Статья

Роботы, VR и нейросети

Автор: Аналитическое агентство WMT Consult
Цифровизация российской нефтяной отрасли идет полным ходом. Многие вертикально интегрированные компании создали специализированные подразделения, наняли новых топ-менеджеров, которые могли бы внедрять новые технологии. Повсюду обсуждаются Big Data, блокчейн, цифровые двойники, автоматизация и искусственный интеллект. В своем исследовании мы бы хотели осветить те технологии, которые сейчас мало кто рассматривает в силу их дороговизны либо сложности. Тем не менее эти технологии будут становиться все дешевле, а это значит, что в ближайшие годы они также завоюют нефтегазовый рынок.

К основным технологическим трендам современной промышленной революции, получившей название Индустрия 4.0, относят интернет вещей, межмашинные коммуникации, моделирование и прогнозирование на основе продвинутой аналитики и технологий Big Data, облачные и туманные вычисления, а также хранение данных, роботизацию производства, аддитивное производство, когнитивные технологии, усовершенствованные человеко-машинные интерфейсы, компьютерную имитацию оборудования, материалов и технологий, дополненную реальность, интеллектуальные датчики, 3D-печать. Остановимся на некоторых технологиях подробнее.

Нейросети

Что такое нейросеть? Математическая модель, построенная по принципу биологических нейронных сетей. Фактически вместо сетей нервных клеток организма, образующих нервную систему, человеком создается система соединенных и взаимодействующих простых процессоров (искусственных нейронов), связанных по сетевому принципу. Каждый такой так называемый нейрон, или процессор, взаимодействует сразу с несколькими другими нейронами. Сложные сети образуют множество слоев. Информация из одного слоя передается в другую только после того, как первый слой обработал информацию и принял собственное решение из нескольких заложенных сценариев, исходя из данных.

Конечная цель развития технологии нейросетей – полностью автоматизировать геологическое моделирование. Это снизит неопределенность в разведданных. Настройка глубоких нейронных сетей заключается в наиболее подробном описании пласта без прямых данных. Нейросети, вобравшие в себя опыт инженеров-геологов, будут анализировать данные автоматически. Раньше процесс анализа мог растянуться на годы.

Применение технологии нейросетей предполагает и разработку присадки. Эта система сможет корректировать построенную геологическую модель в режиме онлайн, сверяя ее с реальными данными. Необходимо создать единую базу для так называемого history matching (адаптация модели), на который не сможет повлиять пользователь. Это задача для другой связанной технологии – машинного обучения. По мнению экспертов, нейросети таким образом помогут более рациональной нефтедобыче.

Нейронные сети используют и для прогнозирования свойств пород на новых, еще не разработанных месторождениях. Дело в том, что единственная возможность изучения физических свойств месторождения – доставить в лабораторию с глубины в несколько тысяч метров образец породы (керн, или шлиф). До недавнего времени эта очень дорогая процедура была безальтернативным способом узнать, есть ли в недрах залежи углеводородов. Однако стало возможным узнать свойства пород без сбора образцов. Эту технологию разработали совместно ученые «Газпром нефти» и МФТИ. С помощью нейронных сетей составляются цифровые двойники шлифов на основе совокупного опыта геологоразведки. Сотрудники МФТИ написали программу, а специалисты НТЦ нефтяной компании испытывали ее и адаптировали алгоритмы с учетом специфики нефтедобычи. Анализ генетических алгоритмов, копирующих биологические эволюционные процессы, и данных нейросетей показал, на какой глубине лежат углеводороды.

Специалисты ВолгоградНИПИморнефти, дочерней компании ЛУКОЙЛа, также применили эту технологию. Они провели разведку скважины Западно-Сарматского месторождения. В качестве исходников использовались данные сейсморазведки и бурения четырех разведывательных скважин с двух больших месторождений Северного Каспия – им. Ю. Кувыкина и смежного с ним Западно-Сарматского. Генетический алгоритм на базе нейронной сети помог найти оптимальную точку для бурения. Технология полностью себя оправдала: предсказанная глубина всего на 0,3 метра отличалась от реальной.

