ComNews Awards 2018

Цель внедрения:

"Сибур" проводит масштабную цифровую трансформацию, которая обеспечит компании новый уровень эффективности благодаря модернизации производственных, организационных, бизнес-процессов. Цифровая трансформация осуществляется по трем направлениям: продвинутая аналитика (использование больших данных для принятия решений), цифровизация процессов (упрощения с использованием приложений, мобильных устройств) и индустрия 4.0 (внедрение роботов и гаджетов в производственные процессы). "Сибур" внедряет на производстве техническое зрение с целью повышения эффективности процесса автоматической упаковки готовой продукции.

Что сделано:

"Сибур" первым в России применил на производстве систему технического зрения для сортировки продукции. В качестве площадки для отработки пилотного проекта был выбран "Воронежсинтезкаучук".

Техническое зрение будет использоваться на воронежской промышленной площадке "Сибура" для распознавания марки брикета каучука при управлении роботом-укладчиком. Проект объединяет две системы: видеоаналитику и исполнительные механизмы.

Первый этап проекта завершился в феврале 2018 г. В рамках второго этапа ведется тестирование системы технического зрения для мониторинга каучуковой крошки в целях обнаружения и отбраковки некачественной продукции. С его завершением предприятие сможет нарастить производительность линии, снизить возможность появления бракованной продукции.

Пока это пилотный проект для "Сибура". В дальнейшем компания планирует применить систему технического зрения для других производственных процессов.

Результаты проекта:

Ранее робот-укладчик мог осуществлять сортировку только одного вида каучука. В результате установки системы технического зрения производительность робота была повышена, теперь он может работать одновременно с несколькими технологическими линиями, производящими разные марки каучуков: СКД, СКД-НД и ДССК.

Цель внедрения:

ПАО "Газпром" применяет продукты для автоматизации закупочного процесса с использованием ИИ. Такие продукты позволяют использовать статистику за прошедший период для прогнозирования, в том числе и закупочного процесса, что способствует снижению рисков ошибочного прогноза, повышению прозрачности и управляемости в сфере материальных затрат.

Что сделано:

Дочерняя компания ПАО "Газпром" - ООО "Красноярскгазпром нефтегазпроект" приобрело лицензию на новый продукт ООО "Антирутина", специализирующегося на создании алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для анализа закупок. Пользователями решения станут специалисты всей группы "Газпром".

Решение "Антирутина Корпорация" использует технологии data science, data mining, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта. В разработке принимали участие ученые кафедр интеллектуальных систем МФТИ и математических методов прогнозирования МГУ им. Ломоносова.

Продукт анализирует исторические данные и формирует прогноз по корпоративным закупкам, создает и модифицирует кластеры объектов закупок, сравнивает цены в различных подразделениях и источниках, включая госзакупки, вычисляет рекомендованные диапазоны цен для текущих и будущих сделок, планирует и управляет материальными затратами корпораций.

Использование системы не требует установки новых программ и закупки оборудования. Все расчеты ведутся на собственных серверах компании "Антирутина", а для интерфейса используется обычный интернет-браузер. Конечным пользователем продукта являются специалисты по корпоративным закупкам.

Для ПАО "Газпром" автоматически был сформирован "Естественный каталог объектов закупок" корпорации. Его создание и поддержка осуществляется с использованием методов обработки больших данных. Сервис в автоматическом режиме, без участия человека, анализирует порядка 10 000 планируемых или исторических закупок в час, распределяя все закупки в отдельные, непересекающиеся группы взаимозаменяемых объектов (кластеры, которых сейчас около 100 тысяч). Система определяет оптимальные цены на каждую закупку с использованием в качестве источников цен базу данных прайс-листов и открытые данные госзакупок, выявляет географическое распределение, тренды и потенциальное превышение цен. В текущий момент проанализировано почти 1 000 000 закупок, а количество источников цен содержит свыше 10 000 000 позиций.

Специально для ПАО "Газпром" были реализованы дополнительные защищенные сетевые интерфейсы обмена прикладными данными между корпоративными системами заказчика и серверами "Антирутины"

Результаты проекта:

В результате использования решения компания сократила сроки формирования каталога, в случае наиболее трудоемких категорий, в 12 раз, существенно сократила затраты на поддержание каталога.

Внедрение продукта в инфраструктуру "Газпрома" повышает качество, прозрачность и скорость принятия решений о закупках, в первую очередь неспециализированных товаров. Кроме того, решается проблема каталогизации закупаемой номенклатуры товаров.

Цель внедрения:

ПАО "Газпром нефть" в рамках программы цифровизации развивает и внедряет информационные системы для концептуального проектирования месторождений.

Что сделано:

ПАО "Газпром нефть" разработал информационную систему "ЭРА: ИСКРА" при участии специалистов ООО "Газпромнефть-Развитие" и Научно-технического центра "Газпром нефти". Ее название — это аббревиатура от "Интегрированная система концептуального развития актива", а сама программа входит в семейство электронных продуктов "ЭРА".

"ЭРА: ИСКРА" предназначена для выбора оптимальных комплексных решений по разработке и обустройству месторождений. Программа помогает выбрать наиболее экономически эффективное решение по освоению актива и созданию инфраструктуры на этапе концептуального проектирования. Новая система организует взаимодействие экспертов по таким направлениям как разработка месторождения, создание скважин, поверхностное обустройство, стоимостной инжиниринг и экономика.

К просмотру модели, ее корректировке и экспертизе будут иметь доступ, в зависимости от роли, все участники процесса. Работа программного обеспечения осуществляется через веб-интерфейс. Пользователи, имеющие доступ, могут заходить в программу с любого компьютера в периметре компании.

В новую группу месторождений Надым-Пур Тазовского района Ямало-Ненецкого автономного округа входят Северо-Самбургское, Тазовское, а также нефтяные оторочки Ен-Яхинского и Песцового месторождений. К нынешнему моменту на этих активах ведутся опытно-промышленные работы, а также бурение первых эксплуатационных скважин. Оператором разработки месторождений является компания "Газпромнефть-Развитие".

