Возможности и барьеры IoT в нефтегазовой отрасли

Нефтегазодобывающие и перерабатывающие компании все время стремятся минимизировать производственные затраты. Эти затраты связаны с простоем оборудования, долгим принятием решений, а также с задачами поддержки высокого уровня промышленной безопасности и охраны труда сотрудников. Из-за отсутствия полной и корректной информации о состоянии производственных активов и задействованных в бизнес-процессах человеческих ресурсах часто управляющие решения принимаются некорректно или с большой задержкой.

С помощью технологий интернета вещей (IoT) решаются задачи по снижению затрат во многих отраслях, в том числе в нефтегазовой промышленности. На предприятиях и месторождениях умные устройства IoT контролируют уровень добычи, производительность оборудования и труда персонала. За счет этого уменьшается стоимость эксплуатации оборудования и снижаются риски возникновения аварий и несчастных случаев. Например, до появления компактных умных датчиков специалисты по обслуживанию и ремонтам редко предсказывали выход оборудования из строя. Они узнавали о поломке по факту, что приводило к существенным временным затратам на закупку, ожидание доставки запчастей, к нарушению хода смежных бизнес-процессов, а также значительному снижению эффективности производства.

Умные датчики, контроллеры и метки можно размещать на оборудование практически любых видов в любых климатических условиях. Тысячи параметров, получаемые в режиме реального времени, позволяют полностью контролировать технологические процессы, предсказывать выход оборудования из строя, минимизировать простои. Несмотря на возможности и преимущества IoT, умные датчики и построенные на них решения еще не получили широкого распространения в отрасли. Попробуем разобраться, как технологии IoT повышают эффективность нефтегазового производства и что мешает использовать их повсеместно.

Главная задача

Основное назначение IoT — решать сложную задачу быстрого массового сбора технологических данных с большого количества производственных объектов нефтегазовой компании. Умные устройства должны организовать оперативную и безопасную передачу, долговременное хранение и корректную визуализацию технологических параметров для всех заинтересованных служб и подразделений.

Умные датчики сами собирают данные, обмениваются ими, анализируют и при возникновении внештатных ситуаций передают предупреждающие сигналы в управляющий или диспетчерский центр. Настроенные алгоритмы анализируют технологические данные и определяют зависимости между ними. Это позволяет контролировать работу всего парка оборудования и техники на предприятии или месторождении, прогнозировать его технологическое состояние и организовать безопасную эксплуатацию, а также удаленно отслеживать самочувствие персонала и оперативно реагировать на его критичные изменения.

Важное преимущество IoT — исключение человеческого фактора в быстром принятии решений при типовом функционировании технологических процессов в заданных граничных условиях. Если технологические процессы существенно отклоняются от заданных условий, IoT передает информацию об этом специалистам, отвечающим за управление процессом и предлагает варианты решения проблем. Умные технологии применимы для всех этапов цепочки добавленной стоимости нефтегазового предприятия — начиная с геологоразведки и заканчивая сбытом нефтепродуктов.

Обеспечение промышленной безопасности

IoT в нефтегазовой промышленности — это устройства для измерения технологических параметров, таких как объем добычи флюида, скорость потока жидкости, температура, компонентный состав, давление в системах транспорта нефти и нефтепродуктов, количество оборотов двигателей, потребляемые мощности и многих других. Устройства контролируют экологические параметры окружающей среды, загазованность, позицию и перемещение объектов.

Решения IoT позволяют существенно повысить промышленную безопасность на опасных объектах. Носимые на спецодежде или встроенные в каску датчики собирают данные о местоположении сотрудника, наличии средств индивидуальной защиты и допусков на объект, в интеграции с системами HR отслеживается наличие квалификации для выполнения работ. Датчики IoT могут сигнализировать о входе сотрудника в опасную зону, повышенном давлении или сердцебиении у сотрудника, обездвиженности в течение продолжительного времени. Умные устройства автоматически сообщают обо всех нетиповых состояниях техники и персонала на пульт диспетчера.

На подвижном оборудовании умные датчики собирают информацию о перемещении техники и сигнализируют об опасном сближении с другим подвижным оборудованием или персоналом. В случае необходимости контроллеры автоматически остановят движение машин. Комплексное решение задач промышленной безопасности и охраны труда средствами IoT выведет на новый уровень контроль соблюдения положений по промышленной безопасности и охране труда и выполнения предписаний надзорных органов.

Предиктивное обслуживание оборудования

Единая сеть IoT-датчиков собирает и анализирует все технологические показатели производственных процессов, что позволяет управлять загруженностью оборудования в режиме реального времени. Зная актуальное состояние оборудования, можно проводить его предиктивное обслуживание, что снижает связанные с неожиданной остановкой технологического процесса издержки.

Информация в системах технического обслуживания и ремонтов (ТОиР) нефтегазовых компаний зачастую вводится в ручном режиме со значительными задержками и ошибками. Подключение ТОиР к сети IoT позволит получать полную и актуальную информацию о состоянии активов. В свою очередь, это увеличивает возможности планирования и управления ремонтами, а также повышает экономический эффект за счет снижения продолжительности простоев и количества внеплановых ремонтов.

