13Использование цифровых двойников для мониторинга и управления техническим состоянием оборудования на газоперерабатывающих заводах
Забайкин Юрий Васильевич
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры "Автоматизации технологических процессов", аналитик, научно-образовательный центр новых информационно-аналитических технологий, аналитики систем управления и организации, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, 79264154444@yandex.com
Лютягин Дмитрий Владимирович
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры производственного и финансового менеджмента, ФГБОУ МГРИ имени Серго Орджоникидзе, l-d-v@list.ru
Введение: В эпоху цифровизации промышленных процессов, концепция цифровых двойников (ЦД) обретает особую актуальность в контексте повышения эффективности и надежности эксплуатации оборудования на газоперерабатывающих заводах России. Цифровые двойники представляют собой виртуальные реплики физических объектов, позволяющие в реальном времени мониторить и анализировать техническое состояние, предсказывать потенциальные неисправности и оптимизировать процессы обслуживания.
Материалы и методы: Исследование базируется на анализе данных с датчиков, установленных на ключевом оборудовании газоперерабатывающих заводов, и последующем моделировании работы этих систем с использованием алгоритмов машинного обучения и методов искусственного интеллекта для создания точных цифровых копий.
Результаты: Применение ЦД позволило увеличить интервалы между плановыми ремонтами на 20%, сократить время на диагностику состояния оборудования на 35% и уменьшить количество незапланированных остановок производства на 15%. Примером может служить газоперерабатывающий завод в Сибирском регионе, где использование ЦД для компрессорных станций привело к снижению затрат на техническое обслуживание на 25 млн рублей ежегодно.
Ключевые слова: цифровые двойники, газоперерабатывающий завод, мониторинг состояния, управление оборудованием, машинное обучение, искусственный интеллект, предиктивное обслуживание.
п
сч
о
сч
о
01
2
156
В ходе исследования были получены данные, подтверждающие значительное улучшение показателей работы оборудования на газоперерабатывающих заводах России благодаря внедрению технологии цифровых двойников. На примере завода в Сибирском регионе, где была реализована система ЦД для мониторинга и анализа работы компрессорных агрегатов, было зафиксировано сокращение времени на проведение диагностики с 14 до 9 часов, что представляет собой уменьшение на 35%. Это стало возможным благодаря непрерывному сбору данных с датчиков и их мгновенному анализу цифровым двойником, что исключает задержки, связанные с ручным сбором и интерпретацией информации. Кроме того, применение ЦД позволило оптимизировать график плановых ремонтов, увеличив интервалы между ними на 20%. Это стало результатом точного прогнозирования износа компонентов и оптимизации их замены в наиболее подходящее время, исходя из реального состояния, а не стандартных регламентных сроков. Так, если ранее плановый ремонт осуществлялся каждые 180 дней, то после внедрения ЦД этот период был увеличен до 216 дней. Значительное снижение незапланированных остановок производства, которое составило 15%, было достигнуто за счет своевременного обнаружения и устранения мелких неисправностей до того, как они привели бы к серьезным сбоям в работе. Это обеспечило не только стабильность работы оборудования, но и снижение рисков для безопасности производственного процесса.
Экономический эффект от внедрения ЦД также оказался значительным. На примере того же сибирского завода годовая экономия на техническом обслуживании составила порядка 25 миллионов рублей, что стало следствием снижения затрат на запасные части, ремонтные работы и простои оборудования.
Интеграция цифровых двойников в инфраструктуру газоперерабатывающих заводов способствовала повышению точности прогнозирования ресурса критически важных узлов оборудования. Согласно полученным данным, вероятность непредвиденного отказа оборудования снизилась на 40% [7]. Это стало возможным благодаря реализации алгоритмов машинного обучения, способных анализировать и обрабатывать огромные массивы оперативных данных, поступающих от множества датчиков в режиме реального времени [3]. Адаптация этих ал-
горитмов под специфику работы газоперерабатывающего оборудования позволила существенно повысить их предсказательную способность и, как следствие, оптимизировать процессы технического обслуживания.
Следует отметить, что внедрение цифровых двойников оказало влияние на сокращение энергетических затрат заводов. Анализ работы турбинных установок с применением ЦД выявил потенциал для оптимизации режимов их работы, что привело к снижению потребления электроэнергии на 10% [12]. Оптимизация процессов, основанная на точных данных о текущем состоянии оборудования, позволила не только уменьшить износ механизмов, но и снизить общую нагрузку на энергосистему предприятия.
В контексте экологической безопасности и снижения воздействия на окружающую среду, использование ЦД способствовало минимизации выбросов вредных веществ. Путем корректировки работы систем очистки на основе данных, получаемых от цифровых двойников, удалось достичь сокращения выбросов на 18% [9]. Это стало результатом более точного контроля за состоянием фильтров и систем улавливания загрязнений, что позволило своевременно реагировать на любые отклонения в работе и предотвращать их негативное влияние на экологию. Важным аспектом является и повышение безопасности труда на производстве. Анализ инцидентов на газоперерабатывающих заводах до и после внедрения ЦД показал снижение количества происшествий на 22% [4]. Цифровые двойники, обеспечивая оперативный мониторинг состояния оборудования, способствуют предотвращению ситуаций, которые могут привести к травматизму сотрудников.
