ЭКОНОМИКА
УДК 550.8: 622.2
ЭКОСИСТЕМА ЭЗЕРНЕТА КАК ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ БАЗИС ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Н.А. Еремин, П.Н. Еремина
Будущее развитие энергетики России будет строиться на энергетической экономике больших высокочастотных данных. В России приступили к подготовке нового национального проекта по формированию экономики больших данных в течение года. Высокочастотные большие геоданные - это новый этап развития цифровой энергетической экономики. Цифровая модернизация энергетической отрасли России является ключевым драйвером ресурсно-инновационного развития российской экономики больших данных.
Ключевые слова: энергетическая экономика больших геоданных, высокочастотные большие геоданные, ресурсно-инновационное развитие, цифровая энергетическая экономика, цифровая модернизация, цифровизация энергетической экономики, энергетическая безопасность
Введение
Энергетическая экономика - это часть экономики, которая включает в себя вопросы, связанные с поставкой и использованием энергии в обществе. Снижение удельной энергоемкости экономики является ключевой задачей энергетической политики России. Президент России Владимир Путин, выступая 13.07.2023 г. на форуме будущих технологий «Вычисления и связь. Квантовый мир», предложил в течение года подготовить новый национальный проект по формированию экономики больших данных, включая энергетику. Ключевая роль в экономике больших данных отводится науке и образованию. Экосистемные решения позволят запустить полномасштабную цифровизацию технологических процессов, в том числе в энергетике России: сбор больших данных, в том числе с высокочувствительных датчиков, включая квантовые сенсоры; передача больших данных и развитие систем связи как текущего, так и последующих поколений, ко-
торые, по прогнозам, смогут передавать информацию в режиме реального времени, что критически необходимо для развития робототехники, систем беспилотного транспорта; суверенная инфраструктура для вычислений и хранения больших данных внутри страны: отечественные облачные платформы (экосистемы) и центры обработки больших данных, вычислительные мощности собственного производства, в том числе на качественно новых принципах с использованием квантовых и фотонных технологий; безопасность больших данных, в том числе на основе технологий квантовых коммуникаций и квантового шифрования, которые обеспечивают устойчивость информационных систем к кибератакам с применением как классических, так и квантовых компьютеров, позволяют создать неуязвимые для взлома системы, а также развивать защищённую квантовую связь; суверенные и национальные стандарты и протоколы работы с большими данными, необходимые для надёжной обработки и хранения больших данных, в том числе персональной информации, квантовой криптографии, ки-бербезопасности и защиты от атак; алгоритмы обработки и анализа больших данных, включая решения в области искусственного интеллекта, а также отечественное программное обеспечение, которое гарантирует суверенность больших данных, существенно уменьшает зависимость от иностранных поставщиков и повышает контроль над критической инфраструктурой и хранилища кода - отечественные платформы (экосистемы) и сервисы, которые нужны для совместной работы программистов не только из России, но и из других государств мира.
Нефтегазовая экономика больших геоданных, в том числе
высокочастотных
Доказанные мировые запасы нефти составили на 2023 год по данным компании BP 1732,4 млрд барр. Эксперты ОПЕК ожидают, что мировой спрос на нефть в 2023 году составит 101,77 млн барр. в сутки против 99,55 млн барр. в сутки в 2022 году. Поскольку более 70 процентов мировой добычи нефти и газа приходится на зрелые месторождения, энергетические компании сталкиваются с растущими трудностями при добыче природных ресурсов во все более сложных условиях. Мировой эксплуатационный фонд нефтяных скважин достиг 1200000 штук по данным OPEC. По данным МПР России, из открытых 2232 нефтяных, нефтегазовых и нефтегазоконденсатных месторождений в разработке находится 1235. Газовых месторождений в России около 1000, в разработке около 300. В России существует более 274 тыс. скважин различных категорий, из них около 200 тысяч эксплуатационных скважин, нефтяных - около 190 (168 тысяч добывающих и около 130 тысяч дающих продукцию). Фонд газовых скважин составляет около 17 тысяч штук. По данным «ЦДУ ТЭК» в эксплуатационном фонде нефтедобывающих скважин по нефтяной отрасли России насчитывалось 178 659 скважин. По сравнению с февралем их количество
увеличилось на 426 единиц. Согласно данным «ЦДУ ТЭК» в 2020 году в среднем на каждую скважину, находящуюся в эксплуатационном фонде, приходилось 7,84 т нефтяного сырья в сутки.
