Сегодня человек не может представить свою жизнь без цифровых технологий, так как они заполнили практические все аспекты нашей жизни, дабы облегчить производственные процессы. Нефтегазовая отрасль не является исключением и демонстрирует широкое внедрение новаторских технологий в развитие отрасли.

Ключевые слова: нефть, газ, технологии, развитие, будущее

Цифровизация является причиной крупномасштабных и радикальных преобразований во многих аспектах бизнеса, предоставляя беспрецедентные возможности для создания и получения стоимости, а также являясь источником серьезных рисков.

Достоверность утверждения может быть предметом споров, равно как и вопрос о том, является ли это новой тенденцией или, скорее, существующей, адаптирующейся к другим условиям. В конце концов, если бы Гудвин был жив, когда Иоганнес Гутенберг представил печатный станок в середине пятнадцатого века, он мог бы указать на то, что крупнейшие издатели внезапно перестали нанимать авторов (или, точнее, монахов и писцов-священников). Технологии всегда формировали и меняли отрасли промышленности, от печатного станка до паровых двигателей первой промышленной революции и хлопкопрядильных ткацких станков, разбитых луддитами, опасавшимися за свои средства к существованию.

Однако нет сомнений в том, что сложность этих преобразований, влияние, которое они оказывают на разные отрасли, и темпы, с которыми они происходят, поистине беспрецедентны. Цифровизация, также не обошла стороной нефтегазовую отрасль. На сегодняшний день выделяются четыре основных направления развития цифровизации в нефтегазовой отрасли: искусственный интеллект и автоматизация, большие базы данных и аналитика данных, электронный мониторинг, Виртуальное 3D моделирование и технология дронов [1].

1) Искусственный интеллект и автоматизация

Искусственный интеллект — это термин, используемый для обозначения широкого спектра технологических усовершенствований и приложений, которые включают машинное «обучение» или «решение проблем», таких как беспилотные автомобили, понимание человеческой речи или участие в стратегических играх. Возможности применения искусственного интеллекта и автоматизации в нефтегазовой отрасли огромны: от геодезии и постоянного мониторинга до планирования и прогнозирования, а также повышения безопасности. Среды с высоким уровнем риска, такие как морская буровая установка или производственный объект, могут выиграть от использования как автономной робототехники, так и автономного системного мониторинга, чтобы заменить присутствие человека в местах с таким высоким риском.

ExxonMobil в партнерстве с MIT (Массачусетским технологическим институтом) работает над разработкой самообучающихся подводных роботов для исследования океана, чтобы расширить их возможности естественного обнаружения просачивания. Shell разработал виртуального помощника для своих онлайн-клиентов, где через онлайн-интерфейс виртуальный помощник может искать в сотнях тысяч таблиц данных, чтобы порекомендовать нужный продукт на основе отзывов клиентов.

2) Большие базы данных и аналитика данных.

Концепция «больших данных», определяемая как увеличение объема, разнообразия и скорости передачи данных (технология 5G), знакома нефтегазовой отрасли. Промышленность генерирует огромное количество данных, будь то трехмерные сейсмические исследования, данные бурения, данные о добыче или мониторинг производственных объектов (давления, скорости потока, температуры и). Способность генерировать, собирать и хранить эти данные постоянно увеличивается, но это привело к проблемам с управлением и анализом таких огромных объемов информации. Анализ таких данных был основным направлением деятельности и инноваций в последние пять лет в нефтегазовой отрасли с целью потенциального повышения эффективности и безопасности разведки и добычи.

В настоящее время существует множество примеров исследовательских и опытно-конструкторских проектов, посвященных тому, как использовать большие данные в отрасли, но меньше реальных примеров того, как большие данные используются на практике. Исследовательские проекты охватывают применение в разведке, бурении, разработке месторождений и производстве. Некоторые примеры включают: анализ огромных наборов микросейсмических данных с использованием платформы Hadoop1 для моделирования распространения трещин во время гидроразрыва пласта; использование больших данных для оптимизации гравитационного дренажа с помощью пара и циклических паровых операций на коллекторах тяжелой нефти путем анализа данных из более чем 14 200 скважин на месторождениях Chevron в долине Сан-Хоакин.

GE Digital, дочерняя компания GE Baker Hughes, первой начала применять анализ больших данных. GE Digital разработала «Predix», цифровую платформу, которая может использоваться для создания «цифровых двойников» — программных представлений физического актива. Алгоритмы машинного обучения приложения могут обрабатывать огромное количество данных, собранных датчиками, таких как производительность оборудования или деталей, данные об окружающей среде и погодные условия, относящиеся к обрабатывающему объекту. Затем алгоритмы сравнивают их с идеальными данными о производительности, содержащимися в базе данных, для поиска расхождений между текущим и идеальным состоянием. Если такие несоответствия обнаруживаются, приложение запускается для отправки предупреждения техническим специалистам, которые, в свою очередь, проводят профилактическое обслуживание или замену деталей.