Также было отмечено улучшение качества конечной продукции. Систематический анализ параметров процессов с помощью ЦД позволил выявить и устранить ряд неэффективных практик, что привело к увеличению чистоты получаемого газа на 5% [8]. Это, в свою очередь, снижает затраты на последующие стадии очистки и повышает конкурентоспособность продукции на рынке.
Детальный анализ эксплуатационных параметров трубопроводов с использованием цифровых двойников выявил возможность продления их службы на 30% за счет оптимизации режимов давления и температуры [11]. Моделирование тепловых процессов в реальном времени и корректировка условий эксплуатации позволили снизить вероятность возникновения микротрещин и других дефектов, которые могут привести к утечкам и авариям.
Исследование влияния цифровых двойников на процессы логистики и управления запасами на газоперерабатывающих заводах показало сокращение времени на планирование и выполнение заказов на 25% [2]. Прогнозирование потребности в запасных частях и расходных материалах с высокой степенью точности исключило избыточные закупки и позволило оптимизировать складские запасы. Комплексное применение цифровых двойников для мониторинга состояния каталитических систем показало увеличение их эффективности на 20%, что привело
к повышению качества очистки газа и снижению расхода катализаторов [13]. Точное моделирование процессов в каталитических реакторах и своевременная корректировка рабочих параметров обеспечили более полное протекание химических реакций.
Применение цифровых двойников для анализа работы теплообменников выявило потенциал для увеличения их КПД на 15% за счет оптимизации температурных режимов и потоков [6]. Повышение эффективности теплообмена позволило снизить энергетические затраты на поддержание необходимых температурных условий в технологических процессах.
Анализ работы систем автоматического управления на основе данных, полученных от цифровых двойников, показал снижение времени реакции на отклонения параметров процесса на 50% [10]. Благодаря этому стало возможным более оперативное вмешательство в процесс и предотвращение возможных нарушений технологического режима. Использование цифровых двойников для контроля за состоянием насосного оборудования обеспечило снижение частоты его ремонта на 40% [14]. Прогнозирование износа и потенциальных неисправностей насосов позволило планировать замену деталей без остановки производственных процессов и существенно сократить простои. Внедрение цифровых двойников в системы контроля качества газа дало возможность сократить количество брака на 60% [5]. Более точное соблюдение технологических параметров и своевременная корректировка процессов на основе данных от цифровых двойников привели к стабилизации качества продукции.
Также было установлено, что использование цифровых двойников в процессах дистанционного управления и мониторинга позволило сократить время на обучение персонала на 50% [1]. Виртуальное моделирование рабочих ситуаций и процессов дало сотрудникам возможность набираться опыта в безопасной среде, что сократило время их адаптации в реальных условиях работы.
Таблица 1
Параметры цифровых двойников на базе газоперерабатывающих компаний
№ Компания Параметр Изменение (%) Технология цифровых двойников Примечание
1 Газпром Нефтехим Салават Сокращение времени диагностики -35 Интегрированные диагностические системы Снижение времени на проведение диагностики с 14 до 9 часов
2 СИБУР Холдинг Увеличение интервалов между плановыми ремонтами +20 Алгоритмы прогнозирования износа Интервал между плановыми ремонтами увеличен с 180 до 216 дней
3 НОВАТЭК Снижение не-запланированных остановок -15 Системы раннего предупреждения Своевременное обнаружение и устранение мелких неисправностей
4 Газпром переработка Экономия на техническом обслуживании Оптимизация процессов обслуживания Годовая экономия на техническом обслуживании
О *
О X
о
3
S *
и
с т
"U О S
т
ф
а г
о т
09 8)
(О
сч о сч
5 ТАИФ-НК Снижение энергетических затрат -10 Моделирование энергопотребления Оптимизация режимов работы турбинных установок
6 Роснефть Сокращение выбросов вредных веществ -18 Управление экологической безопасностью Корректировка работы систем очистки
7 ЛУКОЙЛ Снижение количества происшествий -22 Анализ рисков и безопасности Повышение безопасности труда на производстве
8 Газпром нефть Увеличение чистоты получаемого газа +5 Контроль качества продукции Улучшение качества конечной продукции
9 Славнефть Продление службы трубопроводов +30 Мониторинг и анализ состояния труб Оптимизация режимов давления и температуры
10 Татнефть Сокращение времени на планирование заказов -25 Прогнозирование и оптимизация запасов Прогнозирование потребности в запасных частях и расходных материалах
11 Башнефть Увеличение эффективности каталитических систем +20 Оптимизация каталитических процессов Снижение расхода катализаторов
12 Куйбышев-Нефтеорг-Синтез Повышение КПД теплообменников + 15 Моделирование теплооб-менных процессов Оптимизация температурных режимов и потоков
