Через цифру – к нефти
Будущее нефтяной индустрии – в переходе к цифровому двойнику актива
Исторически востребованность трехмерных моделей в нефтедобыче связана с необходимостью комплексирования больших массивов разнородных данных. Они нужны для численной оценки всех процессов блока: от подсчета запасов до экономической оценки рентабельности добычи.
По мере развития технологий сбора данных, мониторинга и аналитики модели стали применять как часть более функциональной системы. Это позволило использовать цифровые копии или цифровые двойники (ЦД). В добывающей промышленности они помогают оптимизировать разработку месторождений полезных ископаемых.
Все цифровые копии сложных реальных объектов создаются на основе значительного объема разнородных данных, концептуальных или математических моделей, лабораторных исследований, данных контрольно-измерительных приборов (КИП) в реальном времени и т. д. При этом цифровые двойники регулярно обновляются с целью поддержания актуального статуса объекта.
Разберемся с терминами
В свете развития ИТ-индустрии, совершенствования математических и цифровых инструментов, а также аналитических алгоритмов, в обиходе появились такие термины, как "цифровой двойник месторождения/системы разработки", "цифровое/умное месторождение", "платформа". Это вызывает множество вопросов и дискуссий, которые затрагивают не только теоретические, но и практические аспекты внедрения и использования подобных инструментов.
Согласно определению из национального стандарта РФ, цифровой двойник представляет собой детальное моделирование конфигураций физических сущностей и динамическое моделирование изменений продукции, процесса и ресурсов в процессе производства.
При этом двойник всегда основан на математической модели, которая постоянно обновляется и изменяется по мере изменения физического аналога. Это необходимо для синхронного представления состояния, условий работы, конфигурации продукта и состояния ресурсов.
3D-модель в нефтедобыче – объемная имитация месторождения, хранящаяся в памяти компьютера в виде многомерного объекта. Она позволяет исследовать и прогнозировать процессы, протекающие при разработке в объеме резервуара, и уточняется новыми данными на протяжении всего периода эксплуатации месторождения.
В настоящее время в обиходе используется достаточно много терминов для описания ИТ и интеллектуальных инструментов управления разработкой месторождений нефти и газа и добычей на них. Разница в терминологии возникает по причине относительной новизны инструментов и отсутствия единых регламентов отрасли. Ряд терминов может быть отнесен скорее к коммерческим названиям, нежели к различным технологиям.
При построении 3D геологической модели объектом моделирования является начальное состояние пласта. Модель решает задачу оценки запасов и проектирования бурения. Обновляется раз в квартал или после бурения скважины, либо в зависимости от регламентов конкретного предприятия. С объектом взаимодействует пассивно – модель учитывает только начальное состояние залежи.
3D гидродинамическая модель – динамическая модель движения флюида в пласте, реализованная на основе 3D геологической модели. Используется для оценки объема добычи, проектирования дополнительного фонда бурения, а также мероприятий по повышению коэффициента извлечения нефти (КИН). Обновляется раз в квартал, часто – по секторам, так как при большом фонде скважин требуются значительные инфраструктурные мощности. Взаимодействует с объектом посредством отслеживания текущего состояния залежи для расчета прогноза: на основе модели планируются воздействия на пласт, в результате чего возможно изменение начальных характеристик всего пласта или его части. Но данные процессы очень длительные, и до получения результата могут пройти годы.
Технологические модели отражают поверхностную инфраструктуру и трубопроводы и служат для оценки ограничений инфраструктуры и сценарного анализа. В отличие от гидродинамических моделей технологические позволяют в режиме реального времени (или близком к нему) оценивать воздействие на моделируемый объект и фиксировать результаты. Например, перенаправление потоков способно снизить давление в сети сбора, что, в свою очередь, приведет к увеличению дебита скважин. Основная проблема – это организация сбора данных и обновления модели для поддержания ее в актуальном состоянии.
Модель ограничений + интегрированная модель объединяет в себе гидродинамическую модель пласта с технологическими, логистическими и финансово-экономическими моделями, позволяя оценить потенциал каждого узла и всей цепочки в целом, а также определить узкие места. Это способствует оптимизации принятия управленческих решений по активу. Обновляется при обновлении модели одного из составляющих ее узлов.
Цифровой двойник – виртуальное представление физического объекта, процесса или системы. Данный инструмент используется для моделирования, анализа и оптимизации их работы в режиме реального времени.
Для задач цифровизации отрасли в их современном виде лучше всего подходит именно формат цифрового двойника месторождения. По сути, он представляет собой эволюцию интегрированной модели. Их часто путают, однако отличие принципиальное: цифровой двойник предполагает обновление в реальном времени.
Эволюция двойников
Для создания качественного ЦД требуются большие затраты – как финансовые, так и человеческие. Поэтому оптимальным решением является поэтапное развитие двойника, позволяющее быстрее получать эффекты, а также максимально точно настроить его под потребности конкретного актива(рис 1).
