Интеллектуальные системы управления процессами добычи нефти и газа в компании ОАО "Газпром"

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

• Введение
• 1. Теоретические основы интеллектуальных систем управления процессами добычи нефти и газа
• 1.1 Понятие интеллектуальной скважины
• 1.2 Интеллектуальные системы управления в России и за рубежом
• 2. Интеллектуальные системы управления процессами добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»
• 2.1 Общая характеристика процесса добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»
• 2.2 Использование интеллектуальной системы управления процессом добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»
• Заключение
• Список литературы

Введение

В последние года в области добычи нефти и газа регулярно упоминается термин «умное/интеллектуальное/цифровое месторождение». Эти прорывные инновационные технологии интеллектуализации разработки нефтяных и газовых месторождений дают возможности открывать новые стадии эксплуатаций старых месторождений и существенно уменьшить издержки на освоения и эксплуатации месторождения при стабильных повышениях результативности. На современном этапе развития мировой экономики это необходимые условия повышения конкурентоспособности нефтяных и газовых компаний.

В настоящее время большинство крупнейших международных нефтегазовых компаний имеют подразделения, занимающиеся разработкой и имплементацией принципов интеллектуального месторождения: «Умные месторождения» («Smart Fields») в компании Shell, «Месторождение будущего» («Field of the Future») в компании BP и «iFields» в компании Chevron и др. Аналогичные подразделения имеют также крупные национальные нефтяные компании на Ближнем Востоке, в частности Saudi Aramco, Petrobras, Kuwait Oil Company и др. В России в связи со стратегической ролью нефтегазового комплекса в экономике страны предполагается увеличить инвестиционные капиталовложения для внедрения интеллектуальных технологий в данной сфере.

Постоянное повышение эффективности работы действующего фонда скважин -- увеличение текущего уровня добычи при одновременном снижении себестоимости добываемой нефти невозможно без внедрения новых перспективных технологий, объединяющих техническую и информационную составляющую.

Цель работы - рассмотреть интеллектуальные системы управления процессами добычи нефти и газа в компании ОАО «Газпром».

Задачи:

- раскрыть понятие интеллектуальной скважины

- рассмотреть Интеллектуальные системы управления в России и за рубежом

- проанализировать процесс добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»

- проанализировать использование интеллектуальной системы управления процессом добычи нефти и газа в ОАО «Газпром».

Структурно работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка литературы.

1. Теоретические основы интеллектуальных систем управления процессами добычи нефти и газа

1.1 Понятие интеллектуальной скважины

Если обратиться к реальным технологическим процессам и подвижным объектам, то ясно видна ограниченность ресурсов для управления. Регуляторы и алгоритмы, созданные на основе классической теории автоматического управления, становятся энергетически невыгодными. При синтезе оптимальных систем требуется добиться не просто заданных показателей качества (точность, запас устойчивости, быстродействие и др.), а наилучших показателей по определенному виду качества, наиболее важному для конкретной системы (например, по коэффициенту извлечения нефти, снижению затрат энергии и т. п.).

В настоящее время организацией управления занимается эксперт, который действует во многом интуитивно, поскольку поведение нефтяного пласта и объектов нефтедобычи трудно формализуется и часто непредсказуемо. С другой стороны, многие параметры пласта, скважины и оборудования не могут быть измерены непосредственно и оцениваются приближенно. Таким образом, управление этим сложным техническим объектом производится в условиях недостаточной наблюдаемости и управляемости. Поэтому задача оптимального управления ТП ДН очень сложна и может потребовать применения современных интеллектуальных алгоритмов управления, начиная с адаптивного контроля и управления отдельной скважины и заканчивая глобальной оптимизацией эксплуатации всего месторождения.

Основные цели разработки системы управления процессом добычи нефти заключаются:

в снижении себестоимости единицы продукции;

в повышении коэффициента извлечения нефти;

в увеличении срока рентабельной эксплуатации месторождения;

в уменьшении коэффициента износа насосного оборудования.

Управление группой нефтяных скважин и определение степени изменения производительности насосного оборудования на каждой скважине сводится к согласованию их совместной работы с учетом их взаимовлияния в пределах одного анализируемого участка (куста скважин) для максимизации добычи нефти и уменьшения отрицательного влияния несогласованной работы скважин.

При этом явление интерференции (взаимовлияния) скважин заключается в том, что под влиянием пуска, останова или изменения режима работы одной группы скважин изменяются дебиты и забойные давления другой группы скважин, эксплуатирующих тот же пласт. Суммарная добыча нефти из месторождения по мере ввода в эксплуатацию новых скважин, находящихся в одинаковых условиях, растет медленнее, чем число скважин, так как вновь вводимые скважины взаимодействуют с уже работающими.

Для реализации указанного алгоритма предложено применить интеллектуальную систему совместного управления группой скважин. Блок поддержки принятия решений БППР выбирает один из алгоритмов управления группой нефтедобывающих установок с целью обеспечения планового объема добычи с учетом текущей производительности работающих установок, их количества, технического состояния.

Интеллектуальное нефтегазовое месторождение подразумевает под собой систему автоматического управления операциями по добыче нефти и газа, предусматривающую постоянную оптимизацию интегральной модели месторождения и модели управления добычей. Это абсолютно новый класс систем управления активами (производственными фондами) нефтегазодобывающих компаний, построенных на базе формализованной, интегральной модели актива, автоматизированной системой управления, гарантирующей оптимальное управление на всех уровнях предприятия при контроле целей задаваемых владельцами актива [1].