Энергетическая экономика больших геоданных знаменует собой начало новой НТР - научно-технологической революции в нефтегазовом деле. Большие высокочастотные геоданные - это наборы данных жизненного цикла мультисенсорного нефтегазового дела (данные со станций ГТИ - геолого-технологических измерений, ГИС - геофизических исследований скважин, ЭЦН - электроцентробежных насосов и других) (рис. 1). Пример высокочастотных геоданных - это геоданные, которые записываются с частотой до 50 Гц на станциях геолого-технологических измерений при строительстве скважин. Сверхвысочастотные геоданные (цэ или 10-6 сек) используются в системах кибербезопасности и предупреждения катастроф в энергетике.
Геоданные
Большие Геоданные (> мин)
Высокочастотные Геоданные (сек)
Сверхвысочастотные геоданные (|js или 10~6 сек)
Рис. 1. Виды геоданных: большие, высокочастотные и сверхвысочастотные
Клиффорд Линч, редактор журнала Nature в своей редакционной колонке в номере от 3 сентября 2008 года впервые ввел в научный оборот термин "Большие данные" [4]. Большие данные, а тем более высокочастотные, бросают вызов современному уровню вычислений, включая облачные, созданию широкополосных сетей передачи и системам хранения больших данных.
Эфирная сеть, как можно перевести Ethernet, получила свое название от несуществующей субстанции (эфира), которая, как считали ученые еще в прошлом веке, была заполнена вакуумом и якобы служила средой для распространения света. За 50 лет существования пропускная способность волоконно-оптических систем увеличилась более чем в 500 000 раз. К настоящему времени пропускная способность коммерческих систем достигла примерно 40 Тбит/с на волокно (~100 каналов со скоростью 400
Гбит/с каждый). Быстрый рост трафика требует разработки когерентных систем с канальной скоростью 800G и 1,6Т. Эволюция скорости передачи больших данных по оптоволоконным сетям представлена на рис. 2.
Рис. 2. Эволюция скорости передачи больших данных по оптоволоконным сетям
Для поддержания нефтегазовой экономики больших высокочастотных геоданных в качестве базиса требуется организация экосистемы Эзер-нета. Инструментальный базис экосистемы Эзернета для энергетической экономики больших высокочастотных данных представлен на рис. 3. Объект под номером I - ключевой в экосистеме Эзернета. В нем различные интернет сети соединяются между собой через Ethernet фабрику. Объекты совместного размещения обычно находятся рядом с IXP (Internet Exchange Point) местом обмена интернет-данными. Объект под номером II - это гипермасштабные центры обработки больших данных (ЦОД), в которых развернуты десятки или сотни тысяч однородных серверов в ЦОД модульного типа и цехового масштаба; Объект под номером III - это центр беспилотного Эзернета, который обеспечивает стандартное подключение к установленным роботизированным и беспилотным системам для супервайзе-ров роботизированных буровых комплексов, операторов подводных добычных комплексов, подводных челночных танкеров, беспилотника или подводного дрона с бесконтактной магнитометрией поверхностных и подводных трубопроводов и сооружений, и является ключевым элементом для автономного или беспилотного вождения (полета, плавания); Объект под номером IV - это беспроводной Ethernet, который энергетические компании используют для соединения миллионов сенсоров, тысяч устройств и оборудования через локальные сети (LAN) на базе соединений типа BASE-
T, тогда как заводы, большие производственные цеха используют много-модовое и одномодовое волокно; Объекты под номером V - это производственные и жилые строения, которые используют Ethernet для подключения персональных компьютеров, сенсоров и многих устройств, при этом данные и питание передаются по одному кабелю и Объекты под номером VI - это подводная система Эзернет, которая соединена с точкой обмена подводным (или подледным) интернет-трафиком (UIXP - Undersea Internet Exchange Point), и где различные интернет сети соединяют между собой через Ethernet подводные добычные комплексы, скважины-заводы и челночные танкеры.