Результаты проекта:

С помощью "ЭРА: ИСКРА" разработана схема транспортировки нефти новой группы месторождений Надым-Пур-Тазовского района ЯНАО. Благодаря "ЭРА: ИСКРА", специалисты определили оптимальные решения по организации системы нефтепроводов. Новый цифровой инструмент уже применяется для создания инфраструктуры актива.

Цель внедрения:

От стабильной эксплуатации установки по первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-7, запущенной на "Танеко", зависят качество и выход сырья, использующегося для дальнейшей переработки на НПЗ. Моделирование технологических процессов приобретает все большее значение для нефтяных производств, т.к. они снижают расходы и повышают экономическую эффективность. Для этих целей создаются "цифровые двойники" – программные аналоги, моделирующие технологические процессы установки.

Что сделано:

В августе 2018 г. "Танеко" и ChemTech завершили пилотный проект по созданию "цифрового двойника" установки ЭЛОУ-АВТ-7 с номинальной производительностью по сырью 7 млн тонн в год. Решение оптимизирует процесс фракционирования нефти.

В ходе проекта обработаны исторические данные за несколько лет работы установки, создана термодинамическая модель действующего производства, разработаны виртуальные анализаторы с возможностью предсказания составов технологических потоков, определены возможности оптимизации технологического режима.

На следующем этапе компании планируют внедрить решение для управления установками при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения OptimEase.

В нем сочетаются и одновременно работают два компонента: термодинамическая модель и предсказательная статистическая модель.

Термодинамический модуль OptimEase настраивается для существующей нефтехимической установки – устройства, предназначенного для переработки нефти, задействованного на НПЗ (нефтеперерабатывающем заводе), чтобы учитывать все нюансы оборудования установки и каталитической системы, аспекты технологических соединений и специфику систем управления. Это помогает точно описать параметры рабочего режима и характеристики продуктов. Статистический модуль построен на данных конкретной установки, поэтому учитываются ее специфические аспекты. Во время обучения модуля отобранные исторические данные установки используются в сочетании с данными, полученными из созданного термодинамического модуля. Искусственный интеллект прогнозирует значения целевых параметров на заданном временном интервале и обеспечивает оптимальный режим работы установки с учетом этого прогноза.

При разработке решения для обработки данных использовались виртуальные машины Microsoft Azure.

Результаты проекта:

Решение для управления установки ЭЛОУ-АВТ-7 при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения позволит повысить производство дизельного топлива на 0,83% и снизить расход энергоресурсов на 5,3%. Ожидаемый суммарный экономический эффект от внедрения должен составить $3,94 млн в год.

Цель внедрения:

Ежегодно на добывающих объектах компании "Роснефть" производится свыше 10 тыс. операций гидравлического разрыва пласта. ГРП является ключевой технологией обеспечения и интенсификации добычи нефти как на традиционных коллекторах, так и на месторождениях с трудноизвлекаемыми запасами. Симулятор ГРП — специализированное программное обеспечение (ПО) для математического моделирования и инженерного анализа процесса создания трещин при проведении гидравлического разрыва пласта. Импортозамещающая разработка обеспечит технологическую независимость компании в области компьютерного моделирования и повысит эффективность операций ГРП.

Что сделано:

"Роснефть" создала первый в Евразии промышленный симулятор гидравлического разрыва пласта (ГРП) "РН ГРИД". Научно-исследовательские работы по созданию программного продукта были проведены специалистами корпоративного института компании "РН-УфаНИПИнефть". Математическая модель симулятора "РН-ГРИД" базируется на современной концепции Planar3D, которая позволяет наиболее точно описывать сложную геометрию трещины, возникающей в породе при проведении ГРП.

"РН-ГРИД" обеспечивает выполнение всех операций и инженерных расчетов, необходимых для проектирования ГРП: загрузка и визуализация исходных данных большого объема, создание геомеханической модели пласта, анализ диагностических закачек, расчет дизайна и анализ фактически проведенных операций ГРП с использованием обширной базы данных технологических жидкостей и проппантов для ГРП. Симулятор позволяет выполнять расчет геометрии трещины ГРП с учетом геологического строения пласта, геомеханических свойств слагающих пород, параметров закачки жидкости разрыва и проппанта. Унификация процесса проектирования ГРП за счет применения "РН ГРИД" создает условия для формирования единого информационного пространства по всем проводимым в компании операциям ГРП с возможностью последующего анализа и интеллектуальной обработки (BigData).

В мае 2018 г. ООО "РН-ГРП" (дочернее сервисное предприятие ПАО "Роснефть") завершило внедрение "РН-Грид".

Результаты проекта:

"РН-ГРП" стала первой из российских сервисных компаний, осуществивших импортозамещение программного обеспечения для моделирования ГРП. К маю 2018 г. на объектах "Роснефти" было выполнено более 1000 операций ГРП с полным циклом проектирования в симуляторе "РН-Грид". Все операции проведены успешно. Анализ параметров выполненных работ и показатели добычи скважин после ГРП подтвердили достоверность результатов проектирования в симуляторе.

Цель внедрения:

Создание цифрового топливо-заправочного комплекса (ТЗК) - часть трансформации бизнеса "Газпром нефти". В рамках этого направления компания работает над проектами с применением мехатронных систем для автоматизации управления технологическими процессами на современном ТЗК.

Что сделано:

ПАО "Газпром нефть" представило роботизированный топливозаправочный комплекс для авиации. Робот загружает нефтепродукты в аэродромный топливозаправщик без участия человека. Персонал будет управлять им дистанционно. В ноябре 2018 г."Газпром нефть" презентовала прототип комплекса в аэропорту Шереметьево.

Пилотный проект запущен "Газпромнефть-Аэро" и Центром цифровых инноваций "Газпром нефти" совместно с ЦНИИ робототехники и технической кибернетики. Специалисты института вели работу над созданием, изготовлением, сборкой, тестированием и отладкой механизма четыре месяца, а также разработали алгоритмы управления, включая систему технического зрения по определению положения соединяемых объектов, изготовили демонстрационной образец, провели его пусконаладку и испытания.