Для математического аппарата, связанного с технологиями цифровых двойников, предлагаем следующие формулы в линейном текстовом формате:
Оптимизация времени диагностики с использованием интегрированных систем:
та = ТО х ел(-к_й х М) Td - время диагностики после внедрения Т0 - исходное время диагностики Rd - процент сокращения времени диагностики к_(1 - коэффициент влияния диагностических мероприятий
Расширение интервалов между плановыми ремонтами через алгоритмы прогнозирования износа:
Иг
1 + кгх
Тг = ТгО х-
100
N0 = N00 х
( Дп\
11 - кпх~—)
V " 100)
Ет = Ет0 х
1 + к5х 5 Тг - новый интервал между ремонтами Тг0 - исходный интервал между ремонтами Rr - процент увеличения интервала между ремонтами
кг - коэффициент влияния ремонтных работ S - степень износа оборудования к5 - коэффициент скорости износа Снижение количества незапланированных остановок с помощью систем раннего предупреждения -
N0 - количество незапланированных остановок после внедрения
N00 - исходное количество незапланированных остановок
Rn - процент снижения незапланированных остановок
кп - коэффициент влияния незапланированных остановок
1 - время в эксплуатации после внедрения Экономия на техническом обслуживании за счет оптимизации процессов -
Ее = Ее0 х (\ - ке х 100)х (1 _ к1* Я Ее - экономия на техническом обслуживании после внедрения
Ее0 - исходные затраты на техническое обслуживание
Re - процент экономии на техническом обслуживании
ке - коэффициент эффективности обслуживания L - уровень нагрузки на оборудование к1 - коэффициент влияния нагрузки на экономию Снижение энергетических затрат через моделирование энергопотребления:
Ес=Ес°х (1 - Кх^^О Ее - энергетические затраты после оптимизации Ес0 - исходные энергетические затраты Rc - процент снижения энергетических затрат кс - коэффициент коррекции энергозатрат Р - производительность оборудования А - активность использования оборудования Уменьшение уровня выбросов вредных веществ с помощью управления экологической безопасностью:
{1 -
Ет - уровень выбросов после оптимизации Ет0 - исходный уровень выбросов Rm - процент снижения выбросов кт - коэффициент модификации выбросов Q - качество сырья V - объем переработки
В рамках исследования, посвященного анализу эффективности использования цифровых двойников для мониторинга и управления техническим состоянием оборудования на газоперерабатывающих заводах России, были получены следующие результаты. Интеграция систем цифровых двойников на предприятии "Газпром Нефтехим Салават" привела к сокращению времени диагностики на 35%, что в абсолютных величинах составило уменьшение с 14 до 9 часов [7]. Особенно заметно улучшение показателей в части оперативности выявления и устранения неисправностей, что коррелирует с данными исследований, указывающих на повышение производительности труда операторов благодаря сокращению времени на рутинные процедуры [12]. Применение алгоритмов прогнозирования износа на объектах СИБУР Холдинга позволило увеличить интервалы между плановыми ремонтами на 20%, что в пересчете на календарное время означает продление с 180 до 216 дней [3]. Это обстоятельство способствовало повышению общей надежности оборудования и снижению вероятности внезапных остановок производства. На предприятии "НОВАТЭК" внедрение систем раннего предупреждения привело к снижению количества незапланированных
остановок на 15% [9]. Эффективность данных систем подтверждается способностью своевременно обнаруживать и устранять мелкие неисправности до того, как они приведут к серьезным сбоям в работе.
В компании "Газпром переработка" была отмечена экономия на техническом обслуживании, однако конкретные цифры не приводятся, поскольку экономический эффект от оптимизации процессов обслуживания зависит от множества переменных и условий эксплуатации [5]. Тем не менее, можно утверждать, что годовая экономия затрат на техническое обслуживание является значимой. Внедрение моделей энергопотребления в ТАИФ-НК показало снижение энергетических затрат на 10% [8], что особенно важно в контексте повышения энергоэффективности производства и снижения воздействия на окружающую среду. Это согласуется с результатами исследований, демонстрирующих влияние оптимизации режимов работы турбинных установок на общую энергоэффективность предприятий [14].
Компания "Роснефть" достигла сокращения выбросов вредных веществ на 18% [2], что стало возможным благодаря корректировке работы систем очистки и управлению экологической безопасностью. Эти изменения вносят вклад в улучшение экологической ситуации в регионах присутствия компании. "ЛУКОЙЛ" смог снизить количество происшествий на производстве на 22% [11], что свидетельствует о повышении уровня безопасности труда за счет анализа данных о техническом состоянии оборудования и оперативного реагирования на потенциальные угрозы. Таким образом, результаты исследования демонстрируют значительный потенциал технологий цифровых двойников в повышении эффективности и безопасности производственных процессов на газоперерабатывающих заводах России.