Виртуальная реальность

Проектирование, анализ данных геологоразведки, учет данных при разработке нефтегазового месторождения – процесс ответственный и скрупулезный. Цена ошибки – миллионы долларов убытков компании. Необходимо точно визуализировать массив информации, и помогает в этом 3D-визуализация объекта. Ее разработкой занимаются коллективные проекционные центры виртуальной реальности.

3D-сейсмика повышает вероятность бурения на нефть, снижая тем самым риск сухого бурения. Затраты на оборудование и 3D-моделирование окупаются после бурения одной-двух скважин в подсказанном системой месте.

Для таких задач разведки, как фотограмметрия и дистанционное зондирование земли, активно используют 3D-стереовизуализацию. Метод дает возможность сотрудникам из разных департаментов быстро усвоить большое количество информации о месторождении, провести анализ и принять лучшее решение, снизив при этом вероятность ошибки.

Интерактивные устройства отображения 3D-моделей, применение технологии в видеоконференциях позволяют одновременно объединить усилия специалистов различных уровней. А 3D-презентации с эффектной и понятной объемной картинкой ясны и наглядны даже для неспециалистов, возможных акционеров и инвесторов. Ведущие производители ПО для 3D-моделирования – американская Sсhlumberger, а также Landmark, Roxar, Paradigm. Например, ЛУКОЙЛ использует технологию виртуальной реальности для 3D-визуализации и анализа данных в добыче.

В нефтегазовой отрасли существует несколько возможностей для применения технологии виртуальной реальности (см. «Возможности для применения...»). Центры виртуальной реальности представляют собой гибкие системы, которые в зависимости от комплектации могут приспособиться к различным функциональным требованиям компаний, размерам помещения и иным условиям.

Мощные комплексы 3D-визуализации служат средством для интерпретации сейсмических данных, описания и моделирования запасов углеводородов, а также для более качественного планирования мест бурения скважин. Разумеется, применять 3D-модели возможно только совместно с другими высокотехнологичными разработками.

Роботизация

Производственных роботов широко используют на шельфовых объектах нефтедобычи, на подводных заводах, при выполнении опасных и тяжелых для человека работ. Роботизированные решения в добыче, бурении стремительно развиваются. Буророботика – отдельное направление петророботики. Примерами успешного технического решения служат решения норвежской компании Badger Explorer и роботизированный буровой комплекс. Существуют и полностью автономные буровые системы, их применяют в морских работах.

Основная география использования роботов – в экстремальных условиях: северные широты, Заполярье. Добыча нефти в этих местах должна быть максимально высокотехнологичной, безопасной с точки зрения экологии и – автоматической. Безлюдные технологии бурения способны значительно снизить стоимость работ и повысить экологическую безопасность объектов, оптимизировать расходы. Также возможно осуществить интеграцию буровых операций при помощи блокчейна.

Буророботика развивается в направлении бурения в подводных, подледных и морских условиях. Из-за потенциальной экологической опасности морского бурения каждый аппарат или технология проходит жесткий контроль на соответствие международным и российским стандартам.

Признанный лидер в буророботике – норвежская научно-исследовательская компания Robotic Drilling Systems A/S с штаб-квартирой в г. Санднэсе. После десяти лет напряженного труда они представили четыре версии высокоточных, практически полностью автономных роботов. Это робот-трубоукладчик, робот буровой площадки, автоматический буровой ключ с электроприводом и элеватор для труб разных диаметров. Эти роботы устанавливают трубы и иные комплектующие бурильной колонны в верное положение с правильным крутящим моментом.

