Цифровые двойники в нефтегазе: где технология реально работает, а где — маркетинг

В последние годы цифровые двойники становятся всё более важным инструментом в нефтегазовой отрасли. Эти сложные математические модели представляют собой интеграцию различных данных, включая геологические сведения, физику процессов и информацию, получаемую с датчиков в режиме реального времени. 

«Цифровой двойник — комплексная система для имитации поведения реальных  объектов в целях решения практических бизнес-задач, постоянно обновляемая виртуальная копия физического трубопровода и всей сопутствующей инфраструктуры. Это не просто 3D-модель или карта, а сложная интеллектуальная модель, которая на постоянной основе получает данные с сотен и тысяч датчиков. 

Двойник позволяет с высочайшей точностью отражать реальные процессы, включая свойства перекачиваемого продукта и техническое состояние инженерных систем». 

В чём же заключается основная ценность цифровых двойников? 

Разумеется, в их способности прогнозировать и оптимизировать производственные процессы. Главная задача ЦД, подчёркивает эксперт,  — это переход от реагирования на поломку к предиктивному управлению. В первую очередь это мониторинг в реальном времени, обнаружение минимальных изменений давления и расхода, локализация утечек или незаконных врезок. 

Система помогает не допускать инцидентов, прогнозируя, как внутреннее давление, коррозия и температурные перепады влияют на износ инфраструктуры. Также модель позволяет безопасно тестировать различные сценарии управления, включая нештатные ситуации. 

Однако иногда агрессивный маркетинг сводит эту технологию к простой 3D-визуализации, лишённой аналитической составляющей. 

В каких сферах нефтегазовой промышленности цифровые двойники реально работают

Сегодня цифровые  двойники находят применение в области глубоких технологий (Deep Tech), где они выступают как инженерные и математические модели, способные не только генерировать экономический эффект, но и предотвращать аварийные ситуации. 

Например, интегрированное моделирование пласта и добычи (Upstream) представляет собой виртуальную копию, охватывающую весь процесс от забоя скважины до сепаратора. Это позволяет детально просчитать, как изменения в режиме работы насоса могут повлиять на приток нефти, что, в свою очередь, помогает избежать таких проблем, как гидратные пробки. 

Другим важным направлением являются цифровые двойники бурения. В этой области каждый час простоя может стоить компании миллионы. Использование симуляторов, основанных на искусственном интеллекте, позволяет анализировать геологические данные и подбирать оптимальные углы наклона долота, тем самым предотвращая застревание колонны и обвалы стенок. Это значительно повышает эффективность буровых работ и снижает риски. 

Читайте также: «Когда увидим цифровую буровую?» 

Отдельно стоит упомянуть и цифровые двойники месторождений — виртуальные реплики физических активов. Они объединяют разнообразные геологические данные, информацию о работе оборудования и потоки данных, поступающие из других источников. 

Цифровой двойник трубопроводной сети в нефтегазе — это не просто 3D-модель трассы и не «красивая картинка» для диспетчерской. По сути, отмечает Александр Ожерельев, эксперт по цифровой трансформации NeoGraph.Tech, это живая математическая и информационная модель сети, которая в реальном или близком к реальному времени получает данные с датчиков, SCADA, исторических архивов и учётных систем, сравнивает их с расчётным поведением трубопровода и помогает принимать решения до того, как проблема стала аварией, остановкой или потерей продукта. 

«Именно так такие решения описывают отраслевые поставщики: как виртуальное представление трубопроводной сети, связанное с реальным контуром через сотни сенсоров, моделирование и машинное обучение.

Ключевые компоненты такого двойника — гидравлические и физико-механические модели, описывающие движение углеводородной газожидкостной среды в замкнутом пространстве каждой трубы, а также на местах соединений — с учётом их диаметров и пространственного положения»

«При адаптации таких моделей к фактическим показаниям датчиков давления, температуры, скорости потока формируется полноценная цифровая копия системы».

