Цифровой двойник

Два в одном: для чего заводу нужен цифровой близнец

Цифровые технологии позволяют значительно увеличить эффективность всех промышленных процессов. Российский бизнес (по крайней мере самый передовой) вопреки традиции не выпал из глобального тренда, запустив процесс цифровой трансформации. Яркий пример этого — нефтегаз. Одно из самых перспективных оптимизационных направлений, предоставляемых «Индустрией 4.0», — создание цифровых двойников отдельных установок или даже целых производственных комплексов.

Дублирование по-новому

Эксперты во всём мире прогнозируют окончательное пришествие цифровой эпохи уже в ближайшем будущем. «Цифровая революция проникает во все сферы жизни и в каждую отрасль экономики. Многие вещи сегодня воспринимаются как должное, хотя пять-десять лет назад их просто не существовало», — отмечает директор группы по природным ресурсам и сырьевым товарам Fitch Ratings Дмитрий Маринченко. Пожалуй, к таким вещам можно уже отнести и технологию создания «цифровых двойников», или, как их называют c легкой руки авторов идеи — инженеров НАСА, «цифровых близнецов» (digital twins).

Впервые это понятие появилось в 2003 году после публикации статьи профессора и помощника директора Центра управления жизненным циклом и инновациями в Технологическом институте Флориды Майкла Гривса «Цифровые близнецы: превосходство в производстве на основе виртуального прототипа завода». Объяснения ему даются разные. Например, по мнению доктора философских наук, вице-президента по исследованиям программного обеспечения GE Global Research Center Колина Дж. Пэрриса, слова которого приводит Sciencepop, цифровые близнецы — это гибридная модель (одновременно физическая и цифровая), которая создается специально для определенных целей бизнеса, например, предсказать неудачи, снизить затраты на обслуживание, предотвратить незапланированные отключения. Впрочем, так как речь идет о науке, в разных источниках описания технологии отличаются друг от друга непринципиально и, по сути, являются развитием с учетом возможностей «Индустрии 4.0» методов цифрового проектирования, которые в архитектуре, например, используются уже не один десяток лет и называются BIM (building information modeling, информационным моделированием здания). Смысл в создании трехмерной модели, связанной с информационной базой данных, в которой каждому элементу можно присвоить дополнительные атрибуты. Изменение одного из параметров проекта влечет за собой автоматическое изменение остальных связанных с ним параметров и объектов. При этом информационная модель существует и после возведения здания, позволяет управлять всем его жизненным циклом вплоть до сноса.

Четвертая промышленная революция придала технологии новую глубину. Концепция digital twin подразумевает соединение физического и цифрового мира через взаимодействие оборудования и аналитического программного обеспечения, полностью выполняя главный принцип «Индустрии 4.0»: переход к использованию киберфизических систем. Если проще, в рамках технологии digital twin для физического объекта, единицы оборудования или целого процесса, создается математическая модель, которая в дальнейшем используется для анализа поведения объекта. Более того, цифровая модель постоянно обновляется, чтобы максимально полно соответствовать текущему рабочему режиму реальной установки. Это дает возможность выявить непредусмотренные изменения в процессах, оптимизировать режимы работы оборудования, предотвращать поломки и аварии, что в итоге позволяет существенно повысить надежность и эффективность эксплуатации.

Такие возможности заставили обратить пристальное внимание на технологию практически все ведущие компании мира, что в итоге вывело digital twin в десятку главных стратегических технологических трендов 2017 года (по данным Gartner).

Старший консультант VYGON Consulting Дарья Козлова отмечает, что нефтегазовая отрасль всегда была одной из передовых в плане внедрения технологий и сегодня «дополнительными стимулами этому служат сохраняющиеся невысокие цены на нефть, увеличение конкуренции со стороны электромобилей и возобновляемых источников энергии». Поэтому место для «цифровых близнецов» в нефтегазе также нашлось.

Оцифрованная нефть

Аналитик VYGON Consulting Яна Фешина отмечает, что сейчас практически все большие компании используют отдельные цифровые технологии: роботов, дроны, дополненную реальность и визуализацию. При этом IT-корпорации прогнозируют, что в скором времени центр прибыли в нефтегазовом секторе сместится к ним в связи с повышением зависимости рентабельности «нефтянки» от анализа больших данных.

«Конечно, прибыль компании в первую очередь зависит от того, сколько нефти мы добудем, сколько нефтепродуктов произведем и продадим. Но в немалой степени она также зависит от качества и скорости принимаемых решений. А это уже вопрос доступности качественной информации и способности ее эффективно обрабатывать. Поэтому вполне можно представить, что нефтяная компания в ближайшем будущем де-факто будет IT-компанией, работающей с информацией о нефти и нефтепродуктах».

Константин Кравченко глава департамента информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций «Газпром нефти»

С помощью графических процессоров визуализации сейсмических данных в компании Chevron создаются точные трехмерные модели месторождений, которые позволяют эффективнее определять места для бурения скважин. Продукты Shell, созданные на основе машинного обучения для проведения сейсмической разведки, становятся эффективными инструментами автоматического обнаружения и классификации геологических структур на сухопутных и морских нефтегазовых месторождениях. Активно внедряются системы «Интеллектуальное месторождение», представляющие собой сплав IIoT, big data и AI. «Например, технологии позволили Shell повысить общий коэффициент извлечения нефти на 10%, газа — на 5% и ввести в разработку скважины, многие из которых были нерентабельными из-за большой удаленности», — говорит Яна Фешина.