Аналогом термина интеллектуального месторождения являются цифровое нефтяное месторождение, умное месторождение, инструментированное месторождение, месторождение будущего, интегрированное управление операциями на месторождении и др. Частным понятием данного термина является -- интеллектуальная скважина.

В силу сложности и неопределенности геологических моделей (как элемента интегральной модели) построить полностью автоматическое управление нефтегазодобычей в настоящее время достаточно сложно. Однако возможно использовать данный шаблон для разработки программ по снижению роли человеческого фактора в ходе управления жизненным циклом месторождений.

Термин «интеллектуальное месторождение» базируется на понятии интеллектуального управления, которое трактуют как способы управления, использующие различные подходы искусственного интеллекта, а именно эволюционные вычисления, искусственные нейронные сети, машинное обучение, генетические алгоритмы и т. д.

Существование интеллектуальных месторождений невозможно без соблюдения следующих принципов: достаточно четкие интерфейсы обратной связи (связь, датчики); формализованность (оптимальность) информационной модели месторождения; интерфейсы для оптимизации критериев, процессов и моделей; стройный аппарат управления [4].

К современным разновидностям интеллектуальных нефтегазовых технологий можно отнести: «интеллектуальные» скважины -- smart wells; новые способы изучения скважин; «интеллектуальные» модели продуктивных пластов; регулирование разработки месторождений нефти и газа; «интеллектуальные» технологии разработки месторождений; 3D идентификация коллекторских свойств пластов; нетрадиционные способы разведки, диагностики и разработки.

С целью эффективного комплексного управления интеллектуальное месторождение включает в себя несколько кругов управления:

- операционный круг дает контроль над эффективностью процессов управления операциями на месторождении (добыча, контроль и управление режимами работы и состояния оборудования, дополнительные процессы и т. д.);

- моделирующий круг придает динамизм модели управления при меняющихся внешних (контекст) и внутренних (контент) параметрах.

Концепция всей модели интеллектуального месторождения состоит в удаленном управлении объектами нефтегазодобычи, контроле энергопотребления, повышении энергоэффективности, росте эффективности эксплуатации оборудования, рациональном управлении персоналом, транспарентности информации и автоматизации производства в целом. Имплементация принципов интеллектуального месторождения позволяет повысить добычу и снизить риски, как для самой компании, так и для ее работников.

В ближайшем будущем планируются месторождения, которые будут контролировать себя самостоятельно и управляться виртуальными группами специалистов, расположенных в разных уголках мира. Согласно исследованию, проведенному в 2003 году Ассоциацией Энергетических Исследований Кембриджа (Cambridge Energy Research Association -- CERA), интеллектуальные месторождения улучшают показатели добычи на 2-10 % относительно «нецифровых» аналогов. Исследование также подтвердило, что «умные» месторождения экономят в среднем 4-8 млн. долл. в год за счет снижения эксплуатационных расходов [2].

Технология интеллектуального месторождения характеризуется следующими преимуществами и дает возможность:

- оптимизировать производительность оборудования и эффективность скважин за счет анализа отсечек, давлений, температур и других параметров;

- экстраполировать, используя прошлую информацию, сроки лимита скважин;

- централизованным образом управлять большим числом скважин с помощью систем дистанционного мониторинга;

- экстраполяция поведения давно эксплуатируемых и вновь вводимых скважин, используя старые базы данных;

- повышение безопасности, уменьшение капитальных и эксплуатационных издержек.

Рассмотрим конкретный пример внедрения принципов интеллектуализации месторождений. Так, например, значительная часть нефти и газа на территории России и СНГ добывается кустовым способом. Под «кустом скважин» понимают комплекс скважин (обычно 5-20 шт.), расположенных на расстоянии от десятков до сотен метров одна от другой, объединенных в один «кустовой» коллектор, от которого отходит одна труба (шлейф) для соединения в промысловую сеть.

Расстояния между кустами, как правило, от одного до нескольких километров (размеры всей сети обычно 10-20 км). Часто кусты скважин в пределах куста достаточно удалены друг от друга, что делает строительство кабельных эстакад дорогостоящим, а порой и вовсе нерентабельным мероприятием. Сами же кусты скважин также могут находиться на большом расстоянии от диспетчерского пункта, что делает невозможным прокладку кабеля связи.

Классический подход для интеллектуализации таких кустов скважин -- использование систем телемеханики на основе кустовых контроллеров и радио-модем. Схема достаточно проста: на кусте скважин устанавливается шкаф оборудования с контроллером, который аккумулирует информацию и выполняет запуск/остановку технологического оборудования. Затем посредством радио-модема осуществляется связь контроллера с диспетчерским пунктом. Использование кустового контроллера вполне оправдано для объектов, где требуется возможность локального управления в замкнутом пространстве (например, регулирование расхода). Но преимущественно (особенно там, где автоматизация кустов отсутствует полностью) для контроля состояния работы куста скважин требуется более полная информация.

Для этой цели можно использовать классический подход (локальный контроллер для проводных датчиков и последовательными портами). Однако в настоящее время такой подход является избыточным, неэффективным и содержит ряд недостатков.

Например, это сам контроллер, который в данном случае является узлом сети, без которого можно обойтись, а значит:

- усилить надежность системы -- т. к. при поломке контроллера теряется вся информация от подключенного к нему оборудования;

- снизить стоимость (за счет исключения контроллера с модулями), следовательно, ускорить срок окупаемости системы [3].

Если не используется локальный кустовой контроллер, возникает вопрос: куда подключать кабели от датчиков (давление, температура) с устьев скважин. Ответ на этот вопрос является еще одним преимуществом нового подхода к автоматизации кустов скважин.