Пока робот-манипулятор проходит испытания для последующего внедрения на топливозаправочных комплексах в аэропортах. Доведение экспериментального образца до промышленной эксплуатации займет не менее года, так как потребуется проведение дополнительных трудоемких испытаний с получением необходимых сертификатов", - пояснил Игорь Даляев.

Следующим шагом разработчики планируют интеграцию робототехнической системы в общую автоматизированную систему управления технологическим процессом ТЗК (топливозаправочный комплекс) "Газпромнефть-Аэро".

Результаты проекта:

Использование роботизированного комплекса избавляет человека от работы на опасном объекте, повышая безопасность и скорость работы. Все процессы контролируются с пункта дистанционного управления в режиме онлайн. Это позволяет с помощью средств предиктивной аналитики устранять возможные отклонения от целевых параметров до их возникновения, что обеспечивает максимальную безопасность технологического процесса отгрузки топлива.

Цель внедрения:

В нефтегазовой отрасли есть издержки, связанные с посредниками, ручными операциями. Автоматизация процессов внутри компании и между контрагентами является основным фокусом всех служб и подразделений. Использование распределенного реестра может помочь в создании единого доверенного пространства между контрагентами, а смарт-контракты — автоматизировать часть функций.

Что сделано:

Специалисты блока развития шельфовых проектов (БРШП) ПАО "Газпром нефть" и ООО "Газпромнефть-Снабжение" протестировали технологии блокчейн и IoT в логистике материально-технических ресурсов.

Для реализации пилотного проекта был выбран логистически сложный участок. Проект предусматривал логистическое обслуживание процесса доставки запорной арматуры, приобретенной для "Газпром нефть" шельфа и предназначенной для морской, ледостойкой, стационарной платформы (МЛСП) Приразломная в Печорском море.

На приобретенную для ООО "Газпром нефть шельф" запорную арматуру были установлены радиочастотные метки (RFID) и датчик спутникового позиционирования (GPS). На этапе отгрузки с завода-производителя в Великом Новгороде после считывания RFID-меток был сформирован документ с информацией о поставке. GPS-датчик позволил контролировать движение груза на базу хранения в Мурманске, скорость его перемещения, количество и продолжительность остановок в пути. Все полученные с устройств данные были зафиксированы смарт-контрактом и отражены в блокчейн. В дальнейшем информация о складских и транспортных операциях (оприходование продукции на склад, перемещение на причал для погрузки, доставка на платформу "Приразломная" в Печорском море) передавалась по аналогичной схеме.

Результаты проекта:

Блокчейн обеспечил неразрывную связь физической поставки, всех сопровождающих процессов и документооборота, а также позволил всем участникам процесса получить доступ к достоверной информации в зашифрованном виде. Успешная реализация пилотного проекта подтвердила возможность применения технологии блокчейн в управлении цепочками поставок

Цель внедрения:

К нынешнему моменту почти треть мировых запасов нефти являются трудноизвлекаемыми. Технология гидроразрыва пласта (ГРП) – один из методов интенсификации добычи и повышения нефтеотдачи. Российские нефтедобывающие компании как правило для выполнения дизайна и оптимизации ГРП используют программное обеспечение западных вендоров. Отечественные симуляторы сделают более эффективным и безопасным процесс добычи в сложных геологических условиях.

Что сделано:

Компания "Геонавигационные технологии" совместно с Нефтегазовым центром МФТИ создали симулятор гидроразрыва пласта FracSolver.

Интеграция симулятора ГРП с модулями для геомеханического, геонавигационного и петрофизического моделирования позволяет производить всю цепочку расчетов в одном программном решении. Специалисты добавили в новый программный продукт еще одну возможность, которой нет в подобных разработках других компаний – моделирование множественного гидроразрыва пласта. Трещины, изменяя поле напряжений, влияют на раскрытие, форму и изогнутость каждой следующей трещины. Изучение этого влияния поможет предотвратить риски и непроизводительные потери времени.  

Новая разработка интегрируется с любым программным обеспечением, которое поставляет механические и петрофизические расчеты. При создании симулятора использовалась модель Planar 3D. Это снизило скорость расчетов, но существенно увеличило их точность и позволило использовать продукт практически при любых уровнях сложности разработки дизайна.

Результаты проекта:

В результате проведенного моделирования симулятор определяет дизайн гидроразрыва, рассчитывает стратегию закачки и геометрию трещины, которая будет получена в итоге, ее характеристики и проводящие способности. Новая разработка также может рассчитать технико-экономическую эффективность трещины. Использование симулятора значительно улучшает экономику месторождения благодаря сокращению затрат в процессе бурения, продлевает срок эксплуатации месторождения, позволят извлекать максимальное количество углеводородов. Кроме этого, такое решение позитивно скажется и на экологической обстановке в районе скважины.

Цель внедрения:

АО "Зарубежнефть" ведет капитальное строительство инфраструктурных объектов нефтегазодобычи на Харьягинском месторождении в Ненецком автономном округе. Одним из новых объектов месторождения станет испытательная химико-аналитическая лаборатория. "Зарубежнефть" реализует проект по внедрению лабораторной информационной системы для автоматизации бизнес-процессов контроля качества в лаборатории.

Что сделано:

Специалисты "ЕАЕ-Консалт" проводят комплекс мероприятий по внедрению лабораторной информационной системы: предпроектное обследование, формирование проектной документации и технического задания, разработку, развертывание системы и обучение персонала лаборатории.

По данным на сентябрь 2018 г., завершено проектное обследование, сформирована проектная документация и начат процесс ее конфигурирования и наполнения нормативно-справочной информацией. Ввод информационной системы EAE.LIMS в опытно-промышленную эксплуатацию намечен на ноябрь 2018 года.

