CC BY-NC
6
DOI: 10.24937/2542-2324-2021 -2-S-I-66-69 УДК: 004.89:629.563.2
С.Ф. Романов
ФГАОУ ВО «Мурманский государственный технический университет», Мурманск, Россия
АНАЛИЗ НЕОБХОДИМЫХ ФУНКЦИЙ ПРОГРАММЫ -ЦИФРОВОГО АССИСТЕНТА ДЛЯ АРКТИЧЕСКИХ МОРСКИХ БУРОВЫХ ПЛАТФОРМ
Статья содержит описание исследования, которое было направлено на выявление необходимых функций программы - цифрового ассистента, предполагаемый объект внедрения которой - морские буровые платформы для работы в условиях шельфа морей Арктики. В процессе исследования был применен метод логического анализа, критерии для выявления ключевых функций программы выбирались на основании результатов интервьюирования компетентных специалистов морских буровых платформ, выбор интервьюируемых проходил на основании стажа работы в морском бурении.
В последние годы развитие региона Арктики приобрело особую актуальность в результате возникшей необходимости освоения сырьевой базы шельфа арктических морей по причине истощения месторождений Восточной Сибири и Русского Севера. Развитие цифровых инструментов является одним из направлений повышения эффективности и безопасности производства, что особенно важно при работе в экстремальных условиях. Создание и внедрение персонализированных инструментов способно повысить производственную и личную дисциплину специалиста, оптимизировать рабочее время, снизить уровень производственного травматизма.
Ключевые слова: Арктический регион, программа - цифровой ассистент, нефть и газ, анализ данных, морское бурение, цифровой инструмент.
Автор заявляет об отсутствии возможных конфликтов интересов.
DOI: 10.24937/2542-2324-2021 -2-S-I-66-69 UDC: 004.89:629.563.2
S. Romanov
Murmansk State Technical University, Murmansk, Russia
ANALYSIS OF FUNCTIONALITY REQUIREMENTS FOR DIGITAL ASSISTANT SOFTWARE OF ARCTIC OFFSHORE DRILLING PLATFORMS
This paper describes the study intended to work out functionality requirements of a digital assistant software for Arctic offshore drilling platforms. The study followed the method of logical analysis. The criteria used to formulate key requirements to the software functionality were based on the interview with competent experts working at marine drilling platforms and chosen as per their respective work experience in offshore drilling. Arctic developments have become especially relevant in the last years because oil and gas reserves of the Eastern Siberia and mainland fields in the Russian North are depleting, so it becomes necessary to go for offshore oil and gas in the Arctic. The progress in digital technologies is one of the ways to make Arctic oil & gas production more efficient and safe, which is especially relevant taking into account its harsh environments. Development and induction of personalized tools could improve both occupational and personal discipline of the staff manning offshore platforms, as well as optimize working hours and mitigate industrial injuries. Keywords: Arctic region, digital assistant software, oil and gas, data analysis, marine drilling, digital tool. Author declares lack of the possible conflicts of interests.
Для цитирования: Романов С.Ф. Анализ необходимых функций программы - цифрового ассистента для арктических морских буровых платформ. Труды Крыловского государственного научного центра. 2021; Специальный выпуск 2: 66-69.
For citations: Romanov S. Analysis of functionality requirements for digital assistant software of Arctic offshore drilling platforms. Transactions of Krylov State Research Centre. 2021; Special Issue 2: 66-69 (in Russian).
Введение
Introduction
Российская Федерация активно расширяет присутствие в Арктике. Данный регион имеет стратегическое значение благодаря разведанным запасам полезных ископаемых в шельфовых районах морей Северного Ледовитого океана [1]. Для реализации глобальных проектов необходимо проведение масштабных изысканий с целью решения задач, связанных с разработкой, внедрением новых и адаптацией имеющихся технологий. Суровый климат и тяжелые погодные условия обусловливают необходимость формирования специального подхода к решению задач тщательного планирования работ, обслуживания объектов производства и сбора технической информации [2].