Технологии, еще недавно применявшиеся только в космической отрасли, сегодня активно внедряются на предприятиях вполне «земной» направленности
Фото: images.nasa.gov

Задача систем, которые внедряются на НПЗ, — это прежде всего мониторинг состояния оборудования, сокращение сроков и количества ремонтов и простоев, затрат, а также оптимизация производства на основе использования технологий «Индустрии 4.0» в управлении заводом. И основа для внедрения оптимизационных схем нового поколения — как раз технология цифровых двойников, освоением которой активно занялась российская «Газпром нефть».

Золотая середина

Цифровой двойник установки НПЗ должен заключать в себе максимально полную информацию о каждом ее элементе, включая данные о характеристиках деталей и узлов, инженерных систем, средств автоматизации, их сроках службы, периодах обслуживания и т. д. Кроме того, двойник должен содержать детальное описание физико-химических процессов, процессов потребления и выработки энергии, а также все возможные параметры входного сырья, приходящего на установку, и все возможные продукты производства. То есть речь идет о создании сложнейшей математической модели, позволяющей просчитать влияние изменения любых внешних и внутренних условий на всю систему.

Однако у таких точных цифровых двойников есть большой недостаток: они не только сложны, но и очень дороги. «Индустрия 4.0» предлагает и другой вариант получения математических моделей установок: за счет средств машинного обучения — нейросетей, использующих уже существующий огромный массив данных о работе оборудования. Но такого двойника потребуется переобучать после любой реконструкции, модернизации и даже ремонта, предполагающего замену какого-либо узла установки.

В «Газпром нефти» считают, что оптимальным решением станет гибридный подход, предполагающий использование нейросетей там, где процесс трудно описывать, но при этом он достаточно постоянен. Для процессов, которые могут меняться в широком диапазоне, лучше использовать точные цифровые двойники. Компания уже приступила к оцифровке производственных объектов, начав на Московском НПЗ с создания цифрового двойника установки гидроочистки бензина каталитического крекинга, а на ОНПЗ — установки первичной переработки нефти. Комплексные же пилотные решения в этой сфере создаются на базе активов битумного бизнеса компании. В Шымкенте (Казахстан) в рамках проекта BitumPlant создается полностью оцифрованный завод-робот с возможностью удаленного управления. Там разворачивается цифровая система метрологического онлайн-контроля с каналами передачи больших потоков информации из автоматизированной системы управления техпроцессами в «озеро данных» и создаются самосовершенствующиеся цифровые двойники. На Рязанском заводе битумных материалов в рамках проекта BitumLab отрабатываются принципы создания модульной архитектуры цифрового двойника целого производственного актива, создаются алгоритмы для создания самообучающейся системы оптимизации производственного процесса, разрабатываются средства предписывающей аналитики для управления эффективностью производства и системы контроля качества сырья и продукции в режиме онлайн.

Все удачные решения, найденные опытным путем на «маленьких» битумных заводах, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством. Платформу, которую пока не удалось создать никому в мире.

«Сегодня мы хотим заглянуть за горизонт программы модернизации нефтеперерабатывающих заводов. Как будут развиваться наши НПЗ после того, как ее основные мероприятия будут реализованы? На наш взгляд, после резкого увеличения глубины переработки за счет строительства новых установок у данного сегмента останется два основных инструмента дальнейшего повышения эффективности: "информатика" и "химия". То есть внедрение IT-решений, повышающих надежность и эффективность производственного процесса, и программа НИОКР, направленная на разработку новых катализаторов и технологических процессов».

Сергей Вакуленко начальник департамента стратегии и инноваций «Газпром нефти»
Параллельно с масштабной модернизацией производства, на Омском НПЗ началась оцифровка ключевых установок
Фото предоставлено ПАО «Газпром нефть»

Технология цифрового двойника используется в «Газпром нефти» и для сегмента upstream. На своем предприятии в Ханты-Мансийском автономном округе компания приступила к промышленной эксплуатации Центра управления добычей (ЦУД). Центр объединил ранее разработанные решения по повышению эффективности отдельных производственных процессов добычи в единую интегрированную среду и позволяет комплексно управлять эффективностью всего предприятия.

Одна из ключевых систем Центра управления добычей — цифровой двойник процесса механизированного подъема жидкости. В математическую модель включены все элементы производственного комплекса от скважины до сдачи нефти: насосы, системы нефтесбора, резервуарный парк. Расхождения параметров работы реального оборудования с идеальным режимом, который воспроизводит модель, позволяют автоматически диагностировать поломки, аварии, искать «узкие места», подбирать оптимальные режимы, оценивать влияние параметров одного элемента на всю систему, находя оптимальные варианты изменения ее конфигурации.

По оценке аналитиков, сейчас цифровая трансформация направлена больше в сторону увеличения эффективности действующих бизнес-процессов, это подтверждают и проекты мейджоров, и российских компаний. Однако в более долгосрочной перспективе можно ждать появления прорывных технологий. В России существует значительный нераскрытый потенциал добычи в традиционных регионах за счет вовлечения в разработку трудноизвлекаемых запасов (ТрИЗ), применения современных способов геологоразведки. Применение действующих технологий позволит дать дополнительные 150 млн тонн добычи. По мнению Дарьи Козловой, цифровые технологии, увеличивая эффективность геологоразведочных работ и скорость внедрения инноваций, позволят дать еще около 200 млн тонн дополнительной добычи к 2030 году.

Автор: Мария Власова

Также читайте