Вместо традиционных «проводных» датчиков можно использовать их беспроводные аналоги, получая следующие преимущества:

- возможность избежать дорогостоящей и длительной «обвязки» всего куста эстакадами для прокладки кабелей от контроллера до проводных датчиков. Экономия будет значительной в том случае, если скважины находятся на большом расстоянии друг от друга.

- существенно сокращается время установки приборов -- т. к. не надо ждать окончания строительства эстакад и прокладки кабеля.

Следовательно, можно закончить проект намного быстрее (в среднем в 4-5 раз) по сравнению с «проводным» подходом.

К несомненным преимуществам использования предложенной схемы, в общем, и беспроводных датчиков в частности является возможность быстро демонтировать беспроводные датчики и использовать их на другом кусте скважин, если по тем или иным причинам скважину решили временно закрыть.

При этом как уже отмечалось, отсутствует проблема сооружения эстакад для датчика на новом месте. Следовательно, подобные беспроводные решения легко интегрируются с любой системой, что позволяет использовать их с уже существующей системой управления промыслом. В соответствии со статистикой изобретений, использование беспроводных решений на месторождениях нефти и газа в среднем приводит к 50 % экономии по стоимости и до 80 % по времени имплементации решений, что, в современных рыночных условиях дает существенное конкурентное преимущество компаниям [4].

Таким образом, благодаря беспроводным решениям информация со скважин доставляется с локального диспетчерского пункта в центральный диспетчерский пункт месторождения. Затем полученная информация анализируется, и на базе полученных результатов делаются выводы. Однако ручной анализ данных каждой скважины -- архисложная задача. Для анализа информации, поступающей с месторождений, ведущие нефтегазовые компании мира применяют особые программные продукты.

Базируясь на результатах такого анализа, работники компании могут определить, например, на каких скважинах необходимо увеличить мощность насосов, а какие проявляют признаки старения. Одним из таких продуктов является Well Performance Monitor (WPM) от компании Honeywell. Система Well Performance Monitor (WPM) представляет собой инструмент для наблюдения за промыслом в режиме реального времени.

Он обеспечивает единое отображение состояния и производительности эксплуатационных и нагнетательных скважин в режиме реального времени на промыслах любого типа, показывая иерархию промысла с учетом приоритетов. В едином окне для контроля работы скважины оператор может видеть:

- общий вид промысла для отображения работы и состояния всех скважин на промысле - отображение ключевых индикаторов работы скважины в цвете;

- отображение данных процесса, данных испытания, производственных данных в контексте работы скважины;

- виртуальное измерение: оценка расхода нефти, газа и воды в режиме реального времени;

- сравнение измеренных и виртуальных расходов нефти, газа и воды на уровне промысла и всего производственного комплекса;

- режим работы скважины, стабильность и работоспособность;

- эксклюзивные алгоритмы «очистки данных» в режиме реального времени обеспечивают возможность точных вычислений с использованием надежных данных;

- возможность построения трендов посредством простого нажатия кнопки на мнемосхеме скважины или в структуре иерархии оборудования. WPM поддерживает основные производственные объекты (эксплуатационные скважины, нагнетательные скважины, выкидные линии, манифольды, сепараторы, установки и др.) и может быть интегрирован с любой промышленной системой, промышленной базой данных или архивом.

Использование WPM позволяет быстро и эффективно получить необходимую информацию из потока данных месторождения, позволяя операторам вовремя принимать корректирующие решения, уменьшая, таким образом, количество нештатных ситуаций и, следовательно, повышая показатели производительности, рентабельности и безопасности. Как было отмечено выше, улучшение эффективности процесса нефтегазодобычи возможно только при реализации концепции интеллектуального месторождения.

В свою очередь, «умное» месторождение не может существовать в отсутствие информации с добывающих скважин о состоянии ресурсов. По оценке компании «Schlumberger», только более эффективная и качественная диагностика параметров эксплуатируемых скважин может приводить к 7 %-му снижению производственных затрат и 25 %-му снижению капитальных и эксплуатационных расходов [2].

Интеллектуальные решения позволяют быстро и экономически эффективно контролировать параметры добывающих скважин и оборудования в режиме реального времени, являясь необходимой основой для внедрения концепции цифрового месторождения.

Таким образом, современным вектором развития нефтегазового сектора в мировой экономике является интеллектуализация месторождений газа и нефти. Модернизация российской экономики требует имплементации новых инновационных технологий, в том числе и в нефтегазовом комплексе. Технологии интеллектуального месторождения могут помочь нефтяным и газовым компаниям использовать новые и существующие месторождения по максимуму, достаточно оптимально, сокращая издержки производства и повышая рентабельность.

1.2 Интеллектуальные системы управления в России и за рубежом

Современная научно-техническая революция (НТР) в освоении минерально-сырьевых ресурсов Мирового океана привела к новой парадигме освоения нефтегазовых ресурсов, которая представляет собой новую систему ценностей, моделей постановки проблем и их информационно-коммуникационных и технических решений, направленных на максимизацию отдачи основных средств (капитала) нефтегазовых компаний в режиме реального времени.

Характерной чертой современного развития цифровых и интеллектуальных месторождений углеводородов (УВ) является внедрение информационно-коммуникационных технологий по всей цепочке производственного цикла. Принятие решений на иерархических уровнях, от низшего до высшего, базируется на результатах моделирования конкретных ситуаций или процессов.

При этом решение принимается в цифровом и интеллектуальном пространстве. Инженеры имеют возможность связаться с центром управления из любой точки мира и найти наилучший вариант максимизации капиталоотдачи от каждого составного элемента производственной цепочки добычи углеводородов в режиме реального времени.

