долю цифрового моделирования в строительных работах в России приходится лишь 15 процентов, на эксплуатацию - пять. Между тем BIM может помочь и в принятии финансовых решений, и в стройконтроле.
К примеру, специалисты компании "Атлас девелопмент" уже оценивают результаты работы подрядчиков с планшетом в руках. Открывают актуальный проект, смотрят, насколько он совпадает с фактом. То, что приняли, отмечают галочкой на экране. Что не приняли - другим значком. Автоматически формируется ведомость с прикрепленными фото и видео. Этот документ отправляется подрядчику и руководителю проекта. У директора на компьютере формируется 3D-модель, где видно онлайн и себестоимость строительства, и сроки.
Компания "Брусника" пошла дальше и подключила к цифровому стройконтролю банк. В инфомодель на базе технологий Autodesk заложены нормы, регламентирующие приемку работ. Система настроена так, что подрядчик не может сделать, например, полсекции и попросить подписать акт приемки. Данные отображаются в "Личном кабинете" руководителя проекта. То же самое видят эксперты Сбербанка и оценивают, насколько эффективно используются кредитные средства. Отрабатывают технологию на четырех объектах в Тюмени, Сургуте, Новосибирске и Кургане.
- Все чаще слышу, что банкам нужна собственная BIM-модель. Это ошибочно. Надо, чтобы девелопер использовал данные из цифровой модели и предоставлял финансовому партнеру техническую возможность пройти по производственной цепочке до конкретного элемента, - считает Артем Дерюшкин, руководитель группы развития системы проектирования "Брусники".
Александр Смоленский, генеральный директор СП "Цифровая индустриальная платформа":
- Цифровизация не может охватить все и вся в один момент. Проще там, где можно обойтись без непосредственного участия человека и нет факторов непредвиденности. Например, в горнодобыче: на карьере в Хакасии породу перевозят беспилотные БелАЗы, подготовленные к автономной работе нашими специалистами. Или в перерабатывающих отраслях, в конвейерной сборке, где процессы отлажены, стабильны. Там же, где нет жестко стандартизированного производства, условия периодически меняются и требуют гибких технологических подходов, переход на цифровые платформы труднее и затратнее.Нефтегазодобыча с недостаточно предсказуемым характером пластовых залежей - яркое тому подтверждение. Здесь цифровизация в первую очередь направлена на обеспечение безопасного труда работников, минимизацию рисков для их здоровья, на избавление от рутинных малопроизводительных операций. Получает мощное развитие дистанционное наблюдение за ходом бурения с его коррекцией в центрах анализа и управления, расположенных сколь угодно далеко от месторождений. Занятых непосредственно на буровой станет, по всей видимости, меньше, изменятся их функции. Так, условному инженеру будет достаточно изредка ее посещать, а не нести длительную вахту. Пока цифровые проекты реализуются на промыслах как разрозненные эксперименты, но есть надежда на консолидацию компаний ради формирования единых подходов, стандартов.