Экспертная аналитика

Пять сценариев интернета вещей для нефтегазовой отрасли

06 Октября, 2017 14:59

Времена «легкой» и дорогой нефти прошли. В новой реальности нефтегазовые компании решают сложную математическую задачу, в которой стоимость добычи и другие затраты должны укладываться в цену барреля. Подсказки можно искать в данных, собранных с датчиков, расположенных в скважинах, трубопроводах и прочих объектах месторождений нефти и газа.


Пока нефть дешевела, технологии не стояли на месте. Датчики становились проще в установке и дешевле, обработка данных упрощалась, пропускная способность каналов постоянно росла, облачные приложения распространялись повсеместно. Все это в сумме дало новые возможности для сбора информации и поменяло способ общения человека и машин. Сенсоры устройств, подключенных к Сети, сегодня генерируют огромные объемы данных для аналитики, а полученные знания бизнес использует для извлечения выгоды. Концепция такого взаимодействия человека и машин получила название интернета вещей (IoT, Internet of Things).


Хотя российская нефтегазовая отрасль и не начала экспериментировать с интернетом вещей так же быстро, как, например, транспорт, IoT имеет большие перспективы в этой индустрии. Причины на поверхности. Это большие расстояния, сложные климатические условия, тысячи километров трубопроводов, высокая «цена» аварий и необходимость постоянно контролировать безопасность сотрудников. Есть еще одна причина: многие виды оборудования в нефтегазе и производственные процессы уже имеют инфраструктуру для быстрого запуска новых технологий. Оборудование поставляется с множеством датчиков, в процессе геологоразведки и бурения собираются большие объемы ценной информации, в добыче, транспортировке и сбыте также имеются исходные данные для анализа.


Поставщики ИТ-решений уже испытали сценарии интернета вещей (IoT) для десятков задач нефтегаза. Предлагаю остановиться на тех, которые наиболее актуальны в российских реалиях.



Определение направления трещины при гидроразрыве пласта


Сценарий:


Гидроразрыв пласта (ГРП) – дорогая и рискованная операция. Нефтяники постоянно ищут методы, которые упростят задачу и повысят эффективность данного типа мероприятий. На сегодня один из перспективных методов, относящихся к сценариям IoT, - установка вокруг скважины сети датчиков, которые замеряют угол наклона поверхности. Сопоставляя информацию с датчиков до, во время и после мероприятия по гидроразрыву пласта, можно понять, в каком направлении образовалась трещина. Преимущество метода в том, что нет необходимости доставлять в скважину никакие физические объекты и останавливать работы на время замеров.


Реализация:


Для мониторинга наклона массив датчиков помещают на поверхность вокруг скважины, данные с них передаются в единую информационную систему, которая по изменению показателей датчиков в процессе ГРП определяет направление образовавшейся трещины. Полученные результаты также можно использовать при планировании будущих мероприятий.



Анализ состояния оборудования и предиктивные ремонты


Сценарий:


Результаты проектов SAP в западных странах показывают, что при полноценной реализации идеи подключенных активов ремонты и обслуживание обходятся компаниям дешевле. Например, опыт компании Trenitalia показывает снижение затрат на ремонты до 10%. В России, где многие компании еще только выстраивают системы ремонтов по состоянию на основе различных технологий, экономический эффект этого сценария особенно велик.


В нефтегазовой отрасли некорректное прогнозирование и планирование ремонтов может стоить дорого. Например, на многих месторождениях используются турбины, каждый из подшипников которых может стоить более миллиона долларов и поставляться более двух месяцев. Остановка турбины из-за износа одной детали при этом может привести к тому, что все месторождение будет обесточено. Соответственно, есть два способа сократить время простоя скважин. Или на складе должны храниться соответствующие запчасти, «замораживающие» несколько миллионов долларов на неопределенный срок. Или в турбине должны быть установлены датчики, которые позволяют вести в реальном времени мониторинг вибраций турбины для отслеживания износа подшипника на ранней стадии и своевременного заказа деталей на замену.


Реализация:


IoT-решение для предиктивных ремонтов должно сочетать в себе такие компоненты, которые, помимо удаленного онлайн-мониторинга технологических параметров оборудования, позволят прогнозировать вероятность его выхода из строя и составлять оптимальный график техобслуживания и ремонтов.