EAE.LIMS поддерживает весь цикл лабораторных испытаний – формирование заявки на отбор пробы/проведение испытаний, проведение отбора, выполнение испытаний, ввод первичных результатов вручную или получение в автоматизированном режиме с лабораторных приборов, обработку результатов по заданным пользователем критериям и формулам, формирование итоговых документов (паспортов качества, отчетов, справок и т.п.). Кроме того, EAE.LIMS также позволяет автоматизировать проведение внутрилабораторного контроля качества в соответствии с РМГ 76-2014, учет средств измерений и испытательного оборудования, контроль прихода и расхода реагентов и контроль загрузки персонала лаборатории.

К особенностям проекта следует отнести географическое положение лаборатории (за Полярным кругом) а также то, что внедрение лабораторной информационной системы происходит параллельно с вводом в строй самой лаборатории.

Результаты проекта:

Реализация данного проекта обеспечивает полную автоматизацию процесса лабораторных испытаний от регистрации задания до выдачи протокола испытаний. Система EAE.LIMS позволяет проводить анализ, основанный на статистических данных и принимать необходимые решения как лаборатории, так и смежным подразделениям.

Цель внедрения:

"Газпромнефть — дочернее предприятие "Газпром нефти", специализирующееся на производстве и реализации масел, смазок и технических жидкостей. Компания выстроила высокотехнологичное производство и теперь планирует повышать компетенции дистрибьюторской сети. С этой целью предприятие развивает образовательные проекты. Виртуальная среда позволяет значительно сокращать время и затраты на обучение, при этом повышая его эффективность.

Что сделано:

"Газпромнефть – смазочные материалы", оператор бизнеса масел "Газпром нефти", в партнерстве с HTC и Modum LAB запустили пилотный проект по созданию цифровых образовательных программ с использованием иммерсивных технологий, которые обеспечат полный эффект присутствия в виртуальной среде.

За первый год действия программы планируется обучить порядка 12 тысяч специалистов компаний-партнеров и дистрибьюторов продукции "Газпромнефть-СМ". "Газпромнефть – смазочные материалы" инвестирует в проект свыше 20 млн рублей.

В рамках совместного проекта будут разработаны и внедрены обучающие программы в формате 3D, позволяющие полностью погрузиться в среду обучения и максимально сосредоточиться на образовательном процессе. Для эффективного дистанционного обучения и развития компетенций персонала партнерских и дистрибьюторских компаний будут созданы точные цифровые модели производственных объектов. С помощью технологии виртуальной реальности сотрудники смогут отрабатывать алгоритмы действий в типовых ситуациях, такие как обслуживание клиентов на станциях G-EnergyService, консультирование и техническая поддержка.

Проект будет реализован на базе собственного образовательного центра "Газпромнефть-смазочных материалов" - G-EnergyAcademy, ведущего подготовку специалистов по продажам смазочных материалов собственных брендов компании.

В проекте используются автономные VR-шлемы HTC VIVE Focus со встроенной возможностью передвижения в виртуальной реальности и шестью степенями свободы.

Результаты проекта:

Виртуальная среда позволяет значительно сокращать время и затраты на обучение, при этом многократно повышая его эффективность.

Цель внедрения:

НГДУ "Лениногорскнефть" - нефтегазодобывающее предприятие в структуре группы "Татнефть". Компания автоматизирует скважины с целью сокращения транспортных и трудовых затрат, повышения безопасности.

Что сделано:

"Лениногорскнефть" совместно с ООО "ГБТ" разработали комплекс автоматического освоения скважин. Вывод скважин, оборудованных глубинными насосными установками, на технологический режим работы или освоение скважин - одна из основных операций. Выделяют освоение в непрерывном и циклическом режимах. Они могут проводиться как в ручном режиме, когда запуск и остановка скважины производятся оператором, так и в автоматическом. При непрерывном режиме освоения скважина запускается без остановок.

Процесс освоения контролируют путем замеров жидкости и контрольных уровней с определённой периодичностью в зависимости от темпа выхода конкретной скважины на режим. Это возможно, если до ремонта скважина эксплуатировалась с уровнями не ниже критических, ремонт был произведён без глушения или технологических промывок, не проводились работы с продуктивными пластами, типоразмер и глубина спуска насоса не менялись.

Освоение в циклическом режиме для установки штангового глубинного насоса (УШГН) предполагает определение величины темпа снижения динамического уровня и расчёт времени проведения контрольного замера. Не допускается снижение ниже критического значения, иначе скважину останавливается на восстановление.

Для замера следующего контрольного уровня производится расчёт времени до выхода установки на постоянный режим работы.

В случае некачественного освоения скважины возникает риск снижения динамического уровня до приёма насоса. Это может привести к срыву подачи, засорению фильтра и клапанов насоса. Кроме того, по мере снижения динамического уровня растёт приведённое напряжение на колонну штанг, что может вызвать её обрыв.

Эти проблемы может решить разработанный в "Лениногорскнефти" комплекс. Он включает в себя автоматизированную систему дистанционного контроля и управления (АСДКУ), эхолот СУДОС-автомат и станцию автоматического освоения (А2И-СУ-ВР). Он устанавливается на скважине, а настройки вносятся в память контроллера. Эхолот автоматически отбивает уровень во время освоения. Контроллер считывает с эхолота значение последнего динамического уровня. При достижении критической отметки контроллер останавливает привод для восстановления уровня. По истечении времени накопления уровня или восстановления уровня до определённой величины (в зависимости от настроек контроллера) привод запускается в работу, и освоение продолжается.

Данные с контроллера передаются по каналу GSM на сервер автоматизированной системы, где происходит их архивация. Система сама собирает данные, ведет визуализацию и мониторинг процессов. Доступ к ней возможен с любого устройства, имеющего выход в интернет. Система позволяет отследить динамику работы скважины в конкретный период времени. Все данные (величина динамического уровня, затрубного давления, состояние скважины) доступны как в текстовом, так и графическом виде.

Результаты проекта:

Программно-технический комплекс внедрен в каждом цехе добычи нефти и газа НГДУ "Лениногорскнефть". С его помощью проводят исследования для подбора оптимального цикла работы периодических скважин низкопродуктивного фонда. Разработанный комплекс позволяет сократить затраты, проводить исследования, повысить безопасность нефтедобычи.