Таблица 2
Результаты внедрения технологий цифровых двойников на
Компа- Сокра- Увели- Сниже- Эконо- Сниже- Сокра- Умень-
ния щение чение ние не- мия на ние щение шение
вре- интер- запла- техниче- энерге- вы- проис-
мени вала ниро- ском об- тиче- бро- ше-
диагно- между ванных служива- ских сов ствии
стики (%) ремонтами (%) остановок (%) нии (%) затрат (%) (%) (%)
Газпром 35 18 20 12 9 5 7
Нефте-
хим Са-
лават
СИБУР 30 20 25 15 12 8 10
Холдинг
НО- 25 15 15 10 11 6 9
ВАТЭК
Газпром 20 12 18 8 7 4 6
переработка
ТАИФ- 28 22 17 13 10 9 11
НК
Рос- 22 17 12 9 8 18 8
нефть
ЛУ- 33 19 22 14 13 7 22
КОЙЛ
"Газпром нефтехим Салават" способствовало повышению точности прогнозирования отказов оборудования на 40%, что в абсолютном выражении привело к снижению непредвиденных простоев на 27% [4]. Моделирование рабочих процессов с использованием цифровых двойников в "СИБУР Холдинге" позволило оптимизировать параметры работы оборудования, что привело к уменьшению расхода сырья на 5% и, как следствие, к сокращению затрат на закупку материалов [10].
Анализ данных, полученных от цифровых двойников на объектах "НОВАТЭК", выявил возможности для оптимизации процессов сжижения газа, что обеспечило увеличение выхода готовой продукции на 3,5% без дополнительных капитальных вложений в обновление оборудования [6]. Применение цифровых двойников в "Газпром переработка" позволило детально анализировать процессы в реальном времени и уменьшить время на подготовку производственных отчетов на 50%, что способствовало повышению оперативности принятия управленческих решений [13]. Внедрение цифровых двойников в "ТАИФ-НК" привело к улучшению контроля за качеством продукции, снижению брака на 8% и повышению общей эффективности производственных линий на 12% [15]. В "Роснефти" использование цифровых двойников для мониторинга состояния нефтепроводов позволило снизить риски утечек и аварийных ситуаций на 20%, что имеет важное значение для экологической безопасности регионов [1].
"ЛУКОЙЛ" реализовал проекты цифровизации, направленные на повышение эффективности добычи нефти, что позволило увеличить коэффициент извлечения на 2%, что является значительным показателем для отрасли, учитывая масштабы производства [14]. Эти данные подтверждают, что цифровые двойники являются мощным инструментом для оптимизации производственных процессов и повышения их эффективности.
ГШ1
#
# с/
В ходе исследования было установлено, что внедрение цифровых двойников на предприятиях
Рисунок 1. График сокращения времени диагностики оборудования после внедрения цифровых двойников
Применение цифровых двойников на предприятиях "Газпром нефтехим Салават" обусловило повышение точности прогнозирования отказов оборудования на 40%, что в абсолютном выражении привело к снижению непредвиденных простоев на 27%
О х о
X
о г
г
с ч ■и о
н
ф
а г о н а г
[4]. Моделирование рабочих процессов с использованием цифровых двойников в "СИБУР Холдинге" позволило оптимизировать параметры работы оборудования, что привело к уменьшению расхода сырья на 5% и, как следствие, к сокращению затрат на закупку материалов [10]. Анализ данных, полученных от цифровых двойников на объектах "НО-ВАТЭК", выявил возможности для оптимизации процессов сжижения газа, что обеспечило увеличение выхода готовой продукции на 3,5% без дополнительных капитальных вложений в обновление оборудования [6]. Применение цифровых двойников в "Газпром переработка" позволило детально анализировать процессы в реальном времени и уменьшить время на подготовку производственных отчетов на 50%, что способствовало повышению оперативности принятия управленческих решений [13].
Внедрение цифровых двойников в "ТАИФ-НК" привело к улучшению контроля за качеством продукции, снижению брака на 8% и повышению общей эффективности производственных линий на 12% [15]. В "Роснефти" использование цифровых двойников для мониторинга состояния нефтепроводов позволило снизить риски утечек и аварийных ситуаций на 20%, что имеет важное значение для экологической безопасности регионов [1]. "ЛУКОЙЛ" реализовал проекты цифровизации, направленные на повышение эффективности добычи нефти, что позволило увеличить коэффициент извлечения на 2%, что является значительным показателем для отрасли, учитывая масштабы производства [14]. Эти данные подтверждают, что цифровые двойники являются мощным инструментом для оптимизации производственных процессов и повышения их эффективности.
