Big Data для геологоразведки

Еще в 2012 году в «Газпром нефти» была запущена программа ЭРА («Электронная разработка активов»), нацеленная на повышение уровня автоматизации разведки и добычи. Для обработки геологической и промысловой информации разрабатывается специальное программное обеспечение. Например, разработанная специалистами компании информационная система GeoMate позволяет анализировать и аккумулировать геологическую информацию обо всех месторождениях «Газпром нефти». Уже автоматизированы в компании и процесс обработки информации, поступающей из эксплуатационных скважин, и формирование на основе этих данных технологического режима их работы.

Внедрение в процессы IT-решений уже дало результат: количество информации о геологоразведке, разработке месторождений, эксплуатации скважин, доступной сотрудникам компании в любой момент, увеличилось в разы. Соответствующим образом изменились качество и скорость принятия решений.

Сегодня совместно с инжиниринговым центром МФТИ и «Яндекс.Терра» компания работает над созданием первой в России интегрированной платформы обработки и интерпретации данных сейсморазведки.

Результатом еще одного проекта, получившего название «Когнитивный геолог», который «Газпром нефть» реализует вместе с IBM, должна стать интеллектуальная система обработки всей информации о геологическом объекте с помощью технологии нейросети. Результатом машинного анализа будет оценка возможности освоения месторождения и набор готовых рекомендаций об оптимальных вариантах разработки.

Использование технологий «Индустрии 4.0» в сегменте upstream должно значительно повысить качество анализа информации, точность и скорость принятия ключевых решений, а значит, сократить сроки реализации проектов освоения месторождений, снизив их стоимость.

«Направления цифровой трансформации в сфере разведки и добычи определяются в первую очередь новыми вызовами: ухудшением ресурсной базы, необходимостью управлять достаточно большим количеством некрупных проектов и стабилизировать и повышать эффективность добычи на истощенном фонде. При этом проекты с использованием технологий “Индустрии 4.0” охватывают весь жизненный цикл месторождения. В начале цикла информацию об объекте приходится собирать по крупицам, в конце мы имеем дело с колоссальным потоком информации. Мы понимаем, какие технологии будут наиболее эффективны на каждом из этапов, и сегодня занимаемся созданием дорожных карт трансформации, меняющих саму парадигму месторождения: от автоматизации процессов к их интеллектуализации, где большую часть работы выполняет искусственный интеллект».

Похожие подходы демонстрируют все передовые международные корпорации, такие как Boeing. Аэрокосмический гигант использует обработку больших массивов данных на всех этапах, от проектирования техники до обслуживания, повышая качество работы и эффективность расходования средств. Компания планирует пойти еще дальше и использовать поступающую с самолета информацию (а на каждой летающей машине могут быть установлены тысячи датчиков) для создания «цифровой копии» конкретного авиалайнера. В каждый момент времени компьютеры Boeing будут знать, что происходит с самолетом. Эта по-настоящему исчерпывающая информация позволит вывести на новый уровень проектирование, безопасность и даже построить новые бизнес-модели в уже давно сформировавшемся авиационном бизнесе.

Технологическая революция на производстве

Машинное обучение, интеллектуальная обработка больших данных, автоматизация, конечно, важны не только на уровне проектирования или геологоразведки. На стадии непосредственно промышленного производства компании-лидеры успешно используют все эти новые инструменты. Ведь это гибкость в организации процессов, интеграция разных стадий производства, оптимизация расходов на логистические цепочки и простои оборудования. И в целом повышение эффективности на десятки или даже сотни процентов — цель, которая без «Индустрии 4.0» просто недостижима.

Промышленный интернет вещей меняет нефтегазовую сферу. По подсчетам Cisco, условная компания этой отрасли с выручкой $50 млрд сможет сэкономить около $1 млрд в год за счет использования подобных технологий. И это не проекты отдаленного будущего.

Например, на Гронингенском месторождении в Нидерландах интернет вещей помогает определять оптимальные объемы добычи газа в зависимости от прогноза потребления топлива. Датчики на скважине связаны с метеорологическими спутниками. Когда в Европе намечается похолодание, система наращивает объем добычи; если грядет потепление, скважина автоматически получает команду закачивать добытый газ в хранилища. Также «умные» устройства помогают следить за безопасностью сотрудников. Например, прикрепленные к одежде нефтяников датчики подают сигнал о помощи, если человек долгое время находится в горизонтальном положении. Сенсоры на стенах анализируют уровень газа и бьют тревогу, если он превышает норму.

В планах корпорации Boeing оцифровка каждого построенного авиалайнера, что позволит получать массу дополнительной информации, необходимой для повышения эффективности эксплуатации и проектирования воздушных судов
Фото: boeing.comВ «Газпром нефти» данные с датчиков на установках нефтеперерабатывающих заводов, в ключевых элементах логистических схем в режиме реального времени передаются в единый Центр управления эффективностью (ЦУЭ), расположенный в Санкт-Петербурге. Сейчас ЦУЭ безостановочно обрабатывает данные с 250 тыс. источников данных, к 2020 году их число планируется увеличить до 1 млн, что позволит анализировать 98% параметров производства.

Стратегическая цель проекта — построение единой платформы управления эффективностью всей цепочки добавленной стоимости (от поступления нефти на нефтеперерабатывающие заводы до реализации нефтепродуктов конечному потребителю). Пока такой платформы нет ни у кого в мире.

Логистика и сбыт будущего

Подключение всех составляющих производственной цепочки вплоть до розничных точек торговли к глобальной сети передачи данных рождает совершенно новые возможности. Ведь таким образом можно формировать любые конфигурации связанных устройств, собирать любую информацию и управлять огромной инфраструктурой с одного компьютера. Уже сейчас все автоматические автозаправочные станции сети АЗС «Газпромнефть» управляются из одного удаленного центра. АЗС в автоматическом режиме посылает сигнал о том, что топливо заканчивается. И если помечтать, то скоро по этому сигналу будет выезжать автоматический беспилотный бензовоз (и компании уже планируют подобные эксперименты).

Впрочем, уже сейчас беспилотники в нефтегазовой логистике — не мечты, а реальность. Для российского бездорожья и колоссальных расстояний особенно актуальным решением во многих случаях становится дрон. «Газпром нефть» недавно протестировала такой способ промышленной доставки. Дрон преодолел расстояние в 40 км, при этом он сам весил 37 кг, а груз — 4,5 кг. В будущем компания планирует увеличить эти показатели на порядок. Еще одна сфера эксплуатации беспилотников в компании — мониторинг состояния трубопроводов на промыслах.

Все автоматические АЗС сети «Газпромнефть» связаны информационной цепью с единым центром управления
Фото предоставлено ПАО «Газпром нефть»В США сейчас тестируют БПЛА, которые могут определять наличие газа или нефти под землей по испарениям. В определенных случаях это может использоваться как новая технология поиска месторождений. Кроме того, это дополнительная защита на случай утечки.

И это еще один, пусть небольшой, элемент цифрового актива — такого, какой создает сегодня «Газпром нефть» в рамках своей программы цифровой трансформации.