Влияние цифровизации на нефтегазовую промышленность: от анализа данных до умных скважин
Нефтегазовая промышленность России переживает значительные преобразования благодаря внедрению цифровых технологий. Эти изменения охватывают такие направления, как анализ данных, автоматизация процессов и внедрение интернета вещей (IoT). По оценке Минэнерго РФ, цифровизация нефтегазового сектора может на 10–15% снизить затраты на разведку и добычу, на 40% ускорить сроки ввода новых объектов. При этом аналитики отмечают, что уровень цифровой зрелости нефтегазовой отрасли ниже, чем в некоторых других отраслях.
По оценке старшего партнёра Лиги Цифровой Экономики Дмитрия Васильева, в нематериальные активы, включая внедрение и поддержку ПО, больше остальных инвестировали предприятия фармацевтической, пищевой и металлургической отраслей, перерабатывающие производства и организации, специализирующиеся на выпуске изделий из резины и пластмасс.
«К 2025 году темпы и масштабы цифровизации всех промышленных секторов страны значительно возросли и находятся на пике активности. Ключевые факторы роста — увеличение объёмов производства и уход с рынка иностранных поставщиков ПО и оборудования. Также драйверами цифровизации для предприятий являются необходимость добиваться ключевых показателей импортозамещения, требования к критической информационной инфраструктуре. Традиционные задачи автоматизации остаются актуальными: повышение эффективности бизнеса, снижение затрат, обеспечение качества продукции и надёжности оборудования», — пояснил Дмитрий Васильев изданию «Коммерсантъ».
Все эти задачи в равной степени актуальны и для нефтегазового сектора. По данным McKinsey, цифровизация и автоматизация позволяют сократить аварийные остановки на 20% и снизить операционные затраты на 10–20%, улучшая управляемость ресурсами. Опыт российских компаний, внедривших решения на базе ИИ, IoT и Big Data, уже доказал их эффективность на нескольких крупных проектах.
Предиктивная аналитика и умные системы
Одним из ярких примеров успешного применения предиктивной аналитики является проект «Сахалин-2», где внедрена система от компании AVEVA. Это решение позволяет заранее предупреждать о возможных поломках оборудования, сокращая его простои, и предотвращать аварии. Перед разработчиками стояла задача обеспечить мониторинг состояния 100 единиц вращающегося оборудования, сбои в работе которого могут оказать серьёзное влияние на общую эффективность производства. Компания сделала ставку на новую стратегию технического обслуживания и ремонта, предполагающую отказ от проведения планово-предупредительных ремонтов в пользу обслуживания оборудования по состоянию. Система на базе ИИ анализирует данные в режиме реального времени и сравнивает их с историческими показателями. На основе полученных данных персонал оперативно принимает решения о техническом обслуживании и заказе запчастей.
Возможности применения искусственного интеллекта и машинного обучения для проведения анализа данных в своей работе изучает ПАО «Транснефть». В январе 2024 года компания заявила о планах по реализации пилотного проекта, цель которого — оценить пригодность этих технологий для решения задач по выявлению закономерностей, аномалий и прогноза наличия нефти в резервуарах и в линейной части на основе анализа изменений первичных данных. Как сообщает ТАСС, компания уже опробовала применение ИИ в прогнозах о наличии нефти в системе и получила положительные результаты.
Победителем конкурса «Нефть 4.0» в 2024 году в номинации «Цифровой проект года. Разработка и добыча нефти и газа» стало ООО «Газпром недра» с проектом цифровой платформы управления недрами, разработанным ООО «ТетраСофт». Как сказано в описании к проекту, до внедрения этой системы задачи по управлению бурением решались на базе простых моделей и алгоритмов анализа данных, что не позволяло достигнуть значительных результатов в рамках оптимизации процессов бурения и строительства скважин. В рамках проекта были реализованы алгоритмы искусственного интеллекта и механизмы предиктивной аналитики, а также ряд технологий анализа больших данных и моделирования.
За счёт этого компании удалось добиться точного планирования, мониторинга и управления процессами бурения, оптимизации затрат на производственные процессы и минимизации производственных потерь, связанных с отказами оборудования. Также коллектив предприятия получил возможность формировать склад запчастей и оперативно реагировать на изменения в процессе бурения, минимизируя риски.