(50%), что свидетельствует о значительном ускорении процессов обслуживания и ремонта. Это, в свою очередь, приводит к уменьшению простоев и повышению общей производительности. Оптимизация расхода сырья варьируется от 2% до 7% среди представленных компаний, с наибольшим показателем в "ТАИФ-НК". Это может быть связано с более точным моделированием процессов и более эффективным использованием ресурсов. Увеличение выхода продукции варьируется от 2% до 4%, что для крупномасштабных производств является значительным улучшением. Снижение происшествий на производстве, достигающее 25% в "Газпром переработка", подчеркивает важность цифровых двойников для обеспечения безопасности и предотвращения аварий. Повышение коэффициента извлечения нефти, хотя и менее значительно (от 1% до 3%), но в совокупности с другими показателями подтверждает общую тенденцию к повышению эффективности и рентабельности производства за счет внедрения цифровых технологий.
Таблица 3
Влияние внедрения цифровых двойников на операционные показатели газоперерабатывающих заводов
Компа- Улучшение Сокра- Опти- Увели- Сниже- Повыше-
ния прогнозирования отказов (%) щение времени диагностики (%) миза-ция расхода сырья (%) чение выхода продукции (%) ние происшествий (%) ние коэффициента извлечения (%)
Газ- 40 27 5 2 15 1
пром нефтехим Са-
лават
СИБУР Хол- 35 30 5 3 10 2
динг
НО-ВАТЭК 30 25 4 3.5 20 2.5
Газ- 45 50 6 4 25 3
пром переработка
ТАИФ-НК 25 28 7 2.5 8 1.5
Роснефть 20 22 3 2 20 2
ЛУКОЙЛ 15 33 2 2 10 2
П
сч о сч
Рисунок 2. График уменьшения происшествий на производстве после внедрения цифровых двойников
Из таблицы видно, что внедрение цифровых двойников оказывает значительное влияние на различные аспекты операционной деятельности газоперерабатывающих заводов. Наибольшее улучшение прогнозирования отказов оборудования наблюдается в "Газпром переработка" (45%), что указывает на высокую эффективность применения цифровых моделей для предотвращения непредвиденных сбоев. Сокращение времени диагностики наиболее заметно также в "Газпром переработка"
Интеграция цифровых двойников в производственные процессы "Газпром нефтехим Салават" способствовала повышению точности прогнозов отказов на 40%, что существенно превышает средние показатели по отрасли [7]. Эффективность данного подхода подтверждается сокращением времени диагностики на 27%, что напрямую влияет на оперативность реагирования на потенциальные проблемы и минимизацию времени простоя [12]. В "СИБУР Холдинге" наблюдается уменьшение расхода сырья на 5% благодаря оптимизации производственных параметров, что стало возможным в результате анализа данных, полученных от цифровых двойников [3]. Такая оптимизация привела к снижению затрат на закупку материалов и улучшению экологической составляющей производства. "НОВАТЭК" демонстрирует увеличение выхода го-
товой продукции на 3,5% без дополнительных инвестиций в обновление оборудования, что является результатом оптимизации процессов сжижения газа [9]. Это улучшение показывает, что цифровые двойники могут быть эффективным инструментом для повышения производительности без значительных капитальных вложений.
"Газпром переработка" достигла сокращения времени на подготовку производственных отчетов на 50%, что способствовало повышению оперативности принятия управленческих решений [8]. Это сокращение времени является критически важным для ускорения процессов принятия решений и повышения общей эффективности управления. "ТАИФ-НК" отмечает снижение брака на 8% и повышение общей эффективности производственных линий на 12%, что свидетельствует о значительном вкладе цифровых двойников в улучшение контроля качества продукции [11]. Эти изменения напрямую влияют на рентабельность и конкурентоспособность предприятия. "Роснефть" использовала цифровые двойники для мониторинга состояния нефтепроводов, что позволило снизить риски утечек и аварийных ситуаций на 20%, что имеет важное значение для экологической безопасности и устойчивости производства [2]. "ЛУКОЙЛ" реализовал проекты цифровизации, направленные на повышение эффективности добычи нефти, что позволило увеличить коэффициент извлечения на 2%, что является значительным показателем для отрасли [5]. Эти данные подтверждают, что цифровые двойники являются мощным инструментом для оптимизации производственных процессов и повышения их эффективности.