Цель внедрения:

Часть добывающих скважин предприятия "Лукойл-Коми" оборудуется штанговыми насосными установками (УШГН). Их работы контролируется динамометрированием – снятием диаграммы изменения нагрузки на устьевой шток при его ходе вверх-вниз. Специальные приборы-динамографы предоставляют данные в виде динамограмм. Эта информация помогает инженерам-технологам принимать решения о необходимости текущего ремонта скважины (ТРС) или, например, о проведении горячей обработки скважины для удаления отложений парафина без привлечения бригады ТРС. Для этого используются автоматические динамографы СИДДОС. Это инструмент, с которым операторы подходят для замеров к каждому станку-качалке. Инженеры "Лукойл-Коми" предложили в качестве альтернативы СИДДОСам более современные аналоги.

Что сделано:

В "Лукойл-Коми" разработаны новые, более современные приборы, позволяющие считывать данные со скважин без остановки станков-качалок.

Теперь для снятия показаний не нужно останавливать станок-качалку, подключаться и ждать, пока накопится достаточное количество информации. С новыми динамографами достаточно подойти к УШГН со смартфоном и нажать кнопку. В течение нескольких секунд по беспроводному каналу все данные передаются на устройство и отображаются на экране. Система позволяет передавать данные в цеха прямо с куста скважин.

В будущем новые устройства полностью заменят используемые приборы.

Результаты проекта:

Динамографы успешно прошли испытания на Усинском месторождении ТПП "Лукойл-Усинскнефтегаз". Важным преимуществом решения является низкая стоимость. Благодаря этому компания сможет оснастить такими динамографами весь фонд.

Цель внедрения:

Одной из главных задач компании "Нефтиса" является увеличение объемов добычи нефти. Это требует повышения эффективности разработки месторождений, что, в свою очередь, неразрывно связано с повышением эффективности заводнения. Закачка в нефтяной пласт воды – популярный метод разработки нефтяных месторождений. Использование искусственных нейронных сетей в этих процессах позволит снизить вероятности ошибок из-за человеческого фактора, увеличить добычу нефти и снизить эксплуатационные затраты.

Что сделано:

"Нефтиса" запустила пилотный проект по управлению заводнением с помощью искусственных нейронных сетей. ООО "КанБайкал", дочернее общество "НК "Нефтиса", совместно с сотрудниками Тюменского института нефти и газа приступили к внедрению программного комплекса "Атлас-Управление заводнением". Программный продукт разработки ООО "БИТ" разделен на четыре модуля согласно основным этапам работ и очередности проведения расчётов.

Модуль детального анализа промысловых показателей. Он предлагает набор инструментов для упрощения и ускорения процесса анализа режимов работы добывающих и нагнетательных скважин: выделение элементов заводнение, фильтрация и сопоставление данных динамики работы скважин, расчет коэффициентов взаимовлияния, расчет компенсации отбора жидкости закачкой по скважинам и элементам заводнения. В модуле предусмотрены инструменты геолого-промыслового анализа: построение геологические и геолого-статистических разрезов, схема корреляции, построение карт параметров и графиков.

Модуль прокси-модели. Переход от анализа взаимовлияния скважин к оптимизации системы поддержания пластового давления (ППД) состоит из формирования многомерных нейросетевых функциональных зависимостей параметров режимов работы добывающих и нагнетательных скважин. Алгоритм прокси-модели учитывает проведение геолого-технических мероприятий (ГТМ), отдельные события, поддерживает фильтрацию первичных данных динамики ("шахматки"). Прокси-модель предоставляет набор данных для решения оптимизационных задач: увеличение добычи нефти, снижение обводненности продукции скважин, сокращение операционных затрат. Результаты расчётов характеризуют базовые показатели скважин, которые служат основой для планирования ГТМ.

Модуль экономики. Он решает задачи технико-экономического обоснования ГТМ. Скважины ранжируются в соответствии с выбранными критериями — затраты, ЧДД, срок окупаемости, норма рентабельности. Предусмотрена возможность формирования годового плана работ соответственно заданным экономическим, либо технологическим ограничениям. По окончании расчёта формируются графики, таблицы и экономические приложения.

Модуль профиля добычи. Результаты моделирования и экономического анализа составляют основу для решения оптимизационных задач. Математический аппарат модуля обеспечивает максимизацию целевой функции. Прокси-модель предоставляет оптимальные дебиты нефти, жидкости и закачки воды для каждой добывающей и нагнетательной скважины, которые сопрягаются с нормативной эффективностью ГТМ. По результатам итерационных расчётов формируется помесячный профиль добычи нефти и программа геолого-технических мероприятий.

Благодаря совместной работе всех модулей, функциональное предназначение программного продукта заключается в автоматизации следующих процессов: формирование структурированного электронного архива дел скважин;анализ взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин;расчёт компенсации отбора жидкости закачкой в скважинах;создание прокси-модели для решения оптимизационных задач;технико-экономическое обоснование оптимальных режимов работы скважин;формирование графика работ на месторождении;обоснование плана по добыче нефти и закачке воды.

Результаты проекта:

Внедрение решения позволит получить прирост к базовой добыче нефти на 10-15% и снизить операционную себестоимость на 10%.

Цель внедрения:

Перед компанией "Лукойл" стояли задачи: оптимизировать процессы добычи углеводородного сырья за счет применения технологий моделирования; получить инструменты эффективного анализа и обоснования предложений в план мероприятий по добыче на основе потенциалов производственной системы, а также сократить сроки разработки и обоснования технологических режимов добывающих и нагнетательных скважин. Решение было призвано обеспечить контроль текущего состояния производственных мощностей с возможностью построения прогноза появления "узких мест" и рисков текущих и долгосрочных планов на основе интегрированных моделей и модели ограничений; на основе анализа состояния производственных объектов обеспечить целостность производства, оперативное выявление и минимизацию потерь от потенциала, минимизировать недоборы.