Цифровой двойник разрабатывается поэтапно, и по мере увеличения технологической сложности повышается и ценность тех задач, которые решаются с его помощью.
Базовым этапом является мониторинг, который может быть осуществлен даже на активах с относительно невысокой технологической зрелостью. Основная задача данного этапа – настройка и хранение поступающих данных, в том числе данных реального времени. "Реал тайм" характеризуется значительными массивами информации. Следовательно, анализ таких данных трудоемок и продолжителен по времени, поэтому важная задача – типирование данных по сложности и извлечение ценной для принятия решений информации.
Далее следует этап диагностики. Благодаря накопленным ранее кондиционным данным уже появляется возможность проводить статистический анализ для определения причин отклонений, анализировать эффективные мероприятия на сформированных базах знаний и, соответственно, принимать решения на основе данных и с меньшей степенью неопределенности.
В стадии предсказания в цифровом двойнике появляются интеллектуальные средства анализа, такие как предиктивная аналитика и данные прогнозных расчетов, произведенных в комплексах моделирования. Это позволяет принимать решения в среднесрочной и долгосрочной перспективе, но не учитывает различные вводные, которые могут изменяться со временем или которые оцениваются как неопределенности.
Оптимизация – высокая технологическая степень развития двойника, на данном этапе производится интеграция с геолого-техническими моделями. Обновление происходит в режиме обратной связи, что минимизирует ручной труд по актуализации моделей. Также используются инструменты искусственного интеллекта, что делает возможным применение различных сценариев и входных данных для поиска наилучших решений. Как правило, цифровой двойник на этой стадии существует как единая среда для работы специалистов различных направлений.
Со временем каждый цифровой двойник становится уникальным и позволяет решать задачи конкретного предприятия. То есть если на первой стадии функционал различных двойников очень схож, то в последующем они развиваются по индивидуальным траекториям.
Преимущества и недостатки ЦД
С помощью ЦД в сфере нефтедобычи можно обнаруживать аномалии в процессах и достигать различных функциональных целей. Например, фиксировать изменение показателей добычи относительно плана, предупреждать перерасход материалов –бурового раствора, метанола и т. д. Также отслеживаются предаварийные предупреждения, например образование парафина или газогидратов.
Таким образом, цифровые двойники обеспечивают следующие преимущества. Во-первых, уменьшается время реагирования и принятия решений, что приводит к сокращению потерь и снижению рисков возникновения аварийных ситуаций.
Во-вторых, происходит разрушение так называемых функциональных колодцев между подразделениями, повышается качество принятия решений за счет "бесшовного" потока данных и снижения влияния человеческого фактора.
В-третьих, на этапе создания цифрового двойника организуется процесс управления данными, что оказывает положительное влияние и на смежные процессы.
Все вышеперечисленные факторы ведут к снижению затрат за счет сокращения непроизводительного времени и потерь, повышения точности планирования, увеличения эффективности мероприятий и как следствие – роста добычи.
Впрочем, как и любая технология, цифровые двойники имеют некоторые ограничения и недостатки. Вот основные опорные пункты их критики:
- Отсутствие стандартизации. Каждая организация может иметь свой собственный подход к созданию и развертыванию ЦД. Это может привести к проблемам совместимости и ограничить возможность интеграции.
- Качество данных. Все ЦД полагаются на данные физических систем или процессов для точного моделирования. Если эти данные неточны, неполны или устарели, то виртуальная копия может давать искаженную картину реальной системы или процесса.
- Сложность и стоимость. ЦД могут быть сложными, трудоемкими и дорогими в разработке и обслуживании решениями, требующими знаний в области науки о данных, моделирования и программной инженерии.
- Ограниченная применимость. ЦД могут не подходить для систем с низкой доступностью данных или систем с ограниченным диапазоном поведения. То есть функционал инструмента может оказаться избыточным для определенного типа объектов, которые устроены достаточно просто или в работе которых наблюдается ограниченная вариативность сценариев.
Тем не менее будущее нефтяной индустрии – в переходе к цифровому двойнику актива. Он позволяет интегрировать все необходимые опции конкретного предприятия. Если ЦД месторождения дает возможность оперировать на уровне производственных показателей, то на основе ЦД актива можно анализировать уже денежные потоки, чистую приведенную стоимость (NPV), индекс доходности (PI) и другие показатели.
Иными словами, ЦД актива расширяет перечень вопросов, на которые можно получить ответ, за пределы чисто технологических моментов. Можно уйти в экономику проекта, посмотрев, как новый график работы или технологический апгрейд критически важного оборудования отразятся на месячной выручке.
В итоге можно отметить, что практика реализации ЦД месторождений и активов постоянно совершенствуется за счет развития технологической составляющей, а также благодаря накоплению опыта работы с инструментами. Уже сейчас это делает цифровые двойники надежным инструментом современной нефте- и газодобычи, а в будущем потенциал для генерации дополнительной практической пользы для отрасли будет только расти.
Об авторе