Цифровые инструменты надежно зарекомендовали себя в области решения вышеперечисленных задач. Одним из таких программных продуктов являются программы - цифровые ассистенты. Преимущество их внедрения на типовых проектах заключается в возможности создания единой рабочей среды, удобной как для персонала производственных объектов, так и для сотрудников офиса, представителей заказчика и подрядных организаций. При наличии определенных прав доступа каждый из них способен запросить данные и вести непосредственный контроль в режиме реального времени. Обобщение информации позволит создать единую базу данных с возможностью проводить аналитические и статистические исследования, основываясь на внутрикорпоративных наработках. Главная задача, которая должна быть решена на этапе создания программы-ассистента, - грамотный выбор унифицированных функций.
Описание исследования
Description of the study
Цель исследования заключалась в теоретическом обосновании набора необходимых функций цифрового инструмента на основании данных интервьюирования компетентных работников. Критерий отбора интервьюируемых специалистов - производственный стаж не менее пяти лет в области морского бурения. Полученные результаты были проанализированы и сопоставлены с информацией из открытых источников. В исследовании был применен метод логического анализа.
Программа - цифровой ассистент для морских буровых платформ должна быть высокофункциональным продуктом и содержать инструменты
ФГУП «Крыловский государственный научный центр»
распознавания образов и принятия решений - эффективность реализации данных функций основана на интеграции алгоритмов искусственных -нейронных сетей в рабочий процесс [3]. В результате проведения анализа был сформулирован набор функций (инструментов) для каждой группы специалистов. Для упрощения классификации они были выделены в следующие группы: «А» (механики по заведованию), «Б» (работники администрации) и «В» (инженеры по охране труда и промышленной безопасности). В соответствии с выбранной классификацией для специалистов группы «А» основным инструментом будет являться информационная платформа [4].
Назначение данного инструмента: а) среда для обмена и получения информации по обслуживанию, ремонту и возможным неполадкам, связанным с оборудованием; б) программный аналог графика технического обслуживания и планово -предупредительных ремонтов, способный автоматически предоставить информацию о текущих работах и заблаговременно известить о предстоящем недельном, месячном или годовом техническом обслуживании с предоставлением информации по необходимым запасным частям и расходным материалам.
Принципы работы инструмента заключаются в следующем: а) для упрощения поиска информации все оборудование разделено по заведованию механиков; б) после проведения планового технического обслуживания или работ по устранению возникших неисправностей механик указывает порядок выполнения, применяемый инструмент и использованные расходные материалы; е) в разделе «Комментарии» указываются выявленные причины возникновения неисправности; г) после проведения технического обслуживания и планово-предупредительных ремонтов отчет об использованных расходных материалах и запасных частях автоматически направляется специалисту по снабжению.
Повышение эффективности производственного процесса достигается благодаря следующим факторам: а) экономия времени на поиск необходимых запасных частей и расходных материалов, информации и рекомендаций о проведении тех или иных видов работ; б) повышение компетенции работников за счет обмена информацией; в) повышение уровня осведомленности вновь прибывших и молодых специалистов; г) повышение прозрачности процессов обслуживания и ремонта для специалистов офиса; д) сокращение технологических
67
С.Ф. Романов
Анализ необходимых функций программы - цифрового ассистента для арктических морских буровых платформ
и аварийных простоев оборудования из -за неполадок и отказа, что положительно сказывается на производственном процессе и снижении экономических затрат.
При наличии портативного планшета специалист группы «А» сможет получать всю необходимую информацию, включая чертежную документацию, инструкции, описание выполненных работ, ранее занесенные его коллегами в базу данных. Внедрение алгоритма искусственных нейронных сетей в процесс обработки данных и планирования работ позволит работнику группы «А» получать актуальную информацию о возможности проведения технических операций на открытой палубе, не подвергая себя опасности по причине неблагоприятных погодных условий [5].
