В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ ведется работа над созданием интеллектуальной системы для повышения эффективности энергоснабжения нефтепромыслов.
Ирина Медведева
Губкинский газовый промысел ООО «Газпром добыча Ноябрьск». Пресс-служба «Газпром добыча Ноябрьск»
Дмитрий Лазарев, аспирант кафедры электрических станций энергетического факультета НГТУ НЭТИ, занимается разработкой инструмента, который объединяет энергетические процессы и технологии добычи углеводородов.
Применение такой синергетической модели позволит улучшить результаты бизнес-процессов на пересечении различных направлений, включая геологию, добычу нефти и энергетику.
Ситуация в ТЭК требует решений
Как поясняет Лазарев, в топливно-энергетическом комплексе сложилась ситуация, при которой значительная часть энергетической инфраструктуры превысила нормативные сроки эксплуатации. При этом объемы потребления в сфере нефтедобычи продолжают расти. Несмотря на увеличение спроса, темпы ввода новых мощностей отстают от необходимых показателей.
В нефтедобывающих компаниях имеются существующие активы — нефтяные и газовые месторождения, разведочные участки. Некоторые из них обладают избыточной инфраструктурой, требующей обновления. Одновременно появляются новые активы, для которых необходимо проектировать инфраструктуру с нуля.
Расчет перспективных нагрузок для энергетической инфраструктуры является обязательной частью технологических процессов нефтегазовых компаний и требует значительных затрат ресурсов.
Лазарев отмечает, что существует огромный массив данных, связанных с геологическими особенностями залежей, развитием добычной и газовой инфраструктуры, а также энергетическими аспектами. Эти данные постоянно изменяются, и выполнять их пересчет вручную — долгий и трудоемкий процесс. Разработка алгоритмов, которые ускоряют эту работу, является целью его исследования.
Предложенные алгоритмы расчета перспективных энергетических нагрузок — как для зрелых активов в ходе модернизации, так и для новых активов на этапе концептуального проектирования — вместе с внедрением цифровых помощников для принятия решений, позволят избавиться от рутинных и энергоемких задач, а также повысить эффективность работы энергетической инфраструктуры нефтегазовых компаний.
Планируется, что благодаря этим алгоритмам время расчета сократится с трех–пяти месяцев до одной недели за счет автоматизации сбора, обработки и моделирования данных. Это ускорит подготовку документации и проектирование энергосистем, а также сделает процесс добычи углеводородов более управляемым и прозрачным.
Особенности метода оценки инфраструктуры
Разработчик подчеркивает уникальность подхода: на сегодняшний день отсутствуют алгоритмы, способные отвечать на вопросы о необходимости и возможности модернизации инфраструктуры зрелых активов, а также формировать варианты энергетической инфраструктуры для новых объектов.
В результате работы будет представлено несколько вариантов реализации энергетической инфраструктуры для объектов нефтедобывающей компании, из которых можно будет выбрать оптимальный.
Эти алгоритмы являются ключевым элементом создания синергетической модели цифрового двойника. Такая модель объединяет геологические данные (параметры пласта, пластовое давление, обводненность и так далее), технологические данные (процессы добычи) и сведения об энергетической инфраструктуре (потребление мощности, состояние сетей) в единую интегрированную среду.
Цифровая модель энергосистемы нефтедобывающей отрасли даст возможность в реальном времени моделировать работу инфраструктуры, оценивать ее эффективность и оперативно реагировать на изменения для оптимизации энергоснабжения активов.
Где особенно востребован метод
Внедрение таких алгоритмов открывает путь к созданию принципиально нового уровня управления энергоресурсами.
Вместо реактивного подхода, когда решения принимаются постфактум на основе уже произошедших сбоев или отклонений, система переходит к предиктивной аналитике.
Цифровой двойник, питаемый данными в реальном времени, способен не просто фиксировать текущее состояние, но и прогнозировать развитие ситуаций: предсказывать пиковые нагрузки, выявлять участки сети с высоким риском аварий или вычислять оптимальные моменты для проведения плановых ремонтов без остановки добычи.
Это снижает операционные издержки и минимизирует простои, которые в нефтедобыче обходятся особенно дорого.
Особое значение предложенная разработка имеет для активов, находящихся на поздней стадии эксплуатации. Здесь многие инфраструктурные решения были приняты десятилетия назад и уже не соответствуют современным реалиям. Устаревшее оборудование требует повышенного энергопотребления, а сама сеть зачастую спроектирована под другие объемы добычи.
Алгоритмы Лазарева позволяют провести своего рода «энергетический аудит» такого актива, предложив несколько сценариев модернизации: от точечной замены трансформаторов до полной реконфигурации системы энергоснабжения. Это дает руководству компаний четкое экономическое обоснование для инвестиций, а не интуитивные догадки.
Для новых месторождений, особенно расположенных в труднодоступных районах, где развертывание инфраструктуры требует огромных капиталовложений, скорость и точность расчетов становятся критическими.
Вместо того чтобы годами собирать разрозненные данные и заказывать дорогостоящие работы по проектированию, компания сможет за неделю получить готовую цифровую модель энергосистемы. Она покажет оптимальное расположение подстанций, необходимую мощность генераторных установок и даже сценарии интеграции с возобновляемыми источниками энергии, если это целесообразно.
Такой подход превращает рискованное начинание в четкий бизнес-проект с измеряемыми параметрами.
Не локальная задача отрасли, а изменение парадигмы
Синергетическая модель, создаваемая в НГТУ НЭТИ, также закладывает основы для более глубокой интеграции нефтегазового сектора с современными цифровыми платформами. В перспективе такой цифровой двойник может стать элементом отраслевого «интернета вещей» (IIoT), где каждое устройство — от насоса до высоковольтного выключателя — передает данные в единое ядро.
Это позволит не только оптимизировать энергоснабжение на одном отдельно взятом промысле, но и балансировать нагрузку в масштабах целых регионов. Нефтяные компании смогут превратить свои распределенные энергоактивы в гибкие ресурсы, продавая избытки электроэнергии в общую сеть или, наоборот, закупая ее в часы пик по низким тарифам.
Таким образом, разработка аспиранта НГТУ НЭТИ решает не локальную задачу ускорения вычислений, а меняет саму парадигму работы отрасли. От ручного сбора цифр и интуитивного планирования происходит переход к автоматизированному, научно обоснованному управлению энергетическими потоками.
Тот факт, что аналогов такому инструменту на рынке пока нет, подчеркивает его инновационный потенциал.
В условиях, когда нефтедобывающая отрасль России и мира сталкивается с необходимостью продления срока службы старых мощностей и быстрого ввода новых, такая система становится не просто удобным дополнением, а жизненно необходимым стратегическим ресурсом.
Где еще в ТЭК востребованы цифровые помощники? Например, на двух хвостохранилищах в Норильском промышленном районе предприятием была запущена автоматическая система диагностического мониторинга. ключевых параметров, таких как температура грунта, положение грунтовых вод, а также метеорологические условия на дамбах.
Цифровой сервис «Газпром нефти» повышает эффективность экологического мониторинга на месторождениях России.
На Белорецком металлургическом комбинате (АО «БМК», входит в Группу «Мечел») цифровой помощник под названием «Мобильный обходчик» меняет работу металлургов.