Учет перемещения оборудования


Сценарий:


В процессе строительства или ремонта буровой, на складах и производствах запчасти и другое движимое имущество нередко теряется. Простые GPS/ГЛОНАСС-датчики для отслеживания местонахождения дорогостоящего оборудования, запчастей и т.п. – недорогой способ контролировать их перемещение, хранение и использование.


Реализация:


IoT-решение на основе таких датчиков позволяет оперативно собирать данные о каждой единице ценного оборудования в единую систему. Тем самым компания минимизирует вероятность потери, снизит расходы на логистику, а именно выбор и транспортировку объекта, ближайшего к зоне работ, а также минимизирует вероятность краж.



Энергоэффективное производство


Сценарий:


Процесс добычи нефти и газа становится все более энергоемким, поэтому мониторинг точек неэффективного энергопотребления дает много возможностей для снижения себестоимости добычи нефти. Сегодня можно отслеживать в онлайн-режиме, какие параметры влияют на энергопотребление, насколько потребление отклоняется от плана, какова динамика «расхода» по сравнению с прошлыми периодами и т.д.


Реализация:


По данному сценарию интернета вещей работает система аналитики энергопотребления в АО «Сургутнефтегаз», которая является ключевым элементом программы бережливой энергетики. В компании создана система коммерческого и технического учета электроэнергии, тепла, топлива и воды. Задачей энергоэффективности объединены десятки систем, полностью исключив человеческий фактор.


Основной принцип работы аналитической системы - постоянный качественный мониторинг и анализ того, как оборудование потребляет электроэнергию. Все данные об энергопотреблении на промысловых объектах отслеживаются на основе показаний счетчиков в онлайн-режиме в единой системе «Оперативный контроль объектов». В режиме реального времени система анализирует сотни параметров, сравнивая их с оптимальными по технологии и паспортными режимами работы. Если какое-то оборудование потребляет слишком много электроэнергии, его режим работы корректируют. Также система позволяет регулировать потребление в часы максимальной нагрузки энергосистемы и контролировать удельное потребление в основных технологических процессах.


Объем экономии электроэнергии в «Сургутнефтегаз» за 2016 год – 1492 ГВт/ч, за 2015 год – 1244 ГВт/ч. Свой вклад в рост этого показателя делает система аналитики энергопотребления.



Мониторинг здоровья сотрудников


Сценарий:


Работа нефтяников и газовиков связана с рисками для здоровья. Система медосмотров, допусков, проверок, осмотров перед началом смены предназначена для минимизации последствий, но не позволяет отслеживать состояние сотрудников во время работы. Решением может стать удаленный контроль показателей здоровья человека, например, температуры, пульса, давления, с использованием носимых устройств.


Реализация:


Этот сценарий использует возможности носимых устройств, которые уже широко распространены, например в медицине и спорте. Носимые устройств мониторинга ЭКГ, «тревожные» браслеты с GPS, тонометры с опцией передачи данных, умные браслеты и датчики на одежде позволяют наладить сбор данных об основных параметрах здоровья человека и его местонахождении. Дополнительно датчики газа на одежде и сенсоры на производственной площадке обеспечивают мониторинг параметров окружающей среды.


Если, например, на строительной площадке показатели газа или других параметров отклоняются от нормы, если кто-то из рабочих упал или если он ушел далеко от площадки, если параметры здоровья сильно отклонились от нормы, решение оповещает руководителя или рабочих с помощью сигнала на смарт-часах или на ПК, планшете или смартфоне. Тревожные сигналы также могут передаваться на оборудование, которое включает сирену или сигнальные огни. Аналитика впоследствии поможет выявить типичные ситуации, в которых есть риск несчастных случаев, и исключить их.



***


Как показывают описанные сценарии, практически каждая нефтегазовая компания в России уже имеет потенциал для использования интернета вещей. Данные о том, как работает оборудование, сколько энергии оно тратит, где находится тот или иной актив, собрать относительно несложно. Сложнее проанализировать эту информацию, особенно когда объемы измеряются сотнями и тысячами терабайтов. Более того, все больше сценариев реализуется за счет комбинации данных с различных датчиков из смежных областей. Поэтому именно сейчас важно создать единую корпоративную IoT-платформу, которая поможет получить максимум выгод от интернета вещей в ближайшем будущем.