Роботизированная система Badger Explorer – это буровой робот, способный пробурить горную породу без специальной буровой установки без участия человека. Это революционный шаг в отрасли: поисково-разведочные работы становятся не такими дорогими и трудоемкими, риски минимизированы, а время, потраченное на бурение новой скважины, сокращается в разы. К энергоустановке подсоединяется шлангокабель, по которому робот опускается по забуриваемому стволу. При этом не происходит выноса шлама: горная порода собирается в особые контейнеры, прикрепленные к буровому инструменту. Badger Explorer – робот одноразового использования: после процедуры робот, контейнеры со шламом и шлангокабель на поверхность не поднимаются, а остаются в скважине.

Роботизированная система бурения компании Robotic Drilling Systems (RDS). Роботизированные системы бурения пришли в нефтегазовую отрасль из аэрокосмической промышленности. Первоначально они создавались для обработки титанового и алюминиевого сплавов, а также ламинированных композитов самолетов. Технология появилась в 2013–2014 годах и преследовала цель снизить затраты, одновременно увеличив эффективность бурения. В RDS адаптировали этот принцип для создания первой системы DFR-1500, которую официально представили в 2015 году. Эта роботизированная система предназначена для полностью безлюдных работ на морской глубине: спускать и поднимать трубы и инструменты на буровых платформах, выполнять быстрые и высокоточные операции. Временнόе отставание между сигналом системы и исполнением – всего несколько секунд.

Роботизированная система RDS включает в себя четыре элемента: буровой робот Drill-floor Robot DFR-1500, мультиразмерный элеватор Multi-size elevator MSE-350 на базе антропоморфного манипулятора FANUC M-2000iA/2300L грузоподъемностью 2300 кг, трубоукладчик Robotic Pipe Handler RPH-3500 и электрический ключ Robotic Iron Roughneck RIR-270. Буровой робот способен проводить смену инструментов в течение нескольких секунд, поднимать грузы до 1,5 тыс. кг, автоматически управлять семью осями и обладает высокой точностью позиционирования.

Комплекс полностью автоматизирует работы на буровой площадке морской платформы. Расходы на установку, обслуживание и малолюдную эксплуатацию значительно ниже традиционных.

Роботизированный буровой ключ Robotic iron roughneck RIR-270 – полностью автоматизированный. Этот аппарат осуществляет подъем и спуск, свинчивает и развинчивает трубы, контролирует и при необходимости ограничивает крутящий момент, наращивает низ бурильной колонны и производит другие сложные операции.

Мультиразмерный элеватор Multi-Size Elevator MSE-350 на базе антропоморфного манипулятора FANUC M-2000iA/2300L осуществляет захват колонны труб и удерживает их на весу в процессе спускоподъемных операций и перемещения труб разного диаметра непосредственно при бурении. Элеватор автоматически заменяет вставки, подстраиваясь под нужный диаметр. Аппарат взаимодействует с манипулятором труб Robotic Pipe Handler RPH-350, чтобы быстро перемещать трубы. Multi-Size Elevator MSE-350 взвешивает колонну труб и передает данные манипулятору. Робот может заменять вставки дистанционно, устанавливаться на верхние приводы. При этом угол отклонения не превышает 90º. Автоматизированный робот обладает закрытой конструкцией с предохранителем.

Роботизированный манипулятор труб Robotic Pipe Handler RPH-3500 – это гибкий робот с девятью степенями свободы, причем нижняя стрела-захват работает в горизонтальном или вертикальном режиме. Перемещения в этих режимах не требуют отдельного HTV (horizontal to vertical) устройства. Кроме того, верхняя и нижняя стрелы-захваты автономны и могут работать самостоятельно, по отдельным программам.

Примечательно, что, когда количество буровых платформ возросло, число занятых рабочих осталось неизменным. Так, раньше в обслуживании одной буровой вышки было занято 20 человек, теперь же достаточно пяти-десяти. Это означает, с одной стороны, сокращение рабочих мест примерно вполовину, особенно на волне мирового кризиса, а с другой, переквалификацию и более высокие требования к занятым специалистам, способным работать с программами, анализировать данные и оперативно реагировать.