Управление сложным оборудованием также стало более эффективным благодаря глубоким цифровым копиям компрессорных станций, газовых турбин и насосных агрегатов. Эти системы способны анализировать параметры, такие как вибрация, давление и температура, и предсказывать возможные поломки узлов за несколько недель вперёд. Их применение позволяет компаниям переходить от планового ремонта к более гибким методам, основанному на фактическом состоянии оборудования. 

Важную роль в повышении эффективности добычи играет и моделирование гидроразрыва пласта (ГРП). Точные расчёты трещин в породе позволяют максимизировать отдачу от скважины.

«Алгоритмы ИИ и машинного обучения анализируют данные с датчиков, выявляют аномалии и прогнозируют аварии, утечки и сбои в работе оборудования. Обучение на исторических данных повышает точность прогнозов и сокращает число ложных «алармов», что ускоряет реагирование на события и минимизирует влияние человеческого фактора», — рассказал редакции «Нефтегазовой промышленности» Игорь Ломухин.  

Ещё по теме: «ГРП: экологические риски и экономическая выгода». 

Что мешает внедрению ЦД в нефтегазе?

Несмотря на все преимущества, разработка и последующее внедрение цифровых двойников в отрасли сталкиваются с определёнными барьерами. 

Одной из главных причин, тормозящих реальный запуск ЦД, является нехватка качественных данных и разрозненность существующих систем. Это приводит к возникновению так называемого «зоопарка ИТ-систем», когда различные геологические пакеты, такие как те, что предоставляются компаниями Schlumberger или Halliburton, не интегрированы между собой. 

«Отрасль движется к единым стандартам и платформам в этом направлении, обсуждается создание экосистем двойников. В первую очередь, для этого нужно развивать российскую компонентную базу: IoT-датчики (Internet of Things, Интернет вещей; интеллектуальные сенсоры — прим. редакции), телеметрию и контроллеры промышленной автоматики, а также специализированное ПО», — уверен Александр Мартынов.

А где просто маркетинг

Важным аспектом является также различие между настоящими цифровыми двойниками и их маркетинговыми аналогами. Например, «красивые картинки» без интеллектуального наполнения представляют собой простые 3D-модели объектов, которые лишь визуализируют текущее состояние, но не предоставляют никаких прогнозов. Изолированные цифровые двойники, такие как модели цехов или отдельных скважин, могут не быть частью общей финансовой и производственной отчётности компании, что делает их использование неэффективным. 

Кроме того, статичные модели, которые обновляются вручную раз в квартал, не могут считаться настоящими цифровыми двойниками. Вся суть этой технологии заключается в получении обратной связи и постоянном обновлении данных из физического мира. Если модель не обновляется в режиме реального времени, то она скорее является обычной расчётной программой, чем полноценным цифровым двойником. 

«Типовой цифровой двойник сети обычно включает несколько обязательных компонентов: 

• модель объекта (например, трубопроводной схемы), 
• поток телеметрии в реальном времени, 
• исторические данные, 
• слой гидравлических и физических расчётов, 
• диспетчерский интерфейс, 
• модуль сценарного прогноза и контур аналитики по надёжности и безопасности. 

В более зрелой конфигурации туда же добавляются GIS, данные по коррозии, геотехнический мониторинг, ремонты, энергоэффективность и кибербезопасность. Именно поэтому цифровой двойник — это не один продукт, а связка ИТ, ОТ и инженерной модели объекта. 

ИИ (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) здесь нужны не «вместо физики», а поверх неё. Их сильная сторона — поиск аномалий, прогноз отклонений, распознавание сложных паттернов утечек, оценка деградации и помощь в выборе оптимального режима. 