Системы хранения больших геоданных должны быть долговременными для осуществления многолетнего мониторинга за разработкой месторождений углеводородов или работой нефтегазохимических комплексов. Потеря ретроспективных больших данных будет представлять собой безвозвратно упущенную возможность повышения фондоотдачи в добыче, транспорте и переработке углеводородов. Управление жизненным циклом больших геоданных сопряжено со многими трудностями, в частности, требуется постоянная работа по совершенствованию стандартов России, ЕАЭС, БРИКС для описания, хранения и обмена большими геоданными. Стандарты больших геоданных - это один из краеугольных камней нефтегазовой экономики больших геоданных. Они облегчают повторное использование больших геоданных, а также упрощают их импорт, экспорт, сравнение, комбинирование и понимание. Национальные стандарты геоданных устраняют необходимость в разработке каждой нефтегазовой компанией их уникальных методов описания. Анализ больших высокочастотных геоданных с применением методов искусственного интеллекта и машинного обучения, как ожидается, инициируют новую волну открытий месторождений углеводородов. Количество успешных поисковых скважин при использовании 2D сейсмики составляло 2 из 10 пробуренных. При использовании 3D сейсмики количество успешных поисковых скважин возросло до 8 из 10 пробуренных. Вероятность успешного бурения 9 из 10 поисково-разведочных скважин возрастает при внедрении методов ИИ и МО совместно с 3D и 4D сейсморазведкой или с использованием постоянно-действующих фазированных опто-волоконных антенных систем мониторинга разработки месторождений. Инвестиции в поиск и разведку, генерирует огромные объемы данных (сейсмика, ГИС, ГТИ и др.), которые можно использовать для дальнейшего уточнения моделей нефтегазоносных районов и месторождений.
Одна станция ГТИ при бурении генерирует от 10 до 150 Тб больших геоданных, соответственно, на суше и на море. С помощью современных технологий ИИ и машинного обучения (МО), полученные большие геоданные можно использовать для обучения программ по выявлению
перспективных мест заложения новых скважин, демонстрирующих сходные закономерности с прошлыми открытиями месторождений.
Рис. 3. Экосистема Эзернета как инструментального базиса энергетической экономики больших высокочастотных данных: I - точка обмена интернет-трафиком (IXP - Internet Exchange Point) через Ethernet; II - гипермасштабные центры обработки больших данных (ЦОД); III - беспилотный Ethernet; IV- проводной и беспроводной Ethernet; V- Ethernet для производственных и жилых
строений и VI - подводный Эзернет; 1 - экосистема Эзернета, соединенная с Интернетом; 2 - подводный оптоволоконный кабель 400GbE - 400 Гбит/с Эзернет; 3 - беспроводная широкополосная сеть 400GbE; 4 - оптоволоконный кабель энергетической компании 100GbE; 5 - оптоволоконный кабель телекоммуникационной компании 100GbE; 6 - оптоволоконный кабель гипермасштабного центра обработки
больших данных (ЦОД) 400GbE; 7 - оптоволоконный кабель колокационного объекта 400GbE; 8 - центр мобильной связи 5G; 9 - колокационный объект; 10 - телекоммуникационная компания и 11 - оптоволоконная компания
Истинная сила ИИ заключается в его способности предоставить технически подготовленным нефтяникам возможность принимать решения во все более сложном и управляемом большими геоданными нефтегазовом мире. Можно подразделить деятельность нефтяника на пять категорий:
сбор больших геоданных; поиск в них скрытых закономерностей; прогнозная и предиктивная аналитика на больших геоданных; выбор и осуществление оптимальной нефтегазовой операции. Первые три из рассмотренных действий близки к рутинным операциям и должны выполняться роботизированными комплексами, а специалисты-нефтяники, должны принимать ответственные решения и предпринимать действия, основанные на прогнозирующих возможностях ИИ. Поиск и разведка нефтегазовых месторождений один из хороших примеров того, как искусственный интеллект, облачные технологии и большие геоданные помогают нефтегазовым специалистам делать открытия новых залежей быстрее и с меньшими затратами, используя системы управления большими геоданными (СУБД) [5 - 11]. Системы ИИ могут использовать большие ретроспективные объемы геоданных из прошлых поисково-разведочных работ, чтобы успешно определять подходящие точки для место заложения поисковых и разведочных скважин. Технологии ИИ и МО помогают снизить риск, связанный с поиском и разведкой, и привести к открытию большего количества новых и пропущенных залежей углеводородов в рамках скромного бюджета, за счет наиболее эффективного использования накопленного объема больших геоданных в осваиваемом нефтегазоносном регионе или его аналогов. Цифровые энергетические компании, способные эффективно использовать технологии ИИ и МО для операций с большими геоданными смогут сохранить и даже увеличить свою долю на мировых рынках нефти и газа. Большие геоданные задают новый вектор развития промысловой геологии нефти и газа от чисто прикладной науки к фундаментальной.
