С. КОРОВИН С. МАТВЕЕВ
Высокая рентабельность и фондоотдача в нефтяной промышленности стимулируют нефтяников к инвестициям в информационные технологии и автоматизированные системы для обеспечения высокоэффективного и технологически совершенного управления производством.
Уровень автоматизации производственных процессов и телемеханизации в нефтяной отрасли значительно превысил средний уровень в промышленности. Компьютерные технологии управляют газотурбинными электростанциями. Имея ЭВМ, подключенную к сети, можно узнать cos ср погружного электродвигателя УЭЦН, нагрузку на крюке и крутящий момент на подъемном агрегате бригады подземного ремонта скважин, нагрузку на долото бурового станка и многое другое.
Особенностью ОАО «Сургутнефтегаз» является то, что весь производственный процесс от бурения до подготовки нефти, включая вспомогательные производства и инженерное обеспечение,
выполняется компанией самостоятельно. В основном, своими силами выполняется и информационное оснащение производства.
На объектах «Сургутнефтегаза» работают системы собственной разработки «ОКО», «Альфа», «Автотранспорт» и ряд других, обеспечивающие сбор и агрегирование информации по уровням иерархии. «Сверху» находится информация, аккумулирующая в себе сведения о состоянии основных производственных процессов и их объемных показателях. Это своего рода «семафоры», сигнализирующие о течении многих технологических процессов. Для анализа производственных процессов можно «спуститься» на более низкий уровень, где представлена детализированная информация, и так дойти до отдельного объекта или первичного технологического процесса.
Невостребованная информация превращается в шум
Благодаря высокому уровню автоматизации производства
информационный поток, стекающийся в центральные инженерно-технические службы подразделений, весьма значителен. Так, информационное поле нефтегазодобывающего управления включает на настоящий момент более 270 тыс. непрерывно изменяющихся параметров.
Адекватное восприятие и оперативное реагирование персонала на такой информационный шквал весьма затруднительны. Большие объемы информации позволяют, с одной стороны, повысить точность расчетов и анализа, с другой же, — усложняют поиск решений. Вывод: первичный анализ данных должен быть переложен на компьютер. Так, например, нет необходимости постоянно видеть давление в системе нефтесбора, важнее видеть его изменение, что может свидетельствовать о нарушении герметичности системы. Котельная, обеспечивающая теплом промысел, не должна «висеть» перед глазами дежурного персонала; важно напомнить о себе в случае изменения температурного режима или давлений в системе пароводоснабжения.
Таким образом, назрела необходимость перехода на качественно новый уровень автоматизации — от систем сбора и накопления данных к системам поддержки принятия решения (СППР).
Обзор достижений в данной области привел к следующим
40
БУРЕНИЕ И НЕФТЬ 7-6 2 0 0 5
результатам: информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденции и т. п. Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. СППР — это системы, обладающие средствами ввода, хранения и анализа данных, относящихся к определенной предметной области, с целью поиска решений.
Классический путь построения СППР предполагает создание хранилищ данных, «очищенных» в процессе сбора, отсеивания и предварительной обработки с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа и создания аналитических отчетов.
Основная задача СППР на основе хранилищ данных — предоставить аналитикам инструмент для выполнения анализа данных. Необходимо отметить, что для эффективного применения СППР ее пользователь должен обладать соответствующей квалификацией. Система не генерирует правильные решения, а только предоставляет данные в соответствующем виде (отчеты, таблицы, графики и т. д.) для изучения
и анализа, именно поэтому такие системы обеспечивают выполнение функции поддержки принятия решений. Очевидно, что качество принимаемых решений, с одной стороны, зависит от квалификации аналитика, с другой, — рост объемов данных, высокая скорость обработки и анализа, а также сложность использования машинной формы представления данных стимулируют исследования и разработку интеллектуальных СППР, для которых характерно наличие функций, реализующих отдельные умственные возможности человека.
По степени интеллектуальности обработки данных при анализе выделяют три класса задач: в информационно-поисковый — СППР осуществляет поиск необходимых данных. Характерной чертой такого анализа является выполнение заранее определенных запросов,
в оперативно-аналитический — СППР производит группирование и обобщение данных в любом виде, необходимом аналитику. В отличие от информационно-поискового в данном случае невозможно заранее предсказать необходимые аналитику запросы;
в интеллектуальный — СППР осуществляет поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных, построение моделей и правил, которые объясняют найденные закономерности и/или (с определенной вероятностью) прогнозируют развитие некоторых процессов.