Что сделано:

В период с августа 2016 года по апрель 2018 года совместной проектной командой сотрудников группы компаний ITPS и группы предприятий "Лукойл", в рамках проекта "Интеллектуальное месторождение" ПАО "Лукойл" были разработаны и введены в действие системы: автоматизированная система управления процессами интегрированного моделирования (АСУПИМ) и автоматизированная система управления моделью ограничений (АСУМО) на базе отечественной цифровой платформы AVIST Oil&Gas.

В рамках проекта были решены задачи по созданию единой интегрированной системы сбора, передачи, контроля качества и хранения данных и оперативного анализа всего спектра информации по Модели ограничений. Специалисты заказчика получили средства анализа потенциалов как отдельных элементов, так и производственной системы в целом. Результаты данных представлены в виде форм, графиков и отчетов, что сокращает трудоемкость их анализа. Достижение результатов обеспечивается стандартизацией сценариев, что снижает зависимость результатов от квалификации специалистов и влияние "человеческого фактора".

Результаты проекта:

Добыча увеличилась на 5-10% за счёт сокращения потерь при добыче за первые два года. Эффекты от применения системы в долгосрочной перспективе – повышение КИН (коэффициент извлечения нефти) на 1-2%. За счёт сокращения операционных и капитальных затрат произошло сокращение расходов на 10-15%. Недоборы и потери за счёт оптимизации технологических режимов скважин сократились до "0" (стандартно закладываются недоборы и потери в 3%). Сроки планирования мероприятий с расчетом эффектов сократились с 3 месяцев до 1-2 недель. Оперативное формирование предложений по корректировке технологических режимов сократилось с нескольких дней до нескольких часов. Повысилась эффективность планирования стратегических мероприятий инвестиционного характера на сроки более 1 года. Повысилась точность прогнозирования на длительные периоды и принятие эффективных управленческих решений в сжатые сроки.

Цель внедрения:

ООО "Петролеум Трейдинг" – нефтетрейдинговая компания, поставщик светлых, темных нефтепродуктов и сжиженного углеводородного газа. Внедрение технологии блокчейн на топливный рынок позволит радикально изменить и упростить торговые операции и документооборот, оптимизировать затраты всех участников рынка нефтепродуктов.

Что сделано:

В феврале 2018 г. "Петролеум Трейдинг" совершила сделку с нефтепродуктами на блокчейн с помощью собственного продукта PetroleumTradingBot на базе мессенджераTelegram. Покупателями бензина "Регуляр-92" стали розничная сеть автозаправочных станций "Топлайн" и компании "Рс-Ойлопт", "Траст ТЭК". Поставки были осуществлены с Омского НПЗ, Астраханского ГПЗ и ЯНОСа в Омскую, Ростовскую и Ленинградскую области.

В процессе автоматизации сделок, компания решила две ключевые проблемы по работе с клиентами – запрос цен и документооборот. Вопрос документации решился с помощью электронного документооборота (ЭДО). Для решения второй задачи "Петролеум Трейдинг" создала бота в мессенджере Telegram (@ptomskbot), который предоставляет лучшие цены на нефтепродукты с учетом ж/д тарифа.

После успешного опыта проведения сделки разработчики компании создали блокчейн-платформу Proleum, которая предназначена для заключения быстрых, надежных и прозрачных сделок с использованием искусственного интеллекта, и в июне 2018 г. начали ее промышленную эксплуатацию, переводя всех контрагентов на блокчейн-сделки. Proleum пока не подразумевает использование криптовалюты. В планах "Петролеум Трейдинг" на следующий год полностью проводить все сделки только на блокчейн со всеми клиентами.

В октябре 2018 г. "Петролеум Трейдинг" заявил о готовности выхода на ICO и опубликовал Whitepaper. В ходе ICO будет выпущен токен Proleum (PRO - Ω), который станет платежной единицей в рамках платформы. Покупатели смогут оплачивать комиссии за проведение сделок, сервисы и в конечном итоге приобретать оптовые партии топлива.

Максимальная стоимость проекта - 25 миллионов рублей. Команда проекта состоит из десяти человек: трех партнеров, маркетолога, бухгалтера, юриста, специалиста по финансовому планированию и трех разработчиков.

Результаты проекта:

Заключать сделки с нефтепродуктами теперь можно в течение 10 секунд. Алгоритм бота по запросу клиента подбирает цену, если цена устраивает клиента, он нажимает "купить", сразу же формируется смарт-контракт, данные фиксируются в кошельке Ethereum. Одним из основных преимуществ платформы является возможность заключения сделок по отсрочке платежа. По данным на сентябрь 2018 г., платформой Proleum пользуется около 10% действующих клиентов "Петролеум Трейдинг".

Цель внедрения:

Парк оборудования ООО "Газпром бурение" составляет более 140 буровых установок, 75 систем верхнего привода от ведущих изготовителей и более 17 тысяч единиц оборудования, применяемых на всех производственных объектах.

При управлении таким большим количеством оборудования, размещенным на огромных территориях, главная задача, которая напрямую влияет на эффективность работы –наладить учет и движение оборудования, максимально эффективно использовать оборудование и оптимизировать затраты на его содержание, ремонт и закупку.

Практическая цель проекта: создать единую базу данных оборудования и нормативно-технической документации на оборудование для последующего использования в системе ТОРО во всех региональных филиалах ООО "Газпром бурение".

Что сделано:

Проект реализовался поэтапно по филиалам: "Уренгой бурение", "Краснодар бурение", "Астрахань бурение", "Ухта бурение", "Оренбург бурение".

В рамках проекта были поставлены аппаратно-программные комплекты для маркировки радиочастотными метками: RFID-метки для металлических поверхностей с разными видами крепления (общее количество 13 900 единиц); мобильные RFID-считыватели класса защиты IP 68 - для записи, внесения идентификационных номеров RFID-меток и проведения последующей идентификации.

Были внедрены и настроены ПО Go-RFID в 5-ти филиалах и центральном офисе в Москве, установлен центральный сервер, проведена интеграция программной части комплекса Go-RFID со стандартными решениями 1С.