Вспомогательный инструмент специалиста группы «А» представляет собой цифровой 3D-сканер с возможностью автоматического создания отсутствующей или утраченной чертежной документации и работы 3D-принтера. Данная функция позволит ускорить процесс заказа изделий, требующих изготовления в заводских условиях; использование 3D-печати для изготовления аддитивных изделий решит проблему незапланированного простоя оборудования в связи с отсутствием необходимых расходных материалов на борту - в условиях Арктического региона данный аспект особенно актуален [6, 7].
Следующий инструмент имеет схожее назначение для специалистов группы «Б» и «В» и включает следующие функции: а) контроль за соблюдением работниками правил ОТ и ПБ; б) идентификация вновь прибывших на борт в момент пересадки; в) фиксация случаев возникновения внештатных ситуаций; г) фиксация попыток несанкционированного проникновения и появления посторонних на борту буровой платформы; д) контроль за поверхностью воды вокруг платформы [8].
Повышение эффективности труда и оптимизация рабочего времени специалистов достигается за счет: а) постоянного контроля и автоматического выявления случаев нарушения работником норм использования средств индивидуальной защиты и правил безопасного проведения технологических операций; своевременного выявления фактов получения работниками травмы, что способствует оперативному оказанию необходимой помощи (в области охраны труда и промышленной безопасности); б) автоматической идентификации всех прибывших на борт с возможностью моментальной рассылки отчетов по каждому на предмет проверки
наличия соответствующих документов, необходимости проведения инструктажей; в) постоянного контроля поверхности воды, что позволит пресечь возможность несанкционированного приближения объекта, выявления случаев падения работника за борт, предотвращения фактов разлива нефтепродуктов или появления пузырьков воздуха на поверхности воды (при строительстве скважины данный факт может являться признаком развития аварийной ситуации) [9, 10].
Результаты исследования
Results of the study
Проведенное исследование позволило сформулировать следующие выводы: во-первых, вышеперечисленные факторы наглядно показывают, что внедрение программы - цифрового ассистента способствует решению ряда задач, повышению эффективности и надежности производственного процесса, снижению количества внештатных ситуаций; во-вторых, применение цифрового инструмента, созданного под четко определенные производственные задачи, обеспечит формирование адаптивной среды, что позволит работнику внести свой вклад в производственный процесс. Это повысит мотивацию членов экипажа к своевременному и качественному выполнению своих обязанностей и позволит разработчикам внедрять новые функции в программный продукт на основе возникших потребностей конечного пользователя.
Список использованной литературы
1. Халеев Р.В. Развитие Арктики как новый геополитический вызов России и всему миру // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2019. № 5-4. С. 41-44. DOI: 10.24411/2500-1000-2019-11008.
2. Tervo H. [et al.]. Mechanical properties in the physically simulated heat affected zones of 500 MPa offshore steel for Arctic conditions // Vehicle and Automotive Engineering 2. 2018. P. 779-788. DOI: 10.1007/978-3-319-75677-6_66.
3. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. СПб.: Питер, 2018. 480 с.
4. Maedche A. [et al.]. AI-based digital assistants // Business and Information Systems Engineering. 2019. P. 535-544. Vol. 61, No. 4. P. 535-544. DOI: 10.1007/s12599-019-00600-8.
5. EggertM. [et al.]. Digital assistants in the maintenance of offshore wind parks // Journal of Physics: Conference series. 2020. P.178-189. Vol. 1669, No. 1. P. 012001 (9 p.). DOI: 10.1088/1742-6596/1669/1/012001.
6. Ngo T., KashaniA. [et al.]. Additive manufacturing (3D printing): A review of materials, methods, applications and challenges // Composites Part B: Engineering. 2018. Vol. 143. P. 172-196. DOI: 10.1016/j.compositesb.2018.02.012.
