В 2017 году в рамках стратегии «Роснефть-2022» был инициирован проект «Цифровое месторождение». Компания заявила о переходе на качественно новый уровень управления бизнес-процессами, повышение надежности и экономичности производства, сокращение потерь.
Фото: Алексей Верзун
Весной 2019 года «Роснефть» запустила проект в опытно-промышленную эксплуатацию на Илишевском месторождении в Башкирии. Он реализован на базе ООО «Башнефть-Добыча» специалистами АНК «Башнефть», ООО «РН-БашНИПИнефть» и ООО ИК «Сибинтек». Впервые в отрасли электронная система охватила все основные процессы нефтедобычи. Эксперты прогнозировали, что внедрение системы позволит оптимизировать производственные процессы, увеличить показатели эффективности и сократить издержки.
В этом году в рамках проекта компания усилила цифровизацию своих месторождений с помощью Системы поддержки принятия решений на механизированном фонде скважин (СППР) «Башнефти».
Фото: Булат Гайнетдинов
По словам директора по проектам инжиниринга и цифровых трансформаций департамента добычи нефти и газа ПАО АНК «Башнефть» Руслана Еникеева, СППР оправдала ожидания, а по ряду показателей значительно превысила поставленные цели.
Директор по проектам инжиниринга и цифровых трансформаций департамента добычи нефти и газа ПАО АНК "Башнефть" Руслан Еникеев
Фото: Булат Гайнетдинов
«Сейчас мы видим, что время простоя скважины снизилось практически в два раза, а потери, связанные с простоями, сократились почти на 60%. В связи с этим было принято решение масштабировать проект на добывающие активы АНК «Башнефть». Работы по подключению новых скважин к системе продолжаются», — отметил Руслан Еникеев.
Управление на расстоянии
На сегодняшний день на «Цифровом месторождении» в промышленную эксплуатацию введены 12 модулей, охватывающих разные аспекты работы скважин. На данный момент в разной степени реализации находятся еще несколько подпроектов. Система поддержки принятия решений — один из ключевых модулей. Она принимает сигналы с многочисленных датчиков, которыми оснащен механизированный фонд скважин месторождения, выполняет диагностику состояния оборудования, прогнозирует возможное развитие событий, выдает рекомендации. Другие модули связаны с промышленной безопасностью, охраной труда, функционированием насосов, трубопроводов и другими процессами.
Сигналы с датчиков передаются в Центр интегрированных операций, расположенный в городе Дюртюли, в 60 км от месторождения. Технолог сиюминутно реагирует на поступающую информацию и оперативно принимает решения.
От ручного труда к машинному обучению
Экспертизу Системы поддержки принятия решений и ее адаптацию сделали специалисты крупнейшего научного-исследовательского и проектного института «Роснефти» — ООО «РН-БашНИПИнефть».
Начальник управления цифровой трансформации производственных процессов ООО "РН-БашНИПИнефть" Рузиль Халфин
Фото: Булат Гайнетдинов
«Мы проводили детальный анализ алгоритмов, — рассказывает начальник управления цифровой трансформации производственных процессов ООО «РН-БашНИПИнефть» Рузиль Халфин. — В рамках новых научно-исследовательских проектов совместно с экспертами ПАО АНК «Башнефть» и ООО «Башнефть-добыча» мы расширили функционал системы. Охватили такие новые процессы, как вывод скважин на режим, увеличение частоты работы погружного насоса, соляно-кислотная обработка и многие другие. Сейчас продолжаем работу над проектом, проводим независимый мониторинг технологических показателей, уделяя большое внимание расчетам экономической эффективности».
При разработке системы поддержки принятия решений в области механизированной добычи нефти специалисты института использовали такие методы, как математическое моделирование, машинное обучение и экспертные правила.
Фото: Булат Гайнетдинов
«Примером машинного обучения при оптимизации процессов нефтегазодобычи является, например, диагностика отклонений в работе штанговых насосов по динамограмме. Это основной метод диагностики, который применяется на производстве. Раньше он требовал, чтобы специалист вручную обрабатывал графики и фиксировал неисправности. На это уходило много времени. С помощью методов машинного обучения мы научили систему на примере более 70 тыс. динамограмм, ранее обработанных экспертами. Теперь система готова сама формировать заключения и рекомендации, учится на тех рекомендациях, которые давали специалисты, и сама выдает заключение и рекомендации по той или иной неисправности», — поясняет эксперт управления цифровой трансформации производственных процессов ООО «РН-БашНИПИнефть» Андрей Топольников.
По данным на 1 октября текущего года, к системе подключены более 4,5 тыс. скважин на 180 месторождениях «Башнефти» в Башкирии.