10 февраля 2021

Как искусственный интеллект повышает производственную безопасность и эффективность нефтегазовых операций

Искусственный интеллект в нефтегазе.

Отрасль нефти и газа является одной из самых активных в плане внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Пандемический кризис в 2020 году придал импульс к ускорению цифровой трансформации и внедрению технологии. Только в нефтегазовой промышленности ИИ был оценен в 89 млн долларов в 2019 году, и ожидается, что среднегодовой темп роста составит 10,14% с 2021 по 2026 год. Минэнерго оценивает накопленный эффект от внедрения ИИ в российском нефтегазе в размере 700 млрд руб./год. 

Нефтегазовые компании серьезно экспериментируют с современными технологиями для повышения своей эффективности и доходов. Используя искусственный интеллект в нефтегазовых операциях, корпорации могут разрабатывать алгоритмы для ведения бурения на суше и на дне океана. Организации по всему миру стараются сделать процессы разведки и добычи более эффективными и оптимизированными. 

Инструменты искусственного интеллекта могут помочь нефтегазовым компаниям в оцифровке записей и могут автоматизировать анализ собранных геологических данных, что может привести к потенциальному выявлению проблем, таких как коррозия трубопроводов или увеличение использования оборудования. Машинное обучение позволяет компаниям также улучшать производительность и добычу.

ИИ имеет множество приложений в нефтегазовой отрасли, например, оптимизация добычи с помощью компьютерного зрения для более быстрого анализа сейсмических и геологических данных, минимизация времени простоя для профилактического обслуживания нефтегазового оборудования, понимание коллектора и моделирование для прогнозирования рисков коррозии нефти с целью снижения затрат на техническое обслуживание. 

Аналитики компании Smartgopro подготовили Обзор кейсов применения цифровых технологий в нефтегазовом секторе в 2019-2020 гг. Получить обзор можно бесплатно, по запросу:

Но не менее важным фактором является обеспечение безопасности операций и инфраструктуры на предприятии. Проекты ИИ решают задачу «интеллектуализации» рутинных процессов производства, высвобождения человеко-часов для решения стратегических и экспертных задач, и повышая физическую безопасность работников.

Оптимизация человеко-ресурса. Цифровые двойники на предприятиях «Сибура».

Цифровые двойники и ИИ сегодня влияют на деятельность многих промышленных предприятий: их используют все крупнейшие лидеры отрасли. Одна из их важных функций — предоставление информации о состоянии оборудования и рисках безопасности.

Компания «Сибур» внедрила уникальную для России технологию цифрового моделирования работы реактора полиэтилена высокого давления.
Основа цифровой модели – комплексное математическое описание основных параметров и характеристик процесса производства полиэтилена высокого давления.

Использование модели позволяет находить оптимальный режим работы установки в ходе проведения экспериментов без остановки производственного цикла. По данным компании, только в рамках внедрения цифровой модели на предприятии «Томскнефтехим» протестировано около 139 комбинаций работы оборудования, расхода сырья и инициаторов реакции. На такой объем физических экспериментов команде специалистов понадобилось бы около 10 лет без вмешательства машины. Масштабирование проекта возможно и на нефтегазохимических производствах. 

Оптимизация техпроцесса с помощью цифрового моделирования «позволила сократить удельный расход дорогостоящих добавок на 12% без потери качества продукции, а эффект экономии от внедрения технологии в масштабах предприятия оценивают примерно в 50-60 млн руб. в год.

На пути к нулевому травматизму. Цифровой двойник рабочего места на заводе «Сахалин Энерджи».

«Сахалин Энерджи» на заводе СПГ в рамках комплексного планового останова на объектах газовой инфраструктуры применила систему цифрового двойника рабочего места.

В основе системы лежит принцип видеоконференции. Главная идея – проведение онлайн включения инженеров и узкопрофильных специалистов территориально-распределенной команды непосредственно в ходе ремонтных работ. Система представляет собой взрывозащищенные шлемы удаленной поддержки, соединенных с планшетами и программными продуктами для обеспечения бизнес-процессов, которые используются на промышленных участках.

Технологический подход позволил исключить неточности во время сложных операций и обеспечить своевременное вмешательство инженерной поддержки.

«Техническое новшество дает прекрасную возможность удаленно контролировать соблюдение правил техники безопасности на производстве и наблюдать за передвижением сотрудников в разных рабочих зонах, что особенно актуально во время плановых ремонтных работ. Это важный шаг на пути к нулевому травматизму и цифровизации бизнес-процессов в рамках проекта «Сахалин-2», – отметил Оле Мыклестад, директор по производству «Сахалин Энерджи».

Требования безопасности под контролем компьютера. Видео аналитика на транспорте «Газпром нефти».

«Газпром нефть» одной из первых нефтегазовых компаний обратила внимание на возможности использования технологий видео анализа в производственных процессах еще много лет назад. В пилоте «Видео аналитика на транспорте» компьютер научился отслеживать нарушения требований безопасности водителями, распознавая опасные действия по положению тела и движениям. Позднее подобное решение для удаленного мониторинга стали внедрять и на буровых установках. 