В ИПНГ РАН была разработана программа «Методические основы прогнозирования и управления интеллектуальным инновационным развитием нефтегазовой отрасли» для центра научно-технологического прогнозирования Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Институт проблем нефти и газа Российской академии наук» (ЦНТП ИПНГ РАН). Она базируется на ре зультатах 20-летней работы ученых 28 академических институтов 6 отделений РАН по направлению «Фундаментальный базис инновационных технологий нефтяной и газовой промышленности». Работы академических институтов позволили обосновать ресурсно-инновационную стратегию развития экономики РФ.

Переход от традиционного экспортно-сырьевого к интеллектуальному ресурсно-инновационному развитию является первым этапом реализации стратегии инновационного развития экономики России. Он предусматривает полное использование отечественного ресурсного и инновационного потенциала за счет формирования длинных технологических цепочек с их насыщением инновационными технологиями, в том числе интеллектуальными.

Подготовлены предложения по эффективному и масштабному развитию цифровых и интеллектуальных инновационных технологий поиска, разведки, разработки, транспорта и переработки нефти и газа. Центральное место в реализации стратегии ресурсно-инновационного развития экономики страны отведено драйверу российской экономики - нефтяной и газовой промышленности.

Нефтегазовая отрасль имеет все необходимое для цифровых и интеллектуальных преобразований. Нефтегазовый комплекс РФ - это самый масштабный блок национальной экономики, который обладает крупнейшей в мире минерально-сырьевой базой, развитой инфраструктурой, квалифицированными кадрами, значительным инновационным потенциалом. Реализация цифровых и интеллектуальных нефтегазовых технологий, как показывает мировой опыт, характеризуется масштабным, быстрым и эффективным возвратом вложенных в него финансовых ресурсов.

В России есть все необходимые условия для интеллектуального технологического прорыва в нефтегазовой отрасли. Технологии, в рамках которых осуществляется научно-технологическое прогнозирование цифровизации и интеллектуализации нефтегазовой отрасли в средне- и долгосрочной перспективах:

интеллектуальные системы поиска, разведки, разработки месторождений, добычи, транспорта и переработки нефти и газа;

создание инновационных энерго сберегающих систем добычи и транспортных систем нефти и газа;

использование естественной энергии пластов для преобразования добычных технологий в технологии высоких переделов;

ресурсосберегающего и энергоэффективного транспорта и переработки;

информационные, управляющие, навигационные, морские, подводные, подледные, континентальные и скважинные сенсорные системы мониторинга и управления в режиме реального времени;

энергоэффективные производства, предусматривающие развитие технологий высоких переделов, реализацию безлюдных нефтегазовых технологий, создание подводных и подледных заводов, скважинных заводов.

Разработка программы интеллектуального инновационного развития нефтегазовой отрасли совместно с нефтяными и газовыми компаниями страны позволит осуществить высокорентабельное внедрение этих технологий: восстановить эффективную добычу легкой маловязкой нефти обводненных месторождений, вступивших в позднюю стадию разработки, в недрах которых еще остается 50-70 % нефти, продлить жизнь крупных и гигантских месторождений и возродить старые регионы нефтегазодобычи; активизировать освоение трудноизвлекаемых запасов и нетрадиционных ресурсов нефти и газа и ускорить создание новых центров нефтегазодобычи; реализовать технологии высоких переделов уникальных ресурсов газовых месторождений Восточной Сибири, ачимовской свиты Западной Сибири, матричной нефти Оренбургской области, обеспечивающие выход на внутренний и внешний рынки новой высокоценной и остродефицитной нефтегазохимической продукции.

Эффективное и целенаправленное внедрение инновационных технологий институтов РАН уже с первого года даст возможность получить постоянно нарастающий финансовый поток как за счет роста нефтегазодобычи, так и в результате реализации интеллектуальных инновационных технологий высоких переделов. Значительные финансовые ресурсы позволят поддержать развитие инновационных процессов в самых различных, в том числе в смежных несырьевых отраслях экономики.

Созданные инновационные технологии дадут возможность повысить конкурентоспособность отечественной продукции и обеспечить технологическую независимость нефтегазового комплекса страны. В целом инновационные процессы будут осуществлять эффективную модернизацию российской нефтегазовой промышленности на новом витке развития, а именно в сферах высоких технологий и интеллектуализации месторождений.

Эти процессы должны определять направленность преобразований в каждом нефтегазовом кластере, в смежных отраслях экономики, где модернизация осуществляется прежде всего на тех предприятиях, которые работают на реализацию интеллектуальных и инновационных технологий. Масштабное развитие подобных процессов создаст все необходимые условия для реиндустриализации экономики России.

Инновационные и интеллектуальные технологии, модернизация нефтегазовой отрасли в конечном итоге приведут к системным изменениям и положительным преобразованиям в нашей стране. Базис ресурсно-инновационных технологий позволяет уверенно прогнозировать высокоэффективное развитие нефтегазовой отрасли, а участие академических институтов даст возможность реализовать лучшие наработки в разных научных направлениях НГК РФ. В основе цифровых и интеллектуальных технологий нефтегазовой отрасли лежит использование методов искусственного интеллекта.

Из них в последние годы широкое применение нашли следующие: Искусственные нейронные сети (ИНС) /Artificial neural networks, ANN/ - обучаемая система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров - искусственных нейронов. Нечеткая логика /Fuzzy logic/, которая допускает частичную принадлежность множеству.

Генетические алгоритмы /Genetic algorithms/ - эвристические алгоритмы поиска и оптимизации процессов путем случайного подбора, комбинирования, вариации и скрещивания искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Машинное обучение /Machine learning/ использует два вида обучения: а) индуктивное (Informa tion Extraction) - для выявления закономерностей в эмпирических данных; б) дедуктивное (Data Mining) - для формализации знаний экспертов с целью формирования базы знаний.