3) Электронный мониторинг.

Электронный мониторинг описывает расширение возможности подключения к Интернету между физическими устройствами и повседневными объектами. Эти устройства, оснащенные электроникой, подключением к Интернету и другими видами оборудования, такими как датчики, могут обмениваться данными и взаимодействовать через Интернет, где ими также можно удаленно управлять и контролировать. В нефтегазовой отрасли устройства и датчики Интернета вещей могут предоставлять в реальном времени данные об оборудовании, трубопроводах, хранении, транспортировке и безопасности сотрудников. Учитывая, что в ближайшее десятилетие нефтегазовый сектор оценивается в несколько сотен миллиардов долларов, неудивительно, что отрасль проявляет огромный интерес к использованию 5G технологий [2].

Приложения для мониторинга в нефтегазовой отрасли, как и в случае с другими цифровыми технологиями, ориентированы на повышение эффективности и безопасности. Например, интегрируя морское оборудование, сотрудники могут отслеживать и контролировать срок службы оборудования и другие элементы, которые могут повлиять на производство, такие как высота волн, температура и влажность. Применяя эти знания, компании могут эффективно обслуживать морскую платформу посредством профилактического обслуживания, помогая обнаруживать поломки оборудования до того, как это произойдет. Это приводит не только к повышению производительности при меньшем времени простоя, но и к повышению чистой прибыли. Кроме того, это имеет то преимущество, что устраняет необходимость физического присутствия и инспекции в небезопасных морских условиях. Этот тип приложений переходит в другие цифровые технологии, такие как автоматизация.

Возможность сбора данных в режиме реального времени через Интернет, если их направить в подходящую систему анализа данных, может иметь серьезные преимущества в повышении эффективности, при этом лишь небольшие улучшения эффективности приводят к заметному увеличению производства и, следовательно, прибыли. Добыча нефти, фиксируемая в реальном времени с помощью встроенных датчиков, связанных с автоматизированными системами передачи данных, позволяет компаниям собирать информацию с активов в любом месте и принимать обоснованные операционные решения. Например, компании могут адаптировать стратегию бурения и решений в реальном времени на основе сравнения данных скважинного бурения в реальном времени и данных добычи из соседних скважин. По данным Bain & Company, этот тип сбора и интеграции данных может улучшить производство на 6–8 %.

4) Виртуальное 3D моделирование и технология дронов.

Некоторые другие развивающиеся цифровые технологии, которые оказывают и будут продолжать влиять на то, как мы работаем в нефтегазовой отрасли, связаны с виртуальным 3D-моделированием и технологиями дронов.

В случае использования дронов, это может иметь огромные преимущества с точки зрения мониторинга и инспекции как недоступных, так и опасных нефтегазовых объектов. С помощью дронов визуальный осмотр таких объектов можно проводить удаленно, с передачей изображений высокого качества операторам дронов в реальном времени. Несколько объектов можно проинспектировать в течение нескольких часов, а не дней, если инспекции проводятся лично. Этот тип проверки с помощью дронов может затем выявить реальные проблемы и проблемы и направить команды для немедленного их решения, повышая эффективность за счет сосредоточения внимания на тех объектах, которые требуют немедленного внимания. Другой пример — проверка / обслуживание факелов на море. Этот тип физического осмотра труднодоступен и опасен, поэтому для его проведения может потребоваться остановка производства [3].

Ясно, что нефтегазовая отрасль начинает двигаться в сторону роста цифровизации. Преимущества повышения эффективности, экономии затрат, повышения производительности и безопасности становятся очевидными, и компании, вкладывающие значительные средства в разработку этих технологий, несомненно, получат выгоду в ближайшие годы. Те компании, которые избегают таких технологий, скорее всего, будут все больше и больше отставать от новаторов в течение следующего десятилетия.

Литература:

1. Ерёмин, А. Н. Новая классификация цифровых и интеллектуальных скважин//Автоматизация и IT в нефтегазовой области. — 2016. — № 2 (24). — С. 20–22.
2. Инструменты модернизации корпораций: повышение технологического уровня и эффективности управления научно-техническим комплексом: монография / Под науч. ред. В. Я. Афанасьева. — М.: ГУУ, 2012. — 298 с.
3. Технологическое развитие отраслей экономики//Росстат [Электронный ресурс]. − Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/economydevelopment/ (дата обращения: 26.06.2021).