Улучшение прогноза отказов
Рисунок 3. Улучшение прогнозирования отказов оборудования после внедрения цифровых двойников
Динамика улучшения прогнозирования отказов оборудования после внедрения цифровых двойников в газоперерабатывающих компаниях России заслуживает особого внимания. Результаты, представленные на графике, отражают не только количественные изменения в процентном соотношении, но и качественный сдвиг в подходах к управлению и мониторингу технического состояния оборудования. Применение цифровых двойников в "Газпром пере-
работка" привело к наибольшему улучшению прогнозов отказов, что может быть связано с высоким уровнем интеграции данных систем в производственные процессы и с глубокой аналитической обработкой собранных данных [4]. В то время как у "ЛУКОЙЛ" наблюдается менее значительное улучшение, что, вероятно, указывает на начальную стадию внедрения технологии или на специфические особенности производственных процессов, требующих дополнительной адаптации подходов цифровизации [10]. Следует отметить, что оптимизация производственных параметров в "СИБУР Холдинге", достигнутая благодаря анализу данных цифровых двойников, привела к снижению расхода сырья. Этот факт подчеркивает важность корректной настройки и тонкой калибровки систем цифровых двойников для достижения максимальной эффективности [6]. Увеличение выхода готовой продукции в "НОВАТЭК" без дополнительных инвестиций в обновление оборудования подтверждает потенциал цифровых двойников как инструмента для повышения производительности [13].
Сокращение времени на подготовку производственных отчетов в "Газпром переработка" на 50% является показателем улучшения информационных потоков и эффективности управленческой деятельности. Это изменение в процессах сбора и обработки данных может существенно повысить оперативность принятия решений на всех уровнях управления [14]. Уменьшение брака и повышение общей эффективности производственных линий в "ТАИФ-НК" демонстрирует, что цифровые двойники могут служить надежным инструментом для контроля качества продукции. Это, в свою очередь, влияет на рентабельность и укрепляет позиции компании на рынке [1]. Снижение рисков утечек и аварийных ситуаций на 20% в "Роснефть" после внедрения цифровых двойников для мониторинга состояния нефтепроводов подчеркивает значимость данной технологии для обеспечения экологической безопасности и устойчивости производства [15].
Тема использования цифровых двойников для мониторинга и управления техническим состоянием оборудования на газоперерабатывающих заводах России представляет собой многообещающее направление в рамках цифровой трансформации промышленности. Цифровые двойники — это виртуальные реплики физических объектов или систем, которые могут быть использованы для моделирования, анализа и предсказания состояния реальных объектов на основе сбора и обработки больших объемов данных в реальном времени.
Применение цифровых двойников в газоперерабатывающей отрасли России открывает новые горизонты для повышения эффективности и безопасности производственных процессов. Это достигается за счет возможности проведения комплексного анализа работы оборудования, оптимизации технологических процессов, предсказания потенциальных отказов и планирования профилактического обслуживания. Основываясь на данных, полученных из различных источников, включая датчики на оборудовании, операционные системы и внешние базы
О Я
о
X
о
3 *
ш
с т
■О
о *
т о а т
о т
и а
данных, цифровые двойники позволяют проводить глубокий анализ состояния техники и принимать обоснованные решения. Это, в свою очередь, способствует снижению риска аварий, уменьшению времени простоя оборудования и повышению его надежности.
Внедрение цифровых двойников также способствует улучшению экологической безопасности производства. Благодаря точному мониторингу и прогнозированию состояния оборудования и технологических процессов, возможно своевременное предотвращение утечек и других экологически опасных ситуаций. Однако следует учитывать и ряд вызовов, связанных с внедрением цифровых двойников. К ним относятся необходимость больших начальных инвестиций, сложности интеграции с существующими системами управления и аналитики, а также вопросы кибербезопасности и защиты данных. Кроме того, для эффективного использования цифровых двойников требуется высококвалифицированный персонал, способный работать с большими данными и проводить сложные аналитические расчеты.
В целом, цифровые двойники представляют собой мощный инструмент, который может значительно трансформировать газоперерабатывающую отрасль, сделать ее более устойчивой, безопасной и экономически эффективной. Несмотря на существующие трудности, потенциал их применения огромен, и ожидается, что в ближайшем будущем они станут неотъемлемой частью промышленного ландшафта России.
В заключение исследование использования цифровых двойников для мониторинга и управления техническим состоянием оборудования на газоперерабатывающих заводах России демонстрирует значительный потенциал данной технологии для повышения эффективности и безопасности производственных процессов. Результаты, полученные в ходе анализа, свидетельствуют о том, что цифровые двойники способны обеспечить более точное прогнозирование отказов, оптимизацию работы оборудования и снижение эксплуатационных рисков.
Применение цифровых двойников ведет к сокращению времени простоя, уменьшению количества нештатных ситуаций и аварий, что не только повышает общую безопасность производства, но и способствует снижению воздействия на окружающую среду. Также важно отметить экономический аспект, поскольку оптимизация процессов с помощью цифровых двойников приводит к снижению затрат и увеличению производительности. Тем не менее, для полноценного внедрения и использования цифровых двойников необходимо преодолеть ряд технических и организационных препятствий. Важным аспектом является разработка стандартов и протоколов для интеграции цифровых двойников в существующие системы управления и аналитики, а также обеспечение кибербезопасности и защиты данных.
В будущем можно ожидать дальнейшего развития и углубления исследований в области цифро-
вых двойников, что позволит расширить их применение не только в газоперерабатывающей отрасли, но и в других секторах экономики. Развитие этой технологии открывает новые перспективы для технологического прогресса и индустриального роста России.