Интеллектуальный агент (ИА) /Intelligent Agents/ получает через систему сенсоров информацию о состоянии управляемых им процессов и осуществляет воздействие на них через систему актуаторов для достижения определенных параметров. Роевой интеллект (РИ) / Swarm intelligence/ описывает коллективное поведение децентрализованной самоорганизующейся системы.

Добыча данных, или интеллектуальный анализ данных /Data mining/ - процесс выявления новых закономерностей в больших наборах данных с привлечением методов статистики и искусственного интеллекта, а также управления базами данных.

Рассуждения по прецедентам /case-based reasoning, CBR/ - ЭС получения решения путем поиска подобных типовых ситуаций в памяти, хранящей прошлый опыт решения аналогичных задач, и адаптации найденных решений к новым условиям. Байесовские сети /Bayesian networks/ - компьютерные модели вероятностных систем для изучения причинно-следственных связей и прогнозирования последствий оперативного вмешательства.

Экспертные системы /Expert systems/ - комплекс программ, использующих базы знаний, человеческий опыт для решения проблем, где требуется консультация экспертов предметной области. Система автоматического управ ления (САУ) /Automatic process control/ - инженерная дисциплина для поддержания производственного процесса в пределах желаемого диапазона с целью оптимизации работы основных активов.

Системы автоматизации производственных процессов (САПР) /Wor kflow automation/ - набор методологий и технологий, которые нацелены на интеграцию данных и приложений в автоматизированные рабочие процессы. Это один из ключевых элементов цифрового нефтяного месторождения и интегрированных производственных операций.

Нефтегазовая отрасль является важнейшей сферой ресурсно-инновационного развития страны, в том числе в связи с переходом к безлюдным и цифровым технологиям добычи трудноизвлекаемых углеводородов на больших глубинах, шельфе морей и Ледовитого океана, из отложений горючих сланцев; эксплуатацией нефтяных и газовых месторождений на поздних стадиях разработки, транспортировкой газа и нефти на большие расстояния по умным трубопроводам, производством сжиженного природного газа (СПГ), синтоплива (синтетического бензина и синтетического дизельного топлива) и биотоплива.

В РФ на 01.01.2015 количество цифровых месторождений достигло 26, что составляет около 12 % от общего их количества в мире: ПАО «Роснефть» - 10; ПАО «Газпром» - 7 (1 морское безлюдное); ОАО «Лукойл» - 4; ОАО «Нова тэк» - 2 (1 безлюдное); ПАО «Татнефть» - 1; ОАО «Ритэк» - 1; ОАО «Зарубежнефть» - 1. Количество цифровых скважин в мире на 01.01.2015 превысило 15 000, из них в России - более 2 000.

Внесение изменений в налоговую систему по стимулированию перехода нефтегазового комплекса на цифровой формат производства в режиме реального времени обеспечит внедрение цифровых и интеллектуальных технологий повышения коэффициента извлечения нефти с суммарным приростом запасов около 3 млрд т до 2030 г. и порядка 60 млн т в год дополнительно добытой нефти при темпах ежегодного отбора на уровне 2 %.

В 2016 г. ожидается, что компания Shell будет осуществлять управление всем своим фондом скважин в режиме реального времени - 24/7, а компания BP будет осуществлять аналогичное управление на 60 % своего эксплуатационного фонда скважин. Опыт эксплуатации свыше 240 умных месторождений во всем мире, в том числе 26 умных месторождений в РФ, позволяет сделать осторожную оценку влияния инновационных технологий на эффект увеличения добычи нефти и газа при вводе в эксплуатацию умных скважин, внедрения высокотехнологичной обработки призабойных зон скважин, умных первичных, вторичных и третичных методов разработки и т.д.

Применение подходов, решений и технологий, основанных на принципах интеллектуализации, позволит сократить операционные и инвестиционные затраты на 10- 15 %, обеспечить прирост добычи нефти и газа на 5-15 %. Проблема увеличения дебита в условиях снижения добычи для большинства нефтедобывающих стран мира является очень актуальной. По этой причине техника и технологии повышения нефтеотдачи пластов и ввода в эксплуатацию остаточных запасов нефти постоянно совершенствуются.

За последние годы российские и зарубежные компании выступили инициаторами значительного количества проектов в области методов повышения нефтеотдачи пластов, в том числе с применением химических реагентов для изменения фильтрационных потоков и нагнетания композиций химреагентов и наноагентов в разнообразных геологических условиях. Достигнуто значительно более детальное понимание фундаментальных физических и химических свойств горных пород и жидкостей, которые имеют решающее влияние на повышение общей добычи и увеличение экономических факторов проекта [5].

В связи с этим потребовалось существенное увеличение экспериментальных возможностей для измерения соответствующих свойств горных пород и жидкостей, а также методов визуализации и моделирования процессов фильтрации в пластах в различных геологических и временных масштабах. Были построены современные системы визуализации процессов вытеснения в пластовых средах.

Основными тенденциями в современной разработке умных нефтегазовых месторождений являются:

1. Создание интегрированной системы управления и принятия решений для нефтегазового месторождения в режиме реального времени.

2. Сбор, передача, обработка геоданных с миллионов датчиков на основе единых стандартов и протоколов передачи данных.

3. Внедрение эколого-, энерго- и ресурсосберегающих технологий (транспорта, дорог, погоды, ресурсов - металла, воды, воздуха, почвы, реагентов, запасных частей, оборудования) освоения нефтегазовых месторождений в режиме реального времени.