Освоение шельфов для извлечения нефти, подводное и подледное бурение скважин – перспективное стратегическое направление нефтегазовой отрасли России. А значит, потребность в таких роботизированных буровых системах будет только возрастать.

Машинное обучение в бурении

Научно-технический центр «Газпром нефти» разработал самообучающуюся программу, которая позволит снизить расходы при строительстве сложных горизонтальных скважин, по подсчетам специалистов, примерно на 1 млрд рублей.

Инженеры в онлайн-режиме получают данные, уточняющие геологию пласта, и могут скорректировать траекторию бурения. Это позволит не выходить за пределы нефтяного пласта.

В данный момент самая распространенная высокотехнологичная разработка – отслеживание траектории датчиками, находящимися в 15–30 метрах от долота. Однако отставание в передаче данных может стать критичным: есть риск, что долото покинет продуктивную зону.

В НТЦ «Газпром нефти» разработали программу с машинным обучением. Эта программа оперативно анализирует параметры, поступающие непосредственно с бурового оборудования, такие как вибрация, скорость бурения и вращения ротора, нагрузка на долото. Известно, что эти показатели зависят от характеристик породы. Различия прогнозируемых показателей от реальных вынуждают систему переобучаться и корректировать направление. Инновационная самообучающаяся программа уже успешно опробована на «Газпромнефть-Ямале», показав 70%-ную точность предсказания состава породы.

«Газпром нефть» разработала собственную цифровую систему «ЭРА:Оптима», уже опробованную в нефтедобыче. Программный комплекс анализирует множество вариантов разработки месторождения, чтобы выбрать наилучший. Пилотные месторождения, где применили технологию, – Крапивинское месторождение («Газпромнефть-Восток») и Ачимовское месторождение («Славнефть-Мегионнефтегаз»). По оценкам разработчиков системы, всего за пять лет система принесет компании дополнительную прибыль более 500 млн рублей. Так, доходность на Крапивинском месторождении составит 300 млн рублей в среднесрочной перспективе, а на Ачимовском – на 11% больше запланированной прибыли.

«ЭРА:Оптима» – интеллектуальная система, разработанная в «Газпром нефти». Система сама расставляет скважины, определяет параметры их управления, запускает расчет добычи, вычисляет экономические показатели. Специалисту остается проанализировать выбранные системой сценарии и выбрать лучший. Так, объем рутинных операций, которые приходится выполнять инженерам, с внедрением «ЭРА:Оптима»сократился на 80%.

На испытаниях выяснилось, что система в среднем на 20–30% лучше подсказывает эффективные решения, по сравнению с выводами экспертов.

«ЭРА:Оптима» – только часть комплекса из 40 проектов «ЭРА» (Электронная разработка активов) «Газпром нефти». Другое программное обеспечение в сфере разведки и добычи охватывает прочие направления: геологоразведку, геологию, бурение, разработку, добычу, обустройство месторождений.

Приведем другой пример разработки. Компания «Индустриальные системы» создала автоматизированную систему обучения (АСО) «Бурение нефтяных и газовых скважин» (см. «АСО «Бурение нефтяных и газовых скважин»). В машинном обучении в тренажерах и блоках для установок применяется технология виртуальной реальности, а конкретно – оборудование (СВР) HTC VIVE.

Кибербезопасность

Цифровая экономика, базирующаяся на полной прозрачности процессов, выводит все экономические, производственные и бизнес-процессы на новый уровень. Однако вопрос кибербезопасности становится острым: преступники будут искать уязвимые места в цифровых системах. Скорей всего, нефтегазовая отрасль не станет исключением.

