16+
Регистрация
РУС ENG
http://www.eprussia.ru/epr/373/8122570.htm
Газета "Энергетика и промышленность России" | № 17 (373) сентябрь 2019 года

«Сквозные, прорывные, подрывные»

Энергетика: тенденции и перспективы По материалам II Петербургского цифрового форума Татьяна РЕЙТЕР 380

Информационные технологии, применяемые в ТЭКе, повышают эффективность работы предприятий.

Тема практического решения основных задач цифровой экономики становится одной из самых обсуждаемых. В энергетике цифровая трансформация давно является ключевым драйвером технологических перемен.


Цифровые двойники уже не редкость

Крупные нефтегазовые компании за последние годы преуспели во внедрении тех или иных цифровых инструментов. Для нефтегазового сектора в первую очередь актуальна цифровизация процессов управления месторождениями: с их помощью собирают данные об окружающей среде и состоянии оборудования, на основании этой информации анализируют ситуацию, формируют рекомендации, корректируют работу. Это повышает эффективность эксплуатации скважин, помогает прогнозировать риски проведения технического обслуживания и ремонта оборудования, а в конечном итоге – сокращать операционные издержки и увеличивать добычу.

– Мы называем их не прорывными, а сквозными технологиями, – поясняет руководитель центра цифровой трансформации блока разведки и добычи (БРД) ПАО «Газпром нефть» Денис Прокофьев. – Это и искусственный интеллект, и машинное обучение, и интернет вещей IoT – все, что в итоге дает экономический эффект.

Все эти технологии пронизывают деятельность предприятия. По словам эксперта, на самых ранних этапах они помогают принять решение о том, нужно ли покупать лицензионный участок и за сколько, стоит ли строить горизонтальные скважины, проводить многостадийные гидроразрывы пластов. Здесь важны когнитивные системы, работающие с аналогами объектов. Когда начинается бурение скважин, то используется программа управления сложными системами – это уже технологии Индустрии 4.0 и интернета вещей.


Беспилотные аппараты позволяют обеспечить мониторинг более 2,5 тысячи линий электропередачи на нефтяных месторождениях Ямала.


– На всех дочерних предприятиях мы внедряем такую концепцию, как центр управления добычей, – рассказывает Денис Прокофьев. – Суть концепции в том, чтобы на основе разработанных в компании когнитивных систем оптимизировать добычу нефти из нескольких тысяч скважин, работающих в динамическом режиме. То есть тысячи насосов периодически включаются и выключаются, и управлять их согласованной работой с помощью диспетчеров было бы просто невозможно. На Приобском месторождении нефть добывается из примерно 4 тысяч скважин, и теперь только компьютер решает, когда запустить каждый насос и когда его выключить. Система позволяет распознать как можно раньше, когда скважина начинает «заболевать», и вовремя направить к ней ремонтную бригаду. В итоге по кустовым скважинам в ХМАО автоматизированное управление позволило на 2 % увеличить добычу.

Еще один пример – когнитивное предсказание аварий при бурении скважин. Система сама анализирует весь фонд скважин, сравнивает режим прохождения скважины с соседними аналогами и сигнализирует, если складываются опасные условия, которые могут привести к авариям. В тестовом режиме эта система прошла испытания на месторождениях Ямала и получила достаточно хорошие результаты, чтобы быть растиражированной на других дочерних предприятиях.


С высоты беспилотного полета

Перспективы дальнейшего внедрения цифровых технологий представители предприятий ТЭКа связывают в том числе с применением беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), хотя, признают спикеры, эксплуатация этих устройств в России значительно тормозится регуляторными ограничениями.

– Есть ряд возможностей, которые предоставляют беспилотники в самых разных областях, – рассказывает исполнительный директор ООО «АТЕК-Энерго» Дмитрий Зюрин. – Это обследование трасс магистральных трубопроводов, поиск утечек газа, нефти, возможных врезок. Это сбор данных для создания 3D-моделей. Это инспекция труднодостижимых объектов – котлов, печей, складов и т. д. Но дроны – это только средство сбора информации, очень важным становится программное обеспечение, с помощью которого полученная информация обрабатывается.

В компании «Ноябрьскэнергонефть» дроны используют для инспектирования воздушных линий электропередачи с 2014 года. Компания ведет разработку нефтяных месторождений на малодоступных территориях Ямала в сложных климатических условиях. Для того чтобы обеспечить мониторинг всех 2,5 тыс. км линий требуется много времени, и сама проверка сопряжена с высоким риском для безопасности сотрудников. Дроны делают эту работу быстрее, дешевле и безопаснее.


Когнитивные технологии помогают принять решение о том, нужно ли покупать лицензионный участок, стоит ли строить горизонтальные скважины и проводить многостадийные гидроразрывы пластов.


