Использование возможностей когнитивного Интернета вещей для предприятий нефтегазовой отрасли.

В настоящее время внедрение технологий Интернета вещей IoT — одно из ведущих направлений модернизации систем управления предприятиями. Для предприятий энергетической сферы полного цикла производства включающих разведку-нефтегазодобычу-транспортировку-переработку и сбыт конечному потребителю продуктов углеводородного сырья это однозначно технологический мейнстрим. Привлечение опыта использования технологической модернизации на успешно выполненных пилотных проектах,  уже сейчас закономерно отобразился в финансовых рейтингах ведущих нефтяных компаний.

Эксплуатация систем связи в энергетическом секторе стала актуальной начиная с середины прошлого века. Диспетчерский контроль и сбор данных был реализован в т.н. (Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA) которая связывала между собой информацию, поступающую с производственных объектов — скважин, топливных емкостей, узлов насосного и трубопроводного оборудования. Архитектура SCADA была громоздкой и чрезмерно линейной. К неэффективности, связанной с безопасностью этого специализированного ПО, было много вопросов. Технологические процессы не были увязаны в единый цикл — стадии геол-разведки, рейтинговой оценки поисковых объектов, ГЕО, ТЕО, лицензирование, разработка и утверждение инвестиционного проекта, корректировка последнего в ходе поискового бурения и сопутствующих ему промыслово-геофизических работ. Все эти процессы  обслуживались огромным количеством сотрудников и обрастали невероятным объемом необработанной информации. Прогноз эффективности при этом был процессом скорее интуитивным, чем основанным на реальных цифрах. С масштабом иллюзорности анализа массивов, структурированных и особо ценных неструктурированных разно-векторных и разно-форматных данных (буровые отчеты, включающие отбор керна и литологические изыскания, каротаж, геофизические испытания скважин и перфорацию, инженерное сопровождение буровых растворов, выбор и поставка бурового оборудования, интенсификация скважин и ГРП, капремонт скважин…) знакомы все специалисты, имеющие отношение к нефте-газодобыче.

Использование технологии Интернета вещей (IoT) в значительной степени улучшила ситуацию с механизмом накопления, передачей, хранения и обмена информацией, вместе с тем усилилась артикуляция и спрос на автоматизированные когнитивные функции в автоматизации управления, позволяющие раскрыть существенные преимущества неструктурированных данных:

• унификацию различных форматов, структурированных и неструктурированных данных с целью их анализа; (ПОНИМАНИЕ)
• выявление процессных закономерностей, формирование наиболее приемлемого алгоритма действий и применение последнего (в виде своевременно представленной рекомендации в режиме реального времени) в ходе оценки аналогий; (СПОСОБНОСТЬ ДЕЛАТЬ ВЫВОДЫ)
• самообучение на основе накопленного опыта, статистического анализа факторов и корреляционных связей, генерация новых идей и отработка алгоритмов действий для них. (САМОБУЧЕНИЕ)
• передача опыта в виде сегментированной информации в современном формате новым поколениям сотрудников (СПОСОБНОСТЬ ОБУЧАТЬ)

Неизбежность интеграции  когнитивных систем с системами управления ресурсами предприятий (ERP), обусловлена целым рядом их революционных свойств. Природу которых, в частности, раскрывает совместное исследование IBM Institute forBusiness Value с аналитическим отделом журнала Economist. Особая роль в нем уделена требованиям современной бизнес-среды к быстродействию, которая наиболее выразительно может быть  обозначена цитатой Дэвида Уомака (David Womack) директора по стратегии и развитию бизнеса подразделения IBM Chemical and Petroleum industries «Время решает все…  Это гонка на время, которая должна обеспечить использование дорогостоящих активов в нужном месте в нужное время».