4. Перевод управления освоением нефтяного месторождения в режиме реального времени: 2015 - поквартальная, 2025 - ежемесячная, 2035 - еженедельная и 2045 - ежедневная латентность данных.

5. Переход к полностью автоматизированным и безлюдным технологиям на новых морских нефтегазовых месторождениях к 2025-2035 годам.

6. Обеспечение роста ежегодной почасовой производительности труда на умных нефтегазовых месторождениях от 5 до 7 % (рост ежегодной почасовой производительности труда среди инженерного и технического персонала США составляет 6 %; увеличение ежегодной почасовой оплаты инженерного и технического персонала США составляет 1 %).

Для увеличения потенциала динамичного развития нефтегазовой отрасли необходимо: повышать конкурентоспособность отечественной нефтегазовой отрасли на мировом рынке в части экономической эффективности за счет интеллектуализации; обеспечивать энергетическую безопасность страны через внедрение цифровых и интеллектуальных технологий управления поиском, разработкой, освоением и эксплуатацией месторождений углеводородов в режиме реального времени.

Мировые нефтегазовые компании планируют в ближайшие 10 лет вложить свыше триллиона долларов США в создание нефтегазовых технологий реального времени. Западные технологии двойного назначения активно внедряются при освоении глубоководных и сверхглубоководных морских нефтегазовых месторождений.

Внедрение новых нефтегазовых информационных, телекоммуникационных технологий и технических средств реального времени позволит сократить капиталоемкость освоения труднодоступных ресурсов нефти и газа на шельфе РФ, Восточной Сибири и Дальнего Востока.

Современное состояние сферы добычи нефти и газа требует от нефтегазовых компаний максимальной концентрации усилий на использовании цифровых и интеллектуальных и, в конечном итоге, безлюдных технологий на каждом этапе производственного цикла. Необходимо нацелить научно-технический персонал на максимально возможное использование потенциала основных средств, создать центры управления процессами добычи, переработки и транспортировки продукции в режиме реального времени.

2. Интеллектуальные системы управления процессами добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»

2.1 Общая характеристика процесса добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»

«Газпром нефть» - вертикально-интегрированная нефтяная компания. Основные виды деятельности - разведка и разработка месторождений нефти и газа, нефтепереработка, производство и сбыт нефтепродуктов. В структуру «Газпром нефти» входят более 70 нефтедобывающих, нефтеперерабатывающих и сбытовых предприятий в России, странах ближнего и дальнего зарубежья. По объему доказанных и вероятных запасов углеводородов - 2,78 млрд. тонн нефтяного эквивалента по международным стандартам SPE-PRMS - «Газпром нефть» входит в число 20 крупнейших нефтегазовых компаний мира.

По объему добычи и переработки нефти «Газпром нефть» входит в тройку крупнейших компаний России. В 2017 году компания добыла 89,75 млн т н.э., объем переработки составил 40,1 млн тонн. Продукция «Газпром нефти» экспортируется более чем в 50 стран мира и реализуется на всей территории РФ и за рубежом. Сеть АЗС компании насчитывает более 1850 станций в России, странах СНГ и Европы. По итогам 2017 года чистая прибыль «Газпром нефти» составила 253 млрд руб., увеличившись к 2016 году на 26,5%.

Компания занимает лидирующие позиции в отрасли по темпам роста финансовых показателей, а также по такому комплексному показателю эффективности, как возврат на вложенный капитал. Основной акционер компании -- ПАО «Газпром» (95,68 %). Остальные акции находятся в свободном обращении.

«Газпром нефть» в 2017 году вошла в тройку крупнейших российских нефтекомпаний по объему добычи нефти -- 62,43 млн т. При этом компания наращивает и объем добычи газа (3,7 % к 2016 года), в первую очередь, за счет повышения уровня полезного использования попутного нефтяного газа. Этому способствовал ввод в эксплуатацию компрессорной станции на Еты-Пуровском месторождении в ЯНАО и начало пусконаладочных работ установки комплексной подготовки газа на Новопортовском месторождении.

Одним из важнейших направлений развития «Газпром нефти» -- повышение эффективности добычи за счет внедрения современных технологий. Реализация пилотного проекта создания Центра управления добычей (ЦУД) на месторождениях компании в Ханты-Мансийском автономном округе, подтвердила, что за счет оптимизации режимов работы оборудования и систем с помощью «цифровых двойников» ключевых технологических процессов, можно добиться почти двукратного сокращения потерь, и 15%-ного операционных затрат.

Мультидисциплинарные команды Центра управления бурением «ГеоНавигатор» в 2017 году дистанционно из Санкт-Петербурга контролировали строительство более 850 скважин на всех месторождениях компании.

В рамках проекта «РосПАВ», который «Газпром нефть» реализует совместно с компаниями «Салым Петролеум Девелопмент», «Норкем» и Тюменским государственным университетом, разрабатывается смесь поверхностно-активного вещества (ПАВ), соды и полимера для внедрения ASP -- инновационного химического метода увеличения нефтеотдачи на месторождениях в поздней стадии разработки. По предварительным расчетам, внедрение технологии на 10 крупнейших объектах компании даст 172 млн т дополнительной добычи нефти.

Нефтяной эквивалент ОАО «Газпром нефть» в 2013 году увеличился на 4,3 % и составил около 62, 2 млн. тонн. Компания обладает плицензиями на пользование недрами на семидесяти участках, которые расположены в восьми регионах РФ и на шлейфе Печерского моря.

Дочернее предприятие NIS имеет около 69 разрешений на добычу нефти на территории Румынии, Сербии.