– БПЛА мы применяем давно, – говорит генеральный директор АО «СДС-Уголь» Геннадий Алексеев. – Сначала это был контроль больших по площади объектов, у нас они достигают 10‑50 кв. км. Сейчас мы используем беспилотники, чтобы делать сканирование поверхности и получать цифровую модель месторождения, а в перспективе на основе цифровой модели выполнять все необходимые решения от проектирования освоения месторождения до составления плана ведения горных работ.

При строительстве новых объектов технологии беспилотников применяются для поддержки принятия решений. Так, с помощью БПЛА можно составлять отчеты о состоянии дел, выполнять объемные расчеты, получать информацию о том, когда строительные материалы заканчиваются и нуждаются в пополнении, выявлять зоны потенциального риска на стройплощадке. В «Росатомстрое» в этом году стартует пилотный проект по «умной» обработке аэроснимков, который позволит проконтролировать объемы работы подрядчиков на нулевом цикле строительства.

В «Интер РАО» реализуются проекты по использованию БПЛА для обследования и диагностики генерирующего оборудования.

– Это позволяет не сооружать строительные леса, а проводить, например, дистанционную тепловизионную съемку, что сокращает сроки ремонта оборудования, – поясняет руководитель блока информационных технологий ПАО «Интер РАО» Дмитрий Алтухов. – Метод, безусловно, перспективный, учитывая, что программные технологии автоматической обработки результатов съемки только начинают развиваться, и здесь можно ожидать прорывных российских решений.


Говорит и думает робот

Любопытно, что многие технологии, с помощью которых сегодня эффективно перестраиваются бизнес-процессы, известны специалистам не первое десятилетие. По словам Дмитрия Алтухова, сейчас к прорывным их вряд ли можно отнести. Такие составляющие искусственного интеллекта (ИИ), как компьютерное зрение, нейронные сети, технологии распознавания речи, начинали развиваться с 1950‑1960‑х годов. Тогда их называли не просто прорывными, а подрывными. Математические, алгоритмические основы этих технологий с тех пор не изменились, хотя сейчас к ним добавились вычислительные мощности, новые каналы связи, машинное обучение, интернет, массивы накопленных баз данных, что значительно ускорило и упростило их применение.


Применение того, что условно считается искусственным интеллектом, начинает давать результаты, не объяснимые человеческой логикой


Примером может служить переход практически всех поставщиков энергоресурсов к обслуживанию клиентов через единый контактный центр, что позволило контролировать качество работы операторов или обходиться совсем без них, тем самым повышая экономические показатели сервиса.

– Мы реализовали проект клиентского дата-центра к 2015 году, – отмечает Дмитрий Алтухов. – При обращении в колл-центр с клиентом общаются и дают консультации роботы, то есть максимально полно используются технологии распознавания речи и синтезирования диалогов. Более чем в 50 % случаев результаты показаний счетчиков принимаются от физических лиц роботами в голосовом режиме.

Советник генерального директора по цифровой трансформации ПАО «Ленэнерго» Максим Мамаев рассказывает, каким образом в компании ведется работа по автоматизации работы с обращениями, которая значительно сокращает время их обработки и увеличивает пропускную способность центров обслуживания клиентов.

– При поступлении большого потока обращений заявителей система может в автоматическом режиме составить «черновик» ответа по самым разным направлениям и тем самым минимизировать работу оператора, – поясняет эксперт. – Таким образом, мы переходим от простого колл-центра к более интеллектуальной обработке заявки. В результате оператор получает уже сформированный объем информации для ответа, что экономит время и изрядное количество денег.

О том, что считать искусственным интеллектом, мнения участников дискуссии разделились. Несмотря на это, эксперты признали, что основной функционал ИИ – система принятия решения независимо от человека – уже сказывается на деятельности компаний.

– Применение того, что условно считается искусственным интеллектом, начинает давать результаты, которые никак не объясняются человеческой логикой, – отмечает Дмитрий Алтухов. – Казалось бы, если у потребителей есть задолженность, задача компании сегментировать аудиторию и оптимизировать каналы взаимодействия с должниками. Понятно, что среди них есть те, которым достаточно напомнить о задолженности СМС-сообщением или звонком робота, а не тратить ресурсы операторов. Но оказалось, что как только по отношению к должникам начинает применяться программа машинного обучения, то формируется динамическая модель, которая меняет взаимодействие с должниками. Программа ежемесячно пересчитывает и ежемесячно оптимизирует каналы воздействия, добиваясь возврата долгов, в результате чего сразу возникает существенная экономия и во времени, и в деньгах. Вот яркий пример, когда непонятная, с точки зрения человека, машинная логика дает хорошие результаты.

Цифровизация

Отправить на Email

Похожие Свежие Популярные

Войти или Зарегистрироваться, чтобы оставить комментарий.