Цифровые двойники

Технология виртуализации объектов, создания цифровых двойников зданий и предприятий значительно усовершенствовалась за последнее время. В нефтегазовой отрасли при разведке, разработке и эксплуатации месторождений уже более 25 лет используются цифровые двойники — геологические, гидродинамические модели залежей, стволов скважин, трубопроводов и других объектов. Главной и труднореализуемой задачей является постоянная актуализация данных в этих моделях.

Умные устройства и сеть IoT в интеграции с системами моделирования помогут максимально приблизить модели залежей к реальным физически условиям, наполнив их актуальными данными, непосредственно измеренными на объекте без участия человека. Это позволяет постоянно контролировать изменение состояния объекта, в противном случае цифровой двойник не будет соответствовать действительности и станет бесполезным для применения в производственных процессах.

Цифровые двойники позволяют понять, как должны работать аварийные системы при пожаре, прорыве трубопроводов и других аварийных ситуациях на месторождениях и НПЗ. Реальные данные о заполненности хранилищ, о работе аварийного оборудования, о местонахождении персонала, полученные с помощью технологий IoT, позволят выполнить расчет территорий возможных разливов нефти и товарной продукции в зависимости от рельефа местности, погодных условий и наличия преград. Такая информация помогает оперативно разработать планы эвакуации сотрудников и ликвидации последствий.

Контроль энергопотребления и не только

Добыча и переработка нефти — очень энергоемкие процессы, поэтому точный контроль расхода электроэнергии, тепла, пара и воды в привязке к каждой операции позволяет снизить общую себестоимость процессов. IoT в режиме реального времени отслеживает технологические параметры, которые влияют на потребление, сравнивает их с оптимальными по технологии, сопоставляет данные за текущий период с предыдущими и тем самым позволяет принять решение по оптимизации потребления и снижения непроизводственных потерь одновременно для тысяч промышленных объектов.

Интеграция IoT с системами учета электроэнергии и системами расчета массовых и энергетических балансов на предприятиях позволит существенно повысить точность прогнозирования потребления, а также выявить неэффективные с энергетической точки зрения производственные процессы.

Барьеры для широкого использования технологий IoT

Существует несколько проблем, которые мешают развитию IoT в нефтегазовой промышленности.

• Отсутствие единого стандарта взаимодействия устройств. Лидеры в производстве оборудования изготавливают умные датчики и метки по собственным стандартам с уникальным набором свойств, которые сложно перенести в единое информационное пространство и «подружить» между собой. Комплексные проекты предполагают интеграцию таких устройств, что приводит к необходимости дорабатывать программное обеспечение. Это сказывается на времени внедрения и требует дополнительных инвестиций.

• Отсутствие на российском рынке труда достаточного количества квалифицированного персонала для запуска крупных проектов IoT.

• Слабая готовность нефтегазовых компаний к корректировке или перенастройке существующих бизнес-процессов, поддерживаемых уже внедренными информационными системами. Способы работы и бизнес-процессы департаментов и служб компаний могут потребовать пересмотра из-за возникновения нового потока технологических данных с контролируемых этими службами объектов.

Например, информация о температуре воздуха, загазованности и геопозиции с носимого датчика на спецодежде сотрудника компании носит условный характер до тех пор, пока не сравнивается с заданными критериями или положениями компании по охране труда и промышленной безопасности. Сама по себе температура окружающей среды вокруг сотрудника в –35 градусов по Цельсию — просто цифра. Но если датчик на спецодежде информирует службу по охране труда, что на рабочем нет предписанных средств индивидуальной защиты и служба оперативно реагирует на данное событие, тогда это имеет смысл. Датчик геопозиции на спецодежде информирует систему промышленной безопасности о входе специалиста в опасную зону — и автоматически проверяется наличие допусков, наряда на работы, факт получения инструктажа и выполнение других предписаний. Если в случае обнаружения нарушений специалисты по безопасности оперативно реагируют на событие, значит, работа умных устройств имеет смысл.

Основной подход к внедрению умных систем

При реализации проектов IoT следует обратить внимание на максимальную интеграцию умных устройств в бизнес-процессы компании. При планировании проекта IoT нужно ответить на вопросы:

1. Как эффективно интегрировать технологические данные в бизнес-процессы компании и процессы принятия решений?

2. Какие бизнес-процессы и функции нужно поддерживать технологическими данными?

3. Какие роли будут у пользователей данных IoT, какая у них должна быть квалификация?

4. На какой программной и аппаратной базах будут работать решения IoT для минимальных затрат на интеграцию с существующими информационными системами компании?

5. Где и на каком оборудовании должны быть установлены элементы IoT решения для достижения максимального экономического эффекта?

Ответы на эти вопросы позволят более точно определить требования к решениям IoT и избежать завышенных ожиданий от их внедрения.