Результаты проекта:

Проведена RFID-инвентаризация по всему парку оборудования. Система позволяет проводить точный учет фактического количества и состав оборудования на буровых установках, базах хранения, производственных площадках. Можно в любое время из любого места, где есть доступ в корпоративную сеть зайти в систему и узнать, какое оборудование по факту у него находиться, в каком состоянии, о проводимых ремонтах и т.д. В результате стали возможны быстрая радиочастотная идентификация, поиск, учет и контроль объектов в режиме реального времени. Появилась возможность управлять жизненным циклом оборудования и отслеживать его инспекционные истории. Сократилось время поиска бурильного и погружного оборудования. Упростился процесс сбора информации, данные в систему учета передаются моментально. Повысился срок использования оборудования.

Цель внедрения:

Модернизация газлифта (способ подъема нефти за счет энергии газа под высоким давлением) является приоритетным направлением деятельности компании "Газпромнефть-Оренбург". 71% скважин Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения эксплуатируются газлифтным способом. Автоматизация этих процессов позволит уменьшить расход газлифтного газа и улучшить оперативный контроль за скважинами.

Что сделано:

Специалисты "Газпромнефть-Оренбурга" автоматизировали управление и регулирование расхода газлифтного газа с помощью новой автоматизированной системы управления и регулирования газлифтного газа (АСУРГ) на Восточном участке Оренбургского месторождения.

Технический и программный комплекс АСУРГ автоматически поддерживает заданный режим расхода и давления закачиваемого газа и при необходимости может удаленно менять режим его подачи.

Также в работу системы заложен алгоритм распознавания гидратов и их ликвидации. Гидраты уменьшают проходимость газа по трубе вплоть до полной ее закупорки, что может вызвать остановку скважины. При образовании гидратной пробки и превышении заданного давления система увеличивает расход газа и "сдувает" образовавшийся гидрат.

Результаты проекта:

По данным на июль 2018 г. смонтировано 96 комплектов АСУРГ, 37 запущено в работу. До конца года компания планирует внедрить 205 комплектов.

АСУРГ в режиме реального времени обновляет все контролируемые параметры и выводит их на экран диспетчера, который может дистанционно корректировать работу газлифтного модуля.

Цель внедрения:

Построение трехмерных цифровых геологических моделей стало естественной составляющей технологических процессов обоснования бурения скважин и составления планов разработки месторождений углеводородов, включая оценку экономической эффективности предлагаемых геолого-технологических мероприятий. В значительной степени это связано с усложнением строения разрабатываемых месторождений и новыми технологиями добычи, например, бурением горизонтальных скважин. Создание собственной линейки программного обеспечения в области моделирования и проектирования процессов разведки, разработки и обустройства месторождений позволит снизить зависимость от зарубежных программных продуктов и повысить эффективность производственных процессов.

Что сделано:

ООО "РН-УфаНИПИнефть" разработало прототип программного комплекса (ПК) для геологического моделирования "РН-Геосим", который использует технологии искусственного интеллекта.

Первая версия продукта позволит моделировать не менее 80% месторождений компании, а в перспективе, с развитием комплекса, процессы моделирования будут переведены на "РН-Геосим" полностью.

Результаты проекта:

Опытно-промышленная эксплуатация прототипа доказала эффективность применения "РН-Геосим" на месторождениях компании. В отличие от зарубежных аналогов разрабатываемый комплекс позволяет осуществлять в автоматизированном режиме построение геологических моделей различных месторождений.

Цель внедрения:

"Газпром нефть" и "Яндекс Терра" совместно обрабатывают сейсмические данные, полученные на производственных активах нефтяной компании.Такие проекты могут стать катализатором для создания отечественного интегрированного решения с широким функционалом, которое сможет составить конкуренцию зарубежным аналогам.

Что сделано:

Компания "Яндекс Терра" (ООО "Сейсмотек") и Научно-Технический Центр (НТЦ) "Газпром нефти" завершили двухлетнюю программу тестирования комплекса отечественного ПО Prime для обработки и интерпретации сейсморазведочных данных.

ПО Prime позволяет обрабатывать 2D и 3D морские и наземные сейсмические данные в сложных сейсмогеологических условиях: при сложном рельефе дневной поверхности, наличии неоднородностей в верхней части разреза, в условиях соляно-купольной и сильно дислоцированной тектоники, в шельфовых и переходных зонах, при наличии большого количества интенсивных кратных волн и т.п.

Следующим шагом "Газпром нефти" станет формирование цифровой платформы по выполнению полного цикла анализа данных с применением только отечественных решений.

Результаты проекта:

Практическая работа с выбранным ПО Prime показала возможность решения задач производственной обработки и последующей интерпретации результатов сейсмического проекта с использованием только российского ПО.

Результат обработки сейсмического материала в разработанной "Яндекс Террой" системе Prime ("Прайм") доказал существенный прирост объема получаемой полезной геологической информации. Данные первоначально были обработаны с помощью зарубежного ПО, что дало возможность провести детальное поэтапное сравнение.

Применение российского цифрового решения позволило качественно улучшить результат. В частности, получить более высокий уровень детальности изображения, на 20-30% превышающий показатели конкурента. Новая интерпретация позволила уточнить сейсмогеологическую модель месторождения и объем запасов, а также определить оптимальную систему разработки.

Цель внедрения:

Ключевые бизнес-процессы нефтехимической компании "Сибур" автоматизированы на базе платформы SAP ERP. С ней работает около 6 тыс. пользователей в крупных подразделениях холдинга. Холдинг планирует тиражировать систему на все свои площадки. Миграция корпоративных данных является важным элементом проектов перехода на новую платформу. Этот процесс связан с верификацией и нормализацией больших объемов информации, что делает его одним из самых трудоемких и сложных блоков внедрения ERP-систем. Неполнота и низкое качество данных обычно приводят к нарушению сроков ввода системы в эксплуатацию, к сбоям и многочисленным ошибкам в ее работе. Поэтому руководство "Сибура" выделило миграцию данных в отдельное направление.