Интернет вещей и умные скважины
IoT-решения активно внедряются в управление умными скважинами. Благодаря сенсорам и системам автоматизации предприятия получают доступ к информации о давлении, температуре и других параметрах в режиме реального времени. Это позволяет оптимизировать добычу и оперативно реагировать на изменения в работе оборудования, повышая рентабельность добычи. Например, «Газпромнефть-Заполярье» активно использует системы MasterSCADA для управления производственными процессами, что позволило сократить время на принятие решений на 20%.
Ещё один положительный пример демонстрирует АО «НК «Нефтиса», реализуя на Западно-Малобалыкском месторождении решение на базе нейросетевых технологий для оптимизации управления добычей. Проект «Цифровое месторождение», разработанный Тюменским институтом нефти и газа, в 2023 году стал победителем конкурса «Нефть 4.0» в номинации «Промышленная автоматизация». Его реализация позволила компании существенно повысить производительность и снизить издержки.
Внедрение платформ для управления данными в российской нефтегазовой отрасли началось не вчера. Но до недавнего времени предприятия использовали в основном импортные решения. После событий 2022 года значительно усилился тренд на импортозамещение зарубежных технологий, который не сразу, но всё же добрался и до программных продуктов. В числе наиболее популярных платформ специалисты отрасли называли PI-System от OSIsoft — эту систему применяли на предприятиях, входящих в состав крупнейших компаний, включая «Газпром», «Роснефть», АНК «Башнефть», «Татнефть», «Лукойл». Она обеспечивала сбор, хранение и анализ данных с различных объектов нефтегазовой инфраструктуры, что позволяло предприятиям эффективно управлять информацией и принимать обоснованные решения на всех уровнях.
В 2023 году специалисты ООО «Цифровая индустриальная платформа» представили альтернативное решение — ZIIOT O&G. По заявлению разработчиков, это ПО служит технологическим конструктором для создания центров управления производством и включает весь необходимый набор компонентов для замещения зарубежных аналогов. Как рассказал генеральный директор компании-разработчика Александр Смоленский на конгрессе по нефтепереработке и нефтехимии «Синтезис», на данный момент ZIIOT O&G является ключевым элементом цифровой архитектуры Центров управления производством на Московском и Омском НПЗ «Газпром нефти». Разработка этого продукта осуществляется в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика РФ». Размер гранта составил 200 млн рублей, а общая стоимость проекта — 411 млн.
Свою версию платформы планирует представить Концерн «Росэнергоатом» (входит в Электроэнергетический дивизион Госкорпорации «Росатом»). Проект по разработке и внедрению импортонезависимого программного комплекса, обеспечивающего анализ производственных операций на АЭС, стартовал в компании в начале 2024 года. Как пояснили в концерне, в рамках первого этапа проекта планируется импортозамещение иностранных программных компонентов PI System OSIsoft, используемых в действующей комплексной системе централизованного оперативного планирования и управления производством. На втором этапе специалисты рассчитывают развить функционал системы в части создания единой интеграционной шины данных — единой точки сбора, хранения, передачи производственных данных и их предоставления пользователям и внешним системам.
Системы анализа и мониторинга
По данным Казанского государственного энергетического университета, в России эксплуатируется порядка 160 тыс. скважин и ежегодно вводится ещё около 5,5 тыс. Важной частью разработки нефтяных месторождений является контроль характеристик нефти, которые могут меняться достаточно резко. Учёные КГЭУ пришли к выводу, что действующих требований ГОСТ 2477, по которым измерения проводятся раз в сутки, может быть недостаточно для точного контроля. В качестве альтернативы они разработали проточный цифровой анализатор «ПРОТОН-1» для оценки состава многофазной водогазонефтяной жидкости. Устройство позволяет оперативно анализировать химический состав нефти и газа, улучшая контроль качества продукции и снижая затраты на лабораторные исследования. А кроме того, один такой прибор может заменить набор нескольких анализаторов на разные характеристики общей ценой в 30 млн рублей.
Программные комплексы на базе видеоаналитики и компьютерного зрения помогают нефтяникам оптимизировать традиционные процессы сервиса и эксплуатации кустовых площадок. Пример такого решения представила компания NVI Solutions для «Газпром нефти». Пилотный проект реализован на Восточно-Мессояхском месторождении. В инфраструктуру кустовой площадки автономного нефтепромысла интегрированы цифровые решения для дистанционного регулирования работы оборудования и обеспечения безопасности.