В рамках проектов по мониторингу промышленной безопасности на ряде предприятий холдинга внедряется решение по автоматизированному удаленному мониторингу безопасности на буровых установках и внедрение системы контроля правил дорожного движения. Эти разработки включают применение имеющегося опыта в ранее реализованных проектах и разработку новых интеллектуальных решений.

 Предотвращение утечек и рисков аварии. Самообучающаяся программа и интеллектуальные роботы компании Сhevron.

Компания Chevron применяет алгоритм раннего нахождения утечек из нефтепроводов и газопроводов. База инновации — проверка акустических сигналов и видеопотока. Система под названием Catalyst Program включает технологию искусственного интеллекта с самообучением. Анализируя поступающую с трубопровода информацию, вычислительный центр Catalyst определяет наличие небольших утечек, грозящих превратиться в крупную аварию. Благодаря раннему обнаружению проблем их можно значительно быстрее ликвидировать. 

Американская компания также с каждым годом активнее использует интеллектуальных роботов для повышения безопасности и надежности при снижении затрат. За счет использования роботов-змей, БПЛА и других разно-функциональных машин с передовым оборудованием, компания исключает доступ человека в ограниченное пространство, избегает работы на высоте, расширяет возможности реагирования на чрезвычайные ситуации и трансформирует свои операции. 

Экономические результаты и прогнозы.

Внедрение ИИ в технологические процессы предприятия достаточно быстро окупается – с его помощью сокращаются простои и обеспечивается непрерывность процесса. Используя цифровые технологии в сочетании с ИИ, компании могут по-новому и более эффективно решать традиционные проблемы, связанные с эксплуатацией оборудования. 

Технологии машинного обучения наряду с нейронными сетями и интернетом вещей, позволяют автономно находить угрозы безопасности и уведомлять о них сотрудников. В условиях повышенной опасности, они успевают среагировать на проблему еще до того, как произойдет катастрофа. 

Применение видео аналитики, составление тепловых карт, анализ наличия комплектов средств индивидуальной защиты на работниках, контроль опасных зон – снижает уровень травматизма в среднем на 50%. 

Прогноз оптимизации затрат при использовании технологий предиктивной аналитики составляет 15-20% численности штата ремонтных бригад и уменьшения времени простоя оборудования во время ремонтов. 

Развитие систем искусственного интеллекта организует промышленную автоматизацию на принципиально другом уровне. Отрасль продолжит развивать проекты использования искусственного интеллекта и машинного обучения, согласованных с датчиками и другими устройствами Интернета вещей, для снижения затрат и оптимизации использования человеческого ресурса, а главное – обеспечения производственной безопасности. 

При этом, отсутствие дополнительных и квалифицированных специалистов по ИИ является серьезным препятствием, отмечают эксперты, которое необходимо преодолеть с точки зрения достижения необходимого уровня внедрения ИИ во всех бизнес-операциях. 

Многим предметным экспертам, инженерам и операторам придется за очень короткий период времени осваивать новые навыки и довериться искусственному интеллекту и другим современным технологиям.  

Так, компания Royal Dutch Shell PLC начала в 2020 году расширение онлайн-программы, которая обучает своих сотрудников навыкам искусственного интеллекта, что является частью усилий по сокращению расходов, совершенствованию бизнес-процессов и увеличению доходов.

Интересует консультация и варианты индивидуальных программ корпоративного обучения цифровой трансформации для руководителей и сотрудников Вашей компании? Закажите индивидуальную консультацию для вашей компании: 

Можете посмотреть видео запросив доступ на  конференцию "Digital OiL&Gas", которая  проходила 17-19 февраля 2021 года, рекомендуем сделать это прямо сейчас. 

Больше информации - на официальной странице онлайн события: https://smartgopro.com/digitaloilgas/

Унать больше о мероприятиях и услугах компании можно по телефону +7 (495) 128 37 03 или электронной почте info@smartgopro.ru. 

В подготовке статьи использованы официальные источники компаний:
Сахалин Энерджи [http://www.sakhalinenergy.ru/ru/news/5543/]
Сибур, взято из С-News [https://www.cnews.ru/news/top/2020-11-05_sibur_vnedril_tsifrovoe]
Газпром-нефть [https://www.gazprom-neft.ru/press-center/sibneft-online/archive/2017-october/1205495/]
Chevron, взято из jwenergy.com [https://www.jwnenergy.com/article/2017/8/23/pipeline-leak-detection-system-gets-boost-chevron-/]
Shell [https://www.shell.com/energy-and-innovation/digitalisation/digital-technologies/shell-ai.html

Над материалом работали постоянные авторы блога SmartGoPro – Елена Попова, Анастасия Баранова.

Актуальные новости и аналитика в сфере цифровизации