Цифровая нефтегазовая экосистема должна включать широкий спектр программного обеспечения для стационарных и мобильных компьютеров и планшетов: создание цифровых двойников; интерпретации данных сейсморазведки и геофизических исследований скважин; роботизированных систем управления буровых установок; мониторинга трубопроводных систем реального времени; моделирования многофазных потоков в скважинах и трубах; моделирования и планирования процессов переработки нефти и газа, реализации нефтегазопродуктов и продуктов нефтегазохимии; роботизированные системы управления технологическими процессами, оперативного управления перевозками, оперативно-диспетчерского управления (АСОДУ) и др.
Финансирование
Статья подготовлена в рамках выполнения государственного задания (тема «Фундаментальный базис энергоэффективных, ресурсосберегающих и экологически безопасных, инновационных и цифровых технологий поиска, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений, исследование, добыча и освоение традиционных и нетрадиционных запасов и ресурсов нефти и газа; разработка рекомендаций по реализации продукции нефтегазового комплекса в условиях энергоперехода и политики
ЕС по декарбонизации энергетики (фундаментальные, поисковые, прикладные, экономические и междисциплинарные исследования)», номер гос. Рег. № НИОКТР в РОСРИД 122022800270-0.
Заключение
Развитие энергетической экономики России должна базироваться на больших геоданных (включая высокочастотные), которые генерируются энергетическими и сервисными компаниями, институтами РАН и нефтегазовыми университетами. К приоритетам энергетической экономики больших высокочастотных геоданных относится создание экосистемы Эзерне-та, которая позволит ускорить создание единых стандартов 5G для обмена большими высокочастотными геоданными. Необходимо увеличить затраты на НИОКР в области экономики больших высочастотных геоданных, до 7 процентов от выручки энергетических компаний. Энергетические компании, которые обладают современной моделью управления, высоким уровнем цифровизации и высококвалифицированным персоналом, могут обеспечить трехкратный рост объемов собственного производства.
Список литературы
1. Дмитриевский А. Н., Еремин Н. А. Большие геоданные в цифровой нефтегазовой экосистеме // Энергетическая политика. 2018. № 2. С. 3139. EDN XORVZB.
2. Еремин Н. А., Степанян А. А., Столяров В. Е. Управление нефтегазовыми активами в эпоху технологий хранения и обработки больших массивов данных // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2019. № 12(557). С. 5-14. DOI 10.33285/0132-2222-2019-12(557)-5-14. EDN EQOJYK.
3. Еремин Н. А. Работа с большими геолого-промысловыми данными в эпоху нефтегазового интернета вещей // Нефть. Газ. Новации. 2018. № 2. С. 70-73. EDN YVWCMZ.
4. Lynch C. How do your data grow? Nature. 2008. 455(7209). 28-29. https://doi.org/10.1038/455028a.
5. Дмитриевский А.Н., Еремин Н. А., Столяров В.Е. Цифровая трансформация при внедрении комплексных научно-технических программ инновационного развития для нефтегазовой отрасли // Газовая промышленность. Новые технологии и оборудование. Обзорная статья. 2022. № 10. 839. С. 24-34.
6. Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов / Н.А. Еремин, М.А. Королев, А.А. Степанян, В.Е. Столяров // Газовая промышленность. 2019. № 4 .783. С.108-119.
7. Развитие цифровой газовой экосистемы на основе комплексной научно-технической программы полного инновационного цикла / А. Н.
Дмитриевский, Н. А. Еремин, В. Е. Столяров, А. Д. Черников // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2023. Вып. 1. С. 173-189. EDN ISXNOY.
8. Еремин Н. А. Эволюция цифровой нефтегазовой экосистемы от суперкомпьютинга к метакомпьютингу // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2023. Вып. 1. С. 190-201. EDN WSGFNY.
9. Еремин Н. А., Селенгинский Д. А. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в решении нефтегазовых задач // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2023. Вып. 1. С. 201-211. EDN LGOGCA.
10. Новая парадигма нефтегазовых вычислений - облачная / Н. А. Еремин, С. А. Ступников, О. К. Чащина-Семенова, А. Д. Черников // Сб. науч. тр. междунар. науч.-практич. конф. Решение Европейского союза о декарбонизации и новая парадигма развития топливно- энергетического комплекса России. Казань, 31 августа 2021 года. Казань: Ихлас, 2021. С. 234-237. EDN KZYTFB.