Действительно, в глобальном масштабе обеспечение добычи, транспортировки и переработки углеводородов осуществляется в режиме реального времени. В нефтегазовом секторе особенно ценны оперативные решения, характеризующиеся сложной архитектурой формирования стоимости, отсутствие которых ведет к многомилионным потерям от простоев. От своевременности их принятия зависит эффективность и безопасность производственной деятельности, что в свою очередь увеличивает прибыльность бизнеса, дает иммунитет к внешним негативным воздействиям и экономическим стрессам. Очевидно, что безопасность деятельности прямо пропорциональна снижению рисков для сотрудников, минимизации ущерба деловой репутации, сокращению числа аварий с негативными последствиями для окружающей среды. Когнитивные системы способны сводить и обрабатывать ПЕТАБАЙТЫ полученных из различных источников данных распознавать и интерпретировать взаимосвязи и что самое главное — выдавать рекомендации, фактически в режиме реального времени.

Не менее значимым свойством когнитивных систем, является приспосабливаемость к изменениям.  Когнитивные вычисления адаптивны во времени, что проявляется в способности учитывать спад цен на энергоносители, статистику прироста и динамику извлечения запасов, рост затрат на разработку углеводородов и изменения законодательства в области техники безопасности и охраны окружающей среды.

Уникальны возможности Когнитивных систем в самообучении и передаче опыта в современном формате новым поколениям сотрудников связанной с оптимизацией и кадровой политикой. Из перечня функциональных особенностей когнитивных систем, следует выделить  предоставление рекомендаций по аттестации действующих сотрудников, формирование штатных расписаний адаптация к новым форматам должностных особенностей. Прямым следствием внедрения когнитивных систем является существенная скорость решения самых разных задач, повышающая эффективность, способствующая минимизации рисков, сокращению затрат и росту прибыли.

Яркой иллюстрацией использования  когнитивных технологий, для предприятий нефтегазового сектора,  может быть автоматизированный синхронный мониторинг бурения, выбора оптимальных параметров режимов раскрытия пластов с проведением упреждающего анализа.  Когда данные предыдущих отчетов о бурении, проходке и петрофизических параметрах  горных пород и вмещающих пластовых флюидов, составов бурового раствора сравниваются в реальном режиме времени,  с поточными данными и пороговыми значениями.   Использование  технологии когнитивных систем, в данном процессе, позволяет с высокой степенью вероятности, определить и предотвратить риски заклинивания бурового долота, потери бурового инструмента, обрушения скважины и обсадных колон, отклонения от проектной траектории бурения. При этом достоверность прогнозирования достигает 74 % в течение трехчасового окна. Система самостоятельно  анализирует, делает прогноз и оповещает о необходимости срочного принятия превентивных мер имеющих огромное финансовое значение. Последствия пренебрежения могут стоить инвестору от десятков тысяч — в случае замены буровых растворов в ходе бурения и проведения каротажа до 1 млн USD в случае суточного простоя морской буровой установки. Сумма убытков может многократно увеличиться, если речь пойдет о техногенных авариях сопровождающимися загрязнением окружающей среды.

Имплементированная в Когнитивных системах от IBM технология распознавания аналогий позволяет экстраполировать геологические особенности залежей нефти и газа на поисковые объекты, произвести корректный перерасчёт запасов на функционирующих месторождениях, что способствует обоснованному выбору лицензионных площадей на разведочно-поисковом этапе и принятию решений на участие в тендере на разработку существующих месторождений.

Отдельно можно отметить минимизацию погодных рисков играющих далеко не последнюю роль для стабильной работы нефтедобывающих компаний. Когнитивные системы способны самостоятельно выбирать наиболее удачное время для буровых работ, вносить корректировки в календарные планы, используя метеосводки, данные аэрофотосъемки, данные со спутников, радаров и дронов.

Внедрение передовых когнитивных технологий, в полной мере характеризуемых перечисленными выше функциями способны достигнуть значительной эффективности производства. Об этом свидетельствуют существующие результаты успешных проектов внедрения когнитивных систем от IBM, в нефтегазодобывающих компаниях.

Однако, как справедливо отмечено аналитиками IBM, внедрению когнитивных решений должны предшествовать усилия по упорядочению операционной деятельности предприятий. Только с учетом этой подготовительной работы становится возможным обеспечить интеграцию данных для прогнозной аналитики с корпоративной системой управления ресурсами (ERP) и  использовать технологии Интернета вещей для эффективной работы предприятий нефтегазовой отрасли.