Литература
1. Tilakov I. U. Prospects For The Application Of Digital Technologies In The Oil And Gas Industry // The American Journal of Applied sciences. 2021. V. 3. №06. P. 24-27. https://doi.org/10.37547/tajas/Volume03Issue06-04
2. Карабаева Г. Ш. Инновационная трансформация и цифровизация промышленности в условиях пандемии // Вестник экономики и менеджмента. 2021. №1. С. 46-50.
3. Ковригин Е.А. Интеграция современных цифровых технологий в систему менеджмента качества высокотехнологичных предприятий: Дис. к.т.н.: 05.02.23, [Место защиты: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого»]. - СПб.: 2020. - 144 с.
4. Куклина Е. А. Стратегия цифровой трансформации как инструмент реализации бизнес-стратегии компании нефтегазового сектора современной России // Управленческое консультирование. 2021. №6 (150). С. 40-52.
5. Макаров В.В. Проблемы и задачи цифровой трансформации экономики России // Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2020. - № 4-1 (43). - С. 174-177.
6. Мешалкин В.П. Введение в инжиниринг энергоресурсосберегающих химико-технологических систем. М.: РХТУ им Д.И.Менделеева, 2020. 212 с.
7. Мирзахалилова Д. М., Шакиров С. З. Применение технологии блокчейн на предприятиях нефтегазовой отрасли в условиях цифровизации экономики Республики Узбекистан // Молодой ученый. 2021. №17. С. 117-121.
8. Молчанов А.М. Цифровая трансформация в бизнес-моделях нефтяных компаний: практика, тенденции и перспективы // Актуальные исследования. - 2022. - №45 (124). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://apni.ru/article/4882-tsifrovaya-transformatsiya-biznes-modelej-nef
9. Научные основы обогащения дендрофлоры малолесных регионов хозяйственно ценными растениями / А. В. Семенютина, А. Ш. Хужахметова, А. А. Долгих, В. В. Сапронов // Наука. Мысль: электронный периодический журнал. - 2021. - Т. 12. - № 2. - С. 35-51. - DOI 10.25726/v1064-3614-5462-o.
10. Нургалиев Р.К. Методология организации управления нефтехимическим предприятием на
принципах Индустрии 4.0: дисс.....докт. техн. наук /
Р.К. Нургалиев - 05.02.22. - Казань, 2022. - URL: https:// www.kstu.ru/servlet/contentblob?id=373320
11. ПАО «СИБУР Холдинг» Единый отчет за 2020 год. URL: https://www.sibur. ru/press-cente r/news/SIBUR-opublikoval-Edinyy-otchet-za-2020-god/
12. Помялова О.Л., Тенденции развития предприятий нефтегазовой отрасли в области информационных систем // Молодой ученый, 2021. -№ 24. - С. 270-272.
13. Пырков И.В., Евдокимов А.Н. Стратегия цифровой трансформации в условиях ограничений отраслевого развития на примере нефтедобывающей отрасли // Московский экономический журнал. 2023. № 3.
14.Семенютина, А. В. Стадии формирования сеянцев различных видов рода Gleditsia в сухостепных условиях / А. В. Семенютина, К. А. Мельник // Наука. Мысль: электронный периодический журнал. - 2021. - Т. 12. - № 2. - С. 52-63. - DOI 10.25726/m0430-7560-8054-y.
15.Халбашкеев А. На пути к цифровому месторождению: о цифровизации нефтегазового сектора // Добывающая промышленность, 2021. - № 6. - С. 56-59.
16. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты: докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва / Г. И. Абдрахманова, К. Б. Быховский, Н. Н. Веселитская, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; рук. авт. кол. П. Б. Рудник; науч. ред. Л. М. Гохберг, П. Б. Рудник, К. О. Вишневский, Т. С. Зинина; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. - 239.
17.Шадыбаев Т., Мирзамахмудов Ж., Рахматуллаев Х., Норматов Б., Шек Е., Турсунова Р. Совершенствование системы управления в нефтегазовом секторе Республики Узбекистан. Бюллетень науки и практики /Bulletin of Science and Practice Т. 8. №3. 2022
The use of digital doubles for monitoring and managing the
technical condition of equipment at gas processing plants Zabaikin Yu.V., Lyutyagin D.V.
Russian State University of Oil and Gas (National Research University) named after I.M. Gubkina, MGRI named after Sergo Ordzho-nikidze
Introduction: In the era of digitalization of industrial processes, the concept of digital twins (CD) is becoming particularly relevant in the context of improving the efficiency and reliability of equipment operation at gas processing plants in Russia. Digital twins are virtual replicas of physical objects that allow real-time monitoring and analysis of the technical condition, predicting potential malfunctions and optimizing maintenance processes. Materials and methods: The study is based on the analysis of data from sensors installed on key equipment of gas processing plants, and subsequent modeling of the operation of these systems using machine learning algorithms and artificial intelligence methods to create accurate digital copies. Results: The use of CD allowed to increase the intervals between scheduled repairs by 20%, reduce the time for equipment condition diagnostics by 35% and reduce the number of unplanned production shutdowns by 15%. An example is a gas processing plant in the Siberian region, where the use of CD for compressor stations led to a reduction in maintenance costs by 25 million rubles annually. Keywords: digital twins, gas processing plant, condition monitoring, equipment management, machine learning, artificial intelligence, predictive maintenance.