В России законодательно нечетко прописана проблема кибербезопасности, и огромная сложность – синхронизировать консервативную законодательную систему с темпом развития и внедрения технологий. На данный момент в этой области часто руководствуются нормами, написанными 18 лет назад. За это время сменилось несколько цифровых эпох. Требуется серьезная доработка, особенно если учесть заявленный всеобщий переход на цифровизацию. В Стратегии национальной безопасности России до 2020 года о кибербезопасности ничего нет. До сих пор не урегулированы принципы расследования инцидентов в информационных сетях, случаи преступлений посредством интернета, основы внутренней безопасности предприятий и организаций, порядок расследования утечки информации. Кибербезопасность – необходимый элемент для существования цифровой экономики. В качестве проблемы, требующей решения, выделим подготовку профессионалов в области кибербезопасности. Кроме того, требуется консолидация сил для создания сквозных технологических платформ, которые противодействовали бы преступным намерениям.

Другие разработки

Кроме перечисленных, укажем несколько потенциально полезных технологий, которые пока мало популярны в добыче и переработке нефти.

Дополненная реальность для удаленного консультирования. Умные системы предлагают сценарии разработки, но конечное решение всегда остается за высококлассным специалистом. Не исключены и чрезвычайные ситуации. На месторождениях присутствие особо ценных сотрудников вовсе не обязательно, да и в нештатных ситуациях переброска с одного объекта на другой – крайне затратна. Технологии дополненной реальности позволяют связываться с экспертом, находящимся за тысячи километров, и советоваться, как исправить ту или иную неисправность в работе оборудования.

Обучение молодых специалистов. В нефтегазовой отрасли наблюдается дефицит квалифицированных кадров. Опытные сотрудники уходят на пенсию, и на смену необходимо привлекать молодых специалистов. Для обучения применяют технологии дополненной и виртуальной реальности AR/VR. Обучающий симулятор создан специально для отработки практических навыков. Американская нефтесервисная компания Schlumberger и PTC организовали подобный совместный проект: VR и AR-системы имитируют оборудование, в котором будет ежедневно взаимодействовать специалист, при этом проверяются специальные знания и способность работать в команде. За год обучение проходят до 20 тыс. сотрудников буровых установок. Расходы на обучение сотрудников снизились, поскольку не нужно вывозить их в специальные учебные центры.

Цифровизация месторождения. На всех стадиях разработки, от геологической разведки до непосредственной эксплуатации, месторождение нужно изучать. Цифровые технологии позволяют делать это удаленно, с сокращением издержек, с получением точных данных.

Компания Equinor (Норвегия) разработала систему постоянного мониторинга резервуара месторождения в Северном море Johan Sverdrup. Для решения задачи установили 6,5 тыс. акустических сенсоров и проложили 380 км сейсмических кабелей. Процесс бурения контролируется автоматически. Для этого используются высокоскоростная телеметрия бурильной трубы и виртуальная система измерения и управления потоком подводных скважин. По сравнению с другими месторождениями коэффициент извлечения нефти в экспериментальном оказался выше. Оцифровывание месторождения обошлось предприятию дешевле, чем использование других повышающих КИН мероприятий вроде перехода на гидроразрыв пласта.

Мобильные приложения на этапе реализации конечной продукции позволяют удаленно контролировать работу оборудования на АЗС. Кроме того, анализ данных подскажет даже, какой тип продукции и сколько покупают корпоративные и розничные клиенты. Так, можно обезопасить заправки от дефицита бензина, а значит, от убытков. Приложения используют и для измерения эффективность бизнес-процессов и грамотного управления персоналом.

На этапе добычи мобильные приложения также эффективны. Так, компания Seven Lakes Technologies (США) разработала программное обеспечение Field Data Gathering Workflow (FDG), которое обрабатывает, интерпретирует и отправляет информацию специалистам прямо на приложение в обычном смартфоне. Только это, по подсчетам аналитического центра компании, увеличило добычу в среднем на 2%.

Перспективы по внедрению цифровизации в РФ

Только некоторые из российских компаний уже начали активно перестраивать производственные и бизнес-процессы, чтобы постепенно провести у себя полную цифровую трансформацию. На территории страны функционирует 27 умных месторождений, крупнейшие ВИНК разрабатывают собственные технологические стратегии.