11. Путем цифровизации и квантовизации / Н. А. Еремин, С. С. Камаева, А. Д. Черников, А. Н. Еремин // Нефть России. 2018. № 3-4. С. 6265. EDN VKYEOI.
Еремин Николай Александрович, д-р техн. наук, проф., гл. науч. сотр., ermn@mail.ru, Россия, Москва, Институт проблем нефти и газа Российской Академии Наук, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина,
Еремина Полина Николаевна, лаб., ermn@mail.ru, Россия, Москва, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина
THE ETHERNET ECOSYSTEM AS A BASIS FOR THE ENERGY ECONOMY OF BIG DATA
N.A. Eremin, P.N. Eremina
The future development of the Russian energy sector will be based on the energy economy of big high-frequency data. Russia has begun preparing a new national project to build a big data economy during the year. High-frequency big geodata is a new stage in the development of the digital energy economy. The digital modernization of the Russian energy industry is a key driver of the resource-innovative development of the Russian Big Data economy.
Key words: energy economy of big geodata, high-frequency big geodata, resource-innovative development, digital energy economy, digital modernization, digitalization of the energy economy, energy security.
Eremin Nikolay Alexandrovich, doctor of technical sciences, professor, chief of science. officer, ermn@mail.ru , Russia, Moscow, Institute of Oil and Gas Problems of the Rus-
sian Academy of Sciences, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University),
Eremina Polina Nikolaevna, lab., ermn@mail.ru , Russia, Moscow, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University)
Reference
1. Dmitrievsky A. N., Eremin N. A. Large geodata in the digital oil and gas ecosystem // Energy policy. 2018. No. 2. pp. 31-39. EDN XORVZB.
2. Eremin N. A., Stepanyan A. A., Stolyarov V. E. Management of oil and gas assets in the era of technologies for storing and processing large amounts of data // Automation, telemechanization and communication in the oil industry. 2019. No. 12(557). pp. 5-14. DOI 10.33285/0132-2222-2019-12(557)-5-14. EDN EQOJYK.
3. Eremin N. A. Work with large geological and field data in the era of the oil and gas Internet of things // Oil. Gas. Innovations. 2018. No. 2. pp. 70-73. EDN YVWCMZ.
4. Lynch C. How do your data grow? Nature. 2008. 455(7209). 28-29. https://doi.org/10.1038/455028a
5. Dmitrievsky A.N., Eremin N. A., Stolyarov V.E. Digital transformation in the implementation of complex scientific and technical programs of innovative development for the oil and gas industry // Journal "Gas industry". New technologies and equipment. Review article. 2022. No. 10. 839. pp. 24-34.
6. Features of digital transformation of assets in the implementation of investment oil and gas projects / N.A. Eremin, M.A. Korolev, A.A. Stepanyan, V.E. Stolyarov // Gas industry. 2019. No. 4 .783. pp.108-119.
7. Development of a digital gas ecosystem based on a comprehensive scientific and technical program of a full innovation cycle / A. N. Dmitrievsky, N. A. Eremin, V. E. Stolya-rov, A.D. Chernikov // Izvestiya Tula State University. Earth sciences. 2023. Issue 1. pp. 173189. EDN ISXNOY.
8. Eremin N. A. Evolution of the digital oil and gas ecosystem from supercomputing to metacomputing // Izvestiya Tula State University. Earth sciences. 2023. Issue 1. pp. 190201. EDN WSGFNY.
9. Eremin N. A., Selenginsky D. A. On the possibilities of using artificial intelligence methods in solving oil and gas problems // Izvestia of Tula State University. Earth sciences. 2023. Issue 1. pp. 201-211. EDN LGOGCA.
10. A new paradigm of oil and gas computing - cloud / N. A. Eremin, S. A. Stupni-kov, O. K. Chashchina-Semenova, A.D. Chernikov // Sb. nauch. tr. international scientific-practical conf. The decision of the European Union on decarbonization and a new paradigm for the development of the fuel and energy complex of Russia. Kazan, August 31, 2021. Kazan: Ikhlas, 2021. pp. 234-237. EDN KZYTFB.
11. By digitalization and quantization / N. A. Eremin, S. S. Kamaeva, A.D. Chernikov, A. N. Eremin // Oil of Russia. 2018. No. 3-4. pp. 62-65. EDN VKYEOI.