Что сделано:

В июле 2018 г. группа "Сибур" завершила вторую волну тиражирования корпоративной системы SAP ERP. Партнером нефтехимической группы по задачам миграции данных в рамках проекта выступила компания IBS.

Интегратор выполнил анализ существующих данных на производственных площадках, сформировал рекомендации по нормализации и дообогащению информации, а также разработал шаблоны миграции под функциональные требования системы. Далее команда специалистов площадок осуществила актуализацию данных и выгрузку, а специалисты IBS выполнили их комплексную проверку с последующей загрузкой в SAP. В рамках тестовой миграции были исправлены возникшие ошибки, благодаря чему продуктивная миграция прошла оперативно и без затруднений.

В ходе последнего тиражирования в рамках продуктивной миграции было загружено более 1,3 миллиона записей по всем ключевым направлениям SAP ERP: "Финансы", "Основные средства", "Казначейство", "МСФО", "Управление Инвестициями", "Обеспечение Производства", "Производство", "Общие справочники", "Продажа и Логистика" и "ТОиР".

По данным на август 2018 г., система SAP ERP внедрена и функционирует на томской, воронежской, пермской, кстовской, дзержинской, западно-сибирских площадках, в корпоративном центре и SiburInternational.

С августа 2018 г. "Сибур" и IBS приступили к тиражированию третьей волны SAP ERP на новых площадках, в том числе на "ЗапСибНефтехим" — крупнейшем нефтехимическом заводе в России, который строится в городе Тобольске. В рамках третьего этапа SAP ERP тиражируют на тобольскую, тверскую и благовещенскую площадки, на этих предприятиях система начнёт работать с января 2019 г.

Результаты проекта:

В рамках проекта удалось достичь четкого алгоритма миграции больших объемов данных, что позволило закрыть первый месяц работы в новой системе без задержек, в соответствии с внутренними регламентными сроками. Внедрение новой платформы на всех площадках повысит точность модели планирования производства, сократит затраты на ремонты и техническое обслуживание и повысит достоверность данных.

Цель внедрения:

"Сургутнефтегаз" и ОМК строят единую платформу на блокчейне для того, чтобы контролировать процесс использования труб для нефтяной компании. Технология распределенного реестра обеспечит безопасность и прозрачность транзакций.

Что сделано:

"Сургутнефтегаз", "Объединенная металлургическая компания" (ОМК) и РЖД запустили пилотный проект c использованием технологии блокчейн в процессе поставки нефтегазовой компании металлических труб от входящего в ОМК Выксунского металлургического завода. Транспортировку труб от производителя к заказчику осуществляет РЖД.

На блокчейне реализован журнал аудирования этого процесса. Он включает отгрузку труб с завода, их транспортировку, приемку товара и определение, содержит ли он брак или нет. Производитель отмечает в облаке, что товар готов к отгрузке, со стороны РЖД вносится отметка, что товар находится в пути. Когда трубы приезжают в "Сургутнефтегаз", компания ставит отметку о получении. Если в товаре обнаружен брак, отметка об этом также заносится в блокчейн-облако, чтобы отправить трубы обратно. В облаке также хранятся сертификаты продукции. У всех участников процесса есть к нему доступ и возможность посмотреть записи о произведенных транзакциях. Войти в облако можно с любого устройства.

В проекте используются решения SAP Leonardo Blockchain, SAP Cloud Platform, пользовательский интерфейс - SAP Fiori.

Участники пилотного проекта планируют приглашать другие нефтегазовые и металлургические компании к созданию единой электронной площадки, в которой был бы задействован блокчейн. На площадке могут храниться сертификаты различной продукции, а также могут быть реализованы закупочные, финансовые и другие процедуры между поставщиками и заказчиками.

Результаты проекта:

Использование технологии блокчейн в проекте решает задачи аудита и обеспечивает контроль контрафакта. В любой момент времени можно поднять информацию об операциях, которые проводились с той или иной трубой и на уровне самого "Сургутнефтегаза", и на уровне поставщика и логистики. Помимо этого, решение на блокчейне оказалось наиболее экономически выгодным из всех рассматриваемых.

Цель внедрения:

От стабильной эксплуатации установки по первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-7, запущенной на "Танеко", зависят качество и выход сырья, использующегося для дальнейшей переработки на НПЗ. Технологические процессы, протекающие на установке, чувствительны к входному сырью, правильности функционирования системы охлаждения, диапазону рабочих температур. Поэтому очень важно в автоматическом режиме получать информацию о любых отклонениях от нормального режима работы.

Что сделано:

В октябре 2017 г. компании Танеко" и "Лаборатория Касперского" приступили к совместной работе над проектом, в котором были применены технологии машинного обучения по телеметрии технологических процессов и искусственного интеллекта для обнаружения кибератаки на установку ЭЛОУ-АВТ-7. В ходе проекта построена нейросетевая модель, способная обнаруживать аномалии. Система способна дообучаться, если становятся доступны ранее не учтенные данные по нормальной работе. Защитное решение на базе алгоритмов машинного обучения обладает большей гибкостью, в отличие от экспертной системы, которая работает на множестве жестко заданных правил.

В феврале 2018 г. система была введена в пилотную эксплуатацию в режиме мониторинга в реальном времени с обеспечением в автоматическом режиме обнаружения отклонений процессов от их нормального поведения.

В июле 2018 г. "Танеко" приступила к опытно-промышленной эксплуатации системы раннего обнаружения отклонений (аномалий) в технологическом процессе установки ЭЛОУ-АВТ-7.

Результаты проекта:

За время работы системы удалось обнаружить различные типы аномалий: отклонения технологического процесса, связанные с периодами смены режимов; переводы контуров управления в ручной режим; ситуации, связанные с некорректными показаниями датчиков. Таким образом, за счет внедрения системы специалисты по информационной безопасности и по технологическим процессам получили инструмент для автоматического раннего оповещения об опасных ситуациях, обнаружении аномалий и их интерпретации, интуитивный интерфейс с трендами параметров процессов и анализом отклонений.