Например, в решениях для leak detection ML (в контексте Data Science чаще всего означает утечку данных, в промышленности же этот термин понимается буквально: это обнаружение утечек жидкостей или газов с помощью ИИ — прим. редакции) и pattern recognition (распознавание образов или закономерностей — прим. редакции) усиливают классическую модель потока и повышают точность распознавания нештатных событий. То есть на практике выигрывает гибридная модель: физический симулятор плюс алгоритмы машинного обучения, а не “нейросеть вместо инженерии”», — поясняет г-н Ожерельев. 

Немного о примерах и перспективах

О проектах по внедрению цифровых двойников месторождений в отрасли наслышаны многие: о них говорят на крупных нефтегазовых форумах, их демонстрируют на выставках. 

Куда реже, отмечают эксперты, речь заходит о реально действующих моделях трубопроводных сетей. Это неудивительно: данная технология в нашей стране развита не так хорошо. Но, по словам Александра Ожерельева, первые примеры реализации таких ЦД в России уже есть:  

«Если говорить о примерах, за рубежом показателен кейс National Gas и DNV в Великобритании: там цифровой двойник используется для оценки перехода газовой сети к водородным смесям, а сотни датчиков передают данные в twin для моделирования сценариев и оценки решений до их физического применения. Ещё один свежий пример — программа EGPC в Египте, где цифровой двойник и real-time monitoring внедряются для сети свыше 7 тыс. км с задачами linepack management, leak detection и pipeline process tracking. 

В России публичных кейсов именно по “цифровому двойнику всей трубопроводной сети” заметно меньше, чем по цифровым месторождениям и промысловой инфраструктуре. Но движение в эту сторону есть: у “Газпром нефти” запущена крупнейшая в России динамическая цифровая модель объектов подготовки нефти и газа на Новопортовском месторождении, а на объектах добычи газа в условиях Крайнего Севера проходили испытания цифровой информационной модели с интеграцией спутникового, лазерного и параметрического контроля, что дало сокращение объёма ручных измерений на 70%. Это важный сигнал: в российской практике сначала цифровизируют промысловой контур, а затем расширяют логику на линейную инфраструктуру. 

Перспективы технологии, на мой взгляд, очень сильные. Но для массового эффекта нужны не только модели, а зрелые данные, нормальная телеметрия, единые справочники, интеграция ИТ и ОТ, отечественные инженерные платформы и доверие к таким системам со стороны эксплуатации. Главный выигрыш цифрового двойника в том, что он позволяет перейти от реакции на инцидент к управлению до инцидента. А для трубопроводной сети это и есть самая дорогая разница».

Сегодня, отмечает Игорь Ломухин, все крупные добывающие компании, как в России, так и за границей, используют цифровые интегрированные модели производства для предиктивного поиска эффективных управленческих решений:

«Один из компонентов таких моделей — цифровая модель трубопроводной сети. Например, на одном из Оренбургских углеводородных месторождений были смоделированы десятки километров трубопроводов и все скважины — это позволило произвести групповую оптимизацию режимов работы оборудования с учётом взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин, повысить уровень добычи более чем на 5%», — отметил он.  

Руководитель проектов Центра промышленной автоматизации «Айсорс» считает, что тенденции в науке и производстве позволяют предполагать, что точность, масштабность и области применения цифровых моделей будут только расширяться: 

«Из задач цифровых двойников трубопроводной сети самой актуальной была и остаётся минимизация рисков порывов, утечек и загрязнения окружающей среды. Уверен, при росте доверия к результатам цифровых двойников в производственных процессах на всех уровнях управления добывающие компании смогут внедрить системы прогнозирования износа трубопроводов. Это позволит продлить срок службы инфраструктуры и снизить капитальные вложения в замену оборудования».

Отрасль, по мнению Александра Мартынова, уверенно движется к единым стандартам и платформам в этом направлении — уже обсуждается создание экосистем двойников. 

«В первую очередь, для этого нужно развивать российскую компонентную базу: IoT-датчики, телеметрию и контроллеры промышленной автоматики, а также специализированное ПО», — резюмировал директор по отраслевым решениям в нефтегазовой и химической промышленности «К2Тех».