Программно-аппаратный комплекс укомплектован системами видеоаналитики owl.Guard, компьютерным зрением и датчиками контроля. Применение этих технологий позволило сократить число выездов специалистов для контроля работы оборудования в семь раз, а объём ручных операций — на треть. Искусственный интеллект автоматически анализирует информацию с камер видеонаблюдения и выявляет опасные условия и действия, которые могут привести к сбоям в эксплуатации технологического оборудования. В результате скорость реагирования на возможный инцидент сокращается до одной минуты. В планах компании реализовать такие решения на всех кустовых площадках Восточно-Мессояхского месторождения до конца 2025 года, чтобы перейти в режим полного цикла дистанционного управления нефтедобычей на автономном месторождении.
Экономический эффект и перспективы цифровизации
По оценкам аналитиков, внедрение цифровых технологий позволяет российским нефтегазовым компаниям увеличить рентабельность до 10-15% за счёт снижения операционных расходов и оптимизации логистики. Так, по данным консалтинговой фирмы Capgemini, внедрение цифровых решений в цепочку поставок может сократить сроки на 25-30% и снизить логистические издержки на 15-20%. Аналитики Accenture в свою очередь выяснили, что компании, использующие Big Data, смогли сократить свои издержки на 20-30% за счёт более точного прогнозирования и оптимизации производственных процессов. А специалисты Deloitte отмечают, что предприятия, внедрившие системы предиктивного обслуживания, снизили свои затраты на ремонт на 20-25% и сократили время простоя оборудования на 30-40%.
Цифровые технологии не только сокращают затраты, но и помогают снижать выбросы углерода, соответствуя стандартам устойчивого развития. В перспективе российские компании планируют дальнейшую интеграцию ИИ и машинного обучения для более глубокой оптимизации процессов. В частности, рассматривается возможность внедрения полностью автономных систем управления добычей и транспортировкой углеводородов. Аналитики компании «ВЫГОН Консалтинг» выяснили, что, несмотря на широкое использование классического ИИ, интерес российской нефтегазовой отрасли к генеративным моделям пока только пробуждается.
В качестве примера они привели систему «Акела», разработанную компанией «Татнефть» совместно с национальным исследовательским университетом ИТМО. В её основе заложена инновационная технология автоматизации дообучения больших языковых моделей на основе корпоративных документов. По словам главы лаборатории Исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» Дениса Насонова, технология позволяет на порядок ускорить процесс адаптации модели под прикладную область по сравнению с выполнением подобной задачи в ручном режиме.
Внедрение передовых цифровых решений позволяет предприятиям нефтегазовой отрасли повысить производительность и минимизировать риски. С другой стороны, возникает ряд сложностей, связанных с высокой стоимостью решений, необходимостью масштабных инвестиций в оборудование и инновации, недостатком квалифицированных специалистов. Цифровой трансформации также препятствует недостаток инфраструктуры в отдалённых и труднодоступных районах, сложность цифровизации действующего оборудования и рост риска кибератак.
Одним из ключевых вызовов для отрасли является необходимость импортозамещения зарубежных программных продуктов. Как мы видим, процесс этот запущен и продвигается, но его темпы участники российского нефтегаза оценивают по-разному. Напомним, согласно указу президента РФ Владимира Путина, с января 2025 года предприятиям нефтегазового сектора нельзя будет использовать иностранное ПО на критической инфраструктуре. По результатам опроса, который провёл ресурс TAdviser, многие участники рынка считают, что далеко не все компании смогут выполнить это требование. Например, директор по платформенным продуктам ГК «Цифра» Владимир Молодых отметил, что в ряде случаев отечественные решения к октябрю 2024 года находились только на стадии апробации или даже выбора.
Чтобы преодолеть этот барьер, в 2024 году при участии лидеров отрасли был создан Консорциум технологической независимости индустриального программного обеспечения. Целью его работы должна стать разработка ИТ-решений для нефтегазовой и нефтехимической промышленности, а также сферы недропользования на основании единых принципов и платформенных решений. Соучредителями консорциума выступили ПАО «Газпром нефть», ПАО «Газпром», АО «МХК «ЕвроХим»», ПАО «НОВАТЭК», АО «Росгеология», ООО «СИБУР Диджитал», ПАО «Татнефть им. В. Д. Шашина» и ПАО «Транснефть». В качестве проектного офиса консорциум будет дополнять работу индустриального центра «Нефтегаз, нефтехимия и недропользование».