Доля высокотехнологичных скважин (то в общем объеме пробуренных) увеличилась с 4 % до 35 %.

В своей стратегии ПАО «Газпром» придерживается принципа добычи такого объема газа, который обеспечен спросом.

Стратегическими регионами добычи газа на долгосрочную перспективу являются полуостров Ямал, Восточная Сибирь и Дальний Восток, континентальный шельф России.

В основе стратегии «Газпрома» в освоении перспективных месторождений лежит экономическая эффективность, определяемая синхронным развитием мощностей по добыче газа и возможностей его транспортировки, комплексной переработки и хранения.

Развитие нефтяного бизнеса является одной из стратегических задач «Газпрома». Основу нефтедобычи в Группе «Газпром» составляет ПАО «Газпром нефть».

К 2020 году «Газпром нефть» намерена увеличить объемы добычи углеводородов до 100 млн тонн нефтяного эквивалента в год и поддерживать этот уровень до 2025 года.

Для достижения этих целей «Газпром нефть» будет стремиться к максимально рентабельному извлечению остаточных запасов на текущей ресурсной базе за счет распространения применяемых лучших практик оптимизации разработки, снижения себестоимости опробованных технологий, а также привлечения и массового внедрения новых технологий. Предусматривается создание нового центра добычи на севере Ямало-Ненецкого автономного округа и развитие активов по разработке нетрадиционных запасов.

По состоянию на 31 декабря 2017 года на территории России Группой «Газпром» разрабатывалось 154 месторождения углеводородов. Основным центром добычи газа «Газпромом» остается Надым-Пур-Тазовский нефтегазоносный район в ЯНАО. Деятельность по освоению нефтяных запасов Группы ведется преимущественно на территории ЯНАО и ХМАО-Югры, а также в Томской, Омской, Оренбургской и Иркутской областях, в Печорском море.

На территории зарубежных стран Группа «Газпром» ведет поиск и разведку месторождений углеводородов, участвует в ряде нефтегазовых проектов, вошедших в стадию добычи, а также оказывает сервисные услуги, связанные со строительством скважин. Работа ведется на территории стран бывшего Советского Союза, государств Европы, Юго-Восточной Азии, Африки, Ближнего Востока и Южной Америки.

2.2 Использование интеллектуальной системы управления процессом добычи нефти и газа в ОАО «Газпром»

Основным направлением повышения эффективности производственной деятельности ОАО «Газпром» является внедрение на газодобывающих объектах автоматизированных технологических комплексов (АТК), построенных на принципах малолюдных технологий. Особую актуальность данный подход приобретает на газоконденсатных месторождениях, расположенных в суровых климатических условиях Крайнего Севера, где ОАО «Газпром» несет существенные затраты на строительство, эксплуатацию и обслуживание объектов социально-бытовой сферы, а также привлечение дополнительных трудовых ресурсов.

Внедрением цифровых технологий в процессы бурения и нефтедобычи занимаются все лидеры мирового нефтяного рынка и уже достигли в этой сфере серьезных успехов. В частности, норвежская Statoil, обладающая реноме одной из самых высокотехнологичных нефтяных компаний мира, создала наземные Центры управления разработкой месторождений, расположенных в Баренцевом море и северной Атлантике. В режиме онлайн ведется мониторинг процессов добычи нефти с придонных морских платформ, контроль над транспортировкой сырья с помощью подводного трубопровода на стационарный накопительный терминал или танкер.

Запуск в эксплуатацию системы «Электронное месторождение» позволит управлять разработкой нефтепромыслов в режиме реального времени. Вертикаль управления будет включать несколько уровней: «Сверхоперативный» и «Оперативный» -- базирующиеся в регионе добычи, «Тактический» -- Корпоративный и Научно-технический центры компании, «Стратегический» -- топ-менеджмент. Чтобы эта вертикаль успешно функционировала, для каждого из месторождений необходимо сформировать информационное пространство, в котором будут сходиться информационные потоки, доступные для всех участвующих в процессе разработки промысла пользователей. Точкой доступа к данным станет специальный портал, предоставляющий возможность работы с набором программных средств и моделей через механизм удаленного доступа.

Одним из главных элементов «Электронного месторождения» должна стать «Интеллектуальная скважина». Создание и функционирование проекта «Интеллектуальной скважины» предполагает, что действующие скважины будут оснащены наземными и глубинными стационарными комплексами с непрерывным мониторингом по телеметрии, обратной связью и дистанционным управлением. Завершающий уровень функционирования «Электронного месторождения» -- дистанционное управление объектами инфраструктуры нефтепромысла из объединенного Центра разработки, который вполне можно сравнить с космическим Центром управления полетами. Оцифровка процессов мониторинга и управления разработкой промыслов позволяет реализовать проект по созданию «безлюдных технологий» в нефтедобыче, что особенно важно при разработке залежей в труднодоступной местности и на морских шельфах.

О полном отказе от присутствия инженерно-технического персонала на промыслах речь, конечно, не идет. Если говорить о функционировании «Электрон ного месторождения» в целом, то в этот процесс на различных уровнях будут вовлечены бригады по разработке, бурению и капитальному ремонту скважин, инженерно-технический персонал добывающих предприятий, сервисных компаний, IT-специалисты, сотрудники «Газпромнефть НТЦ», менеджеры Корпоративного центра.

Авторский коллектив ООО «Газпром добыча Ноябрьск» стал лауреатом премии ОАО «Газпром» 2012 г. за разработку высокоавтоматизированного технологического комплекса.