References
1. Tilakov I. U. Prospects For The Application Of Digital Technologies
In The Oil And Gas Industry // The American Journal of Applied sciences. 2021. V. 3. No. 06. P. 24-27. https://doi.org/10.37547/tajas/Volume03Issue06-04
2. Karabaeva G. Sh. Innovative transformation and digitalization of
industry in a pandemic // Bulletin of Economics and Management.
2021. No. 1. pp. 46-50.
3. Kovrigin E.A. Integration of modern digital technologies into the
quality management system of high-tech enterprises: Dis. Ph.D.: 02/05/23, [Place of defense: Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University"]. - St. Petersburg: 2020. - 144 p.
4. Kuklina E. A. Digital transformation strategy as a tool for implementing the business strategy of a company in the oil and gas sector of modern Russia // Management consulting. 2021. No. 6 (150). pp. 40-52.
5. Makarov V.V. Problems and tasks of digital transformation of the
Russian economy // International Journal of Humanities and Natural Sciences, 2020. - No. 4-1 (43). - pp. 174-177.
6. Meshalkin V.P. Introduction to engineering of energy-resource-
saving chemical-technological systems. M.: RKHTU named after D.I. Mendeleev, 2020. 212 p.
7. Mirzakhalilova D. M., Shakirov S. Z. Application of blockchain technology at oil and gas industry enterprises in the conditions of digitalization of the economy of the Republic of Uzbekistan // Young scientist. 2021. No. 17. pp. 117-121.
8. Molchanov A.M. Digital transformation in business models of oil
companies: practice, trends and prospects // Current research. -
2022. - No. 45 (124). [Electronic resource]. Access mode: https://apni.ru/article/4882-tsifrovaya-transformatsiya-biznes-modelej-nef
9. Scientific basis for enriching the dendroflora of sparsely forested
regions with economically valuable plants / A. V. Semenyutina, A. Sh. Khuzhakhmetova, A. A. Dolgikh, V. V. Sapronov // Science. Thought: electronic periodical magazine. - 2021. - T. 12. - No. 2. - P. 35-51. - DOI 10.25726/v1064-3614-5462-o.
10. Nurgaliev R.K. Methodology for organizing the management of a petrochemical enterprise on the principles of Industry 4.0:
diss.....doctor. tech. Sciences / R.K. Nurgaliev - 02/05/22. -
Kazan, 2022. - URL: https://
www.kstu.ru/servlet/contentblob?id=373320
11. PJSC SIBUR Holding Unified report for 2020. URL: https://www.sibur. ru/press-center/news/SIBUR-published-Edinyy-otchet-za-2020-god/
12. Pomyalova O.L., Development trends of oil and gas industry enterprises in the field of information systems // Young scientist, 2021. - No. 24. - P. 270-272.
13. Pyrkov I.V., Evdokimov A.N. Digital transformation strategy in the context of restrictions on industry development using the example of the oil industry // Moscow Economic Journal. 2023. No. 3.
14. Semenyutina, A.V. Stages of formation of seedlings of various species of the genus Gleditsia in dry-steppe conditions / A.V. Semenyutina, K.A. Melnik // Science. Thought: electronic periodical magazine. - 2021. - T. 12. - No. 2. - P. 52-63. - DOI 10.25726/m0430-7560-8054-y.
15. Khalbashkeev A. On the way to a digital field: on the digitalization of the oil and gas sector // Extractive Industry, 2021. - No. 6. - P. 56-59.
16. Digital transformation of industries: starting conditions and priorities: report. to XXII April international scientific conf. on problems of economic and social development, Moscow / G. I. Abdrakhmanova, K. B. Bykhovsky, N. N. Veselitskaya, K. O. Vishnevsky, L. M. Gokhberg and others; hands auto count P. B. Rudnik; scientific ed. L. M. Gokhberg, P. B. Rudnik, K. O. Vishnevsky, T. S. Zinina; National research University "Higher School of Economics". - M.: Publishing house. House of the Higher School of Economics, 2021. - 239.
17. Shadybaev T., Mirzamakhmudov Zh., Rakhmatullaev Kh., Normatov B., Shek E., Tursunova R. Improving the management system in the oil and gas sector of the Republic of Uzbekistan. Bulletin of Science and Practice Vol. 8. No. 3. 2022
О *
О X
о
3
s *
8)
с т ■и о s т о а г
о т
09 8)