Прагматическая направленность СППР на основе хранилищ данных — принятие стратегических решений на основе заранее подготовленных исторических данных о работе подразделения или предприятия в целом. Как правило, в хранилище присутствуют данные как производственного. так и экономического характера. В ОАО «Сургутнефтегаз» СППР такого уровня строится на основе Business Warehouse фирмы SAP.
Для управления производственными процессами и технологическими объектами такая организация СППР неприемлема. Здесь требуется принятие самого оперативного решения, на основании данных, объем которых, как указывалось выше, чрезвычайно велик. Соответственно, на первый план в СППР уровня управления производством выдвигается скорость обработки большого объема зачастую противоречивой информации.
Здесь необходимы первичный анализ и фильтрация аварийных сигналов. Так, например, падение давления в нефтепроводе может быть связано с остановкой скважин, а не с разрывом. СППР должна это определить и направить соответствующее уведомление специалистам, занятым
БУРЕНИЕ И НЕФТЬ 7-8.2005 41
эксплуатацией скважин, а не ремонтом нефтепроводов. Причем сделать это посредством электронного документооборота, что гарантирует практически мгновенное предоставление информации исполнителю работ.
Другой пример. Работу установки электроцентробежного насоса, спущенного в нефтяную скважину, характеризует более двух десятков параметров, начиная от упомянутого выше cos ф и заканчивая дебитом жидкости и динамическим уровнем. Анализируя все эти параметры после отказа установки, достаточно легко определить момент ее выхода за режимные значения и/или отказ. Однако «отловить» этот момент в реальном режиме времени в процессе эксплуатации фонда в 1000 скважин, не имея системы поддержки принятия решений, невозможно.
В ОАО «Сургутнефтегаз» начаты работы в этой области и уже получены первые результаты. Созданный прототип СППР по поддержанию в заданном режиме эксплуатации установки электроцентробежного насоса, получая от системы промысловой телемеханики информацию об электротехнических и технологических параметрах работы установки, держит в поле зрения технических специалистов только те установки электроцентробежного насоса, которые работают вне режимных параметров. Сопоставляя значения электрических и тех-
Специалистам и руководителям доступна информация по текущему состоянию практически всех объектов нефтепромысла. Развитие информационных систем по вертикали от нефтепромысла до бизнес-центра компании и их постепенная интеграция в единую корпоративную информационную систему является стратегической задачей в области информационных технологий. Л
использования СППР в управлении производством крайне низка. Так, современные станции управления теми же электроцентробежными насосами в нефтяной скважине или контроллер перекачивающего насоса на насосной станции в состоянии самостоятельно определить причину остановки насоса, исходя из чего СППР может определить необходимость вызова для устранения неполадок той или иной ремонтной службы и сформировать «кибер-заявку». Одновременно с информацией об остановке оборудования заявка оперативно поступит в эксплуатирующую и ремонтную службы.
Запуск в работу СППР можно сравнить с увеличительным стеклом, которое выявляет все нестыковки технологического процесса. Ввод систем контроля за так называемыми внутри-сменными простоями скважин привел к приросту добычи нефти на 1,5%, а внедрение модуля контроля дебитов нефтяных скважин — еще на 1%.
нологических параметров, тенденцию их изменения и, самое главное, учитывая обстоятельства отказа аналогичных установок, СППР должна прогнозировать возможность отключения и его причину, предлагать оператору мероприятия по приведению параметров установки к режимным значениям, что, в конечном итоге, повысит надежность и срок службы установки.
Очевидно, что для решения указанных задач в темпе реального времени СППР должна обладать элементами искусственного интеллекта и высоким быстродействием. Подходящей средой для реализации таких систем являются нейронные сети. Использование нейронной сети в СППР повышает скорость ее реакции на изменение входных параметров, снижает требования к аппаратному и программному обеспечению, обеспечивает возможность обучения системы.
СППР — лоцман в море информации
Отдельно следует отметить наличие электронного документооборота, без которого эффективность
42
БУРЕНИЕ И НЕФТЬ 7-8:2005
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.