Так, ЛУКОЙЛ впервые в своей истории применил цифровые технологии в добыче. Площадкой для испытаний стало Кокуйское месторождение (Пермская обл.). Система следит за процессом добычи и работой насосного оборудования. «Сургутнефтегаз» значительно снизил расходы, внедрив в компании систему приложений In-Memory, которая помогает вести автоматизированный учет продукции, рассчитывать цены, оперативно обеспечивать сотрудников важной информацией. В 2017 году «Газпромнефть-Хантос» открыл ЦУД – центр управления добычей. В основе ЦУД – комплекс «Цифровой двойник», который сам себя обучает. Программа подбирает оптимальный режим работы оборудования, предсказывает нештатные ситуации и предлагает меры по их предупреждению.

Внедрение цифровых технологий порой встречает сопротивление подразделений, желающих работать по-старому. То есть новые инструменты, на покупку и внедрение которых потрачено немало средств компании, становятся внешними атрибутами, для галочки. Избежать этого можно, только перестроив мышление специалистов, которым предстоит работать с новыми технологиями. Для настоящего технологического прорыва внутри компании необходимо создать «специфическую экосистему», не конфликтующую с существующими корпоративными нормами.

Отметим и отрицательное влияние западных санкций. Стало понятно, что без зарубежных технологий дальнейшая успешная работа в сфере недропользования будет фактически невозможна. Так, после введения санкций американская ExxonMobil отказалась от дальнейшего сотрудничества с «Роснефтью» по разработке технологичного шельфового проекта, а совместный проект ЛУКОЙЛа и французской Total по изучению баженовской свиты был заморожен на неопределенное время. На какое-то время российским компаниям ограничили доступ к высоким разработкам, уже широко применяемым в мире.

Цифровизация берет на себя в том числе рутинную работу специалистов: расчеты, чертежи, построение моделей, обязательные письменные отчеты по мере разработки скважин. Но цифровизацию необходимо проводить в комплексе, перестраивать годами отлаженные процессы. Для экономики в целом и нефтегазовой отрасли в частности – дело болезненное. Оно потребует от консервативного руководства волевых решений, перестройки модели бизнеса, материальных затрат и максимальной автоматизации производства.

Однако и результат обещает окупиться в ближайшем будущем: бурение в самом благоприятном месте, отсутствие ошибок в виде сухих скважин, прогноз поломки оборудования и своевременный ремонт, нефтеотдача – минимум 60% вместо привычных 30%, снижение рисков аварий и многое другое – реальность уже сейчас.


Возможности для применения технологии виртуальной реальности:

· VR-технологии способны масштабировать системы визуализации для различных групп специалистов;

· при помощи кластерных технологий можно масштабировать вычислительные мощности;

· визуализация 2D/3D-информации разных форматов;

· интерактивное управление базой данных при помощи систем трекинга;

· конфигурирование под требования пользователя;

· интеграция комплекса визуализации в существующую информационную инфраструктуру компании;

· проведение презентаций 3D-видеоинформации, 3D-фото и CAD-проектов;

· относительно небольшие расходы на обслуживание системы;

· подключение дополнительного оборудования VR-систем, в том числе для интерактивного управления: перчатки виртуальной реальности, мыши, 3D-указки, манипуляторы;

· интерактивные доски для одновременной работы нескольких специалистов;

· возможность подключения коммутационного, управляющего, звукового оборудования, а также конференц-системы и системы синхронного перевода.


АСО «Бурение нефтяных и газовых скважин»

Автоматизированная система обучения (АСО) состоит из четырех обучающих блоков и тренажера:

· задания для буровых установок;

· задания по монтажу и демонтажу буровых установок;

· изучение систем верхнего привода;

· изучение бурового оборудования и инструмента;

· тренажер по распознаванию и ликвидации газонефтеводопроявлений (ГНВП).