7. Zhang Y. [et al.]. The light field 3D scanner // 2017 IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP). 2017. P. 1-9. DOI: 10.1109/ICCPH0T.2017.7951484.
8. Алексеев А. Цифровое бурение. Цифровые технологии повышают эффективность бурения [Электронный ресурс] // Сибирская нефть. 2019. № 163. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/sibneft-online/ar-chive/2019-july-august/ (дата обращения: 08.12.2021).
9. Amir-HeydariP. [et al.]. Continuous monitoring of safety performance // Total safety and productivity challenge. 2019. P. 126-140. DOI: 10.4324/9781315108100-7.
10. Amir-Heydari P., Maknoon R [et al.]. A new framework for HSE performance measurement and monitoring // Safety Science: Methods and applications for total safety management.
2017. P. 157-167. DOI: 10.1016/j.ssci.2016.11.001.
References
1. Khaleev R. Arctic developments as a new geopolitical challenge for Russia and the whole world // International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2019. No. 54. P. 41-44 (in Russian). DOI: 10.24411/2500-10002019-11008
2. TervoH. [et al.]. Mechanical properties in the physically simulated heat affected zones of 500 MPa offshore steel for Arctic conditions // Vehicle and Automotive Engineering 2.
2018. P. 779-788. DOI: 10.1007/978-3-319-75677-6_66.
3. Nikolenko S., Kadurin A., Arkhangelskaya Ye. Deep learning. St. Petersburg: Piter, 2018. 480 p. (in Russian).
4. MaedcheA. [et al.]. AI-based digital assistants // Business and Information Systems Engineering. 2019. P. 535-544. Vol. 61, No. 4. P. 535-544. DOI: 10.1007/s12599-019-00600-8.
5. EggertM. [et al.]. Digital assistants in the maintenance of offshore wind parks // Journal of Physics: Conference series. 2020. P.178-189. Vol. 1669, No. 1. P. 012001 (9 p.). DOI: 10.1088/1742-6596/1669/1/012001.
6. Ngo T., Kashani A. [et al.]. Additive manufacturing (3D printing): A review of materials, methods, applica-tions and challenges // Composites Part B: Engineering. 2018. Vol. 143. P. 172-196. DOI: 10.1016/j.compositesb.2018.02.012.
7. Zhang Y. [et al.]. The light field 3D scanner // 2017 IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP). 2017. P. 1-9. DOI: 10.1109/IC-CPHOT.2017.7951484.
8. Alexeev A. Digital drilling. Digital technologies as drilling efficiency boosters [Web resource] // Sibirskaya Neft (Siberian Oil). 2019. No. 163 (in Russian). URL: https://www.gaz-prom-neft.ru/press-center/sibneft-online/archive/2019-july-august/ (accessed on 08.12.2021).
9. Amir-Heydari P. [et al.]. Continuous monitoring of safety performance // Total safety and productivity challenge. 2019. P. 126-140. DOI: 10.4324/9781315108100-7.
10. Amir-Heydari P., Maknoon R. [et al.]. A new framework for HSE performance measurement and monitoring // Safety Science: Methods and applications for total safety management. 2017. P. 157-167. DOI: 10.1016/j.ssci.2016.11.001.
Сведения об авторе
Романов Станислав Федорович, аспирант ФГАОУ ВО «Мурманский государственный технический университет». Адрес: 183010, Россия, Мурманск, Спортивная ул., д. 13. E-mail: romanov_stas@mail.ru. https://orcid.org/0000-0002-3470-137X.
About the author
Stanislav F. Romanov, Post-Graduate, Murmansk State Technical University. Address: 13, Sportivnaya st., Murmansk, Russia, post code 183010. E-mail: romanov_stas@mail.ru. https://orcid.org/0000-0002-3470-137X.
Поступила / Received: 15.11.21 Принята в печать / Accepted: 22.11.21 © Романов С.Ф., 2021
ФГУП «Крыловский государственный научный центр»
69