В результате проделанной работы на Муравленковском ГНМ создан надежный высокоавтоматизированный технологический комплекс добычи, подготовки и транспорта газа на принципах малолюдных технологий, не имеющий аналогов в России и позволяющий эксплуатировать газовое месторождение дистанционно в автоматическом режиме с минимальной численностью персонала. Разработанные технические и технологические решения создания АТК на принципах малолюдных технологий показали высокую эффективность и могут применяться на объектах добычи, подготовки и транспортировки газа, газового конденсата, нефти дочерних обществ ОАО «Газпром», на станциях подземного хранения газа, на объектах добычи газа, газового конденсата, нефти ОАО «Газпром нефть», а также на объектах добычи газа, газового конденсата, нефти организаций, не входящих в Группу «Газпром».

Специалисты ООО «Газпром добыча Ноябрьск» уделяют большое внимание созданию высокоавтоматизированных технологий. Для создания АТК добычи газа на принципах малолюдных технологий производственными отделами ООО «Газпром добыча Ноябрьск» совместно с проектировщиками и разработчиками АСУТП был проработан и предложен к реализации ряд принципов построения высокотехнологичных систем автоматизации, включая:

* применение методов ситуационного анализа для формирования рациональной стратегии управления в штатных и нештатных ситуациях;

* применение методологии анализа технологических рисков для выявления возможных опасных ситуаций, их последствий, а также формирования способов их предупреждения и локализации;

* применение методов теории автоматического управления для синтеза оптимальных адаптивных систем автоматического регулирования технологически взаимосвязанными объектами;

* совершенствование технологии сбора, обработки и передачи информации в целях создания распределенных систем для контроля и управления удаленными технологическими объектами;

* совершенствование методов построения технологических комплексов с ориентацией на применение малогабаритного блочномодульного оборудования максимальной заводской готовности.

В результате проделанной работы по созданию АТК добычи, подготовки и транспортировки газа на принципах малолюдных технологий удалось обеспечить стабильную работу Муравленковского промысла в режиме дистанционного автоматизированного управления и исключить необходимость постоянного присутствия обслуживающего персонала на УППГ. Присутствие персонала необходимо только на период ремонта и планового обслуживания оборудования. В целом для обслуживания и ремонта технологического, энергетического оборудования, КИП и средств автоматизации Муравленковского ГНМ в структуре Комсомольского ГП предусмотрен обслуживающий персонал в количестве 33 человек. Из них создано только восемь рабочих мест. Таким образом, использование малолюдных технологий в процессе создания АТК Муравленковского ГНМ позволило оптимизировать численность обслуживающего персонала и уменьшить эксплуатационные затраты.

Заключение

Внедрение новых систем автоматизации сильно обводненных и малорентабельных скважин может оказаться малоперспективным при традиционном использовании - сбор и отображение информации на АРМ оператора (диспетчера) и на уровне предприятия. Актуальными задачами являются контроль и координированное управление с регулярной оптимизацией режимов работы скважин.

Для оптимизации работы промысла необходимо создание системы управления, основанной на использовании данных, полученных с помощью замерных установок о дебитах и давлениях жидкости скважин добывающего фонда, приемистости и давлений нагнетательных скважин, динамограмм штанговых насосных установок, то есть информации, позволяющей судить о реакции нефтяного пласта на внешние воздействия. Стабильность режима работы добывающих насосов определяется динамическим уровнем скважин, который, в свою очередь, зависит от пластового давления и притока жидкости. Поэтому координированное управление распределенными в пространстве и характеризующимися разными темпами процессами может повысить эффективность технологического процесса добычи нефти.

скважина нефтегазовый интеллектуализация

Список литературы

1. Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем и системный анализ: учебник для вузов. - М.: Издательство Юрайт; ИД Юрайт, 2010.- 679 с.

2. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 3-е изд. - Томск: Изд во НТЛ, 2001.-396 с

3. Косентино Л. Системные подходы к изучению пластов. - Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007.- 347 с.

4. Сергеев В.Л. Системные основы управления процессами нефтегазодобычи. Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2013. - 144 с.

5. Сергеев В.Л. Системные основы управления процессами нефтегазодобычи. Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2013. - 144 с.

6. Николенко И.С., Васильев Ю.Н. Газодобывающее предприятие как сложная система. - М.: ОАО «Издательство недра», 1998.- 343 с.

7. Мирзаджанзаде А.X. , Хасанов М.М., Бахтизин Р.Н. Моделирование процессов нефтегазодобычи. Нелинейногсть. Неравновесность. Неопределенность. - Москва-Ижевск: Институт компъютерных исследований, 2004 .- 386 с.

8. Кульчитский В.В. Скважина как элемент интеллектуальной системы управления разработкой месторождений углеводородов// Нефтяное хозяйство.- № 2, 2002.- с.95-98.

9. Жильцов В.В., Дударев А.В., Демидов В.Л., Щитов Г.В. Дистанционный параметрический контроль и адаптивное управление в реальном времени кустами скважин// Нефтяное хозяйство.- № 10, 2005.- с.90-92.

10. Соломатин Г.И., Захарян А.З., Ашкарин Н.И. Прогнозирование работы скважин с помощью искусственных нейронных сетей // Нефтяное хозяйство.- № 10, 2002.- с.92-96.

11. Рон Крамер, Шарль Монкур. Программное обеспечение непрерывно оценивает добычу из каждой скважины.- OIL&GAS JOURNAL.-2007, 11(4).- с.37-41.

12. Мищенко И.Т. Скважинная добыча нефти.- Москва: Изд-во Нефть и газ, 2003 - 815 с.

13. Закиров С.Н., Закиров Э.С. Нефтегазовые технологии 21 века.

Размещено на Allbest.ru