CC BY
164КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИИ «ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ» ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА
УДК 681.518.3
П.В. Семенов, ПАО «Газпром» (Санкт-Петербург, РФ),
P.Semenov@adm.gazprom.ru
Р.П. Семишкур, ПАО «Газпром», R.Semishkur@adm.gazprom.ru И.А. Дяченко, ПАО «Газпром», I .Diachenko@adm.gazprom.ru
В работе проведен анализ структуры управления крупной вертикально интегрированной компании нефтегазового комплекса. Разработана типовая структурная схема управления производством, учитывающая полнофункциональную интеграцию автоматизированных систем управления технологическими процессами газопромысловых объектов и информационно-управляющих систем предприятия. Предложена концептуальная модель реализации подходов «Индустрия 4.0» для предприятий российской нефтегазовой отрасли в современных условиях. С учетом специфики объектов в качестве базовой рассмотрена технология «цифровых двойников», основанная на реализации единой интегрированной постоянно обновляющейся шестислойной модели, включающей в себя: нормативно-справочную информацию, проектно-сметную документацию в электронном виде, графический слой представления объектов, инженерные данные, математические модели и онлайн-данные, получаемые от автоматизированных систем управления технологическими процессами. Представлен антропоморфный подход к ее реализации с использованием инновационных технологий искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений, промышленного интернета вещей, больших данных. Продемонстрированная концептуальная модель применима для большинства компаний нефтегазовой отрасли. На ее основе разработана и утверждена Концепция реализации технологии «цифровых двойников» в рамках единого информационного пространства Группы «Газпром». С учетом ведомственной программы «Цифровая энергетика» информация из корпоративного «облака» может служить источником данных для Государственной информационной системы топливно-энергетического комплекса. Также целесообразна организация онлайн-взаимодействия с клиентами компании для оперативного управления поставками газа и расчетами с применением смарт-контрактов, отслеживания уровня удовлетворенности поставленными углеводородами и продуктами их переработки. Результаты онлайн-мониторинга желательно использовать для определения направлений развития и корректировки методик расчета комплексных показателей эффективности.
Предложенная модель является фундаментом для разработки концепций, формирования требований и разработки проектных решений по созданию и развитию информационно-управляющих систем для предприятий нефтегазовой отрасли.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ИНДУСТРИЯ 4.0, ЦИФРОВАЯ ЭНЕРГЕТИКА, НЕФТЕГАЗОВАЯ ОТРАСЛЬ, КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ, ЦИФРОВОЙ ДВОИНИК, КИБЕРФИЗИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, ОЗЕРО ДАННЫХ, ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ.
В настоящее время в ведущих промышленных странах мира активно реализуется очередной (четвертый) этап промышленной революции. Он характеризуется широким внедрением киберфизи-ческих систем в производственные процессы, объединением систем управления в единую сеть, функ-
ционирующую в режиме реального времени, самонастраивающуюся и обучающуюся новым моделям поведения, и т. д. Благодаря реализации быстродействующих обратных связей, функционирующих в автоматическом режиме, такие сети, как интеллектуальные, в реальном масштабе времени
могут оптимизировать режимы работы технологических процессов, принять решение в форс-мажорных ситуациях без участия человека. Это позволяет свести к минимуму количество ошибок при управлении технологическими процессами, адаптироваться под новые потребности пользователей и т. д.
P.V. Semenov, Gazprom PJSC (Saint Petersburg, Russian Federation), P.Semenov@adm.gazprom.ru R.P. Semishkur, Gazprom PJSC, R.Semishkur@adm.gazprom.ru I.A. Diachenko, Gazprom PJSC, I.Diachenko@adm.gazprom.ru
Conceptual model оf digital twin technology implementation for oil and gas industry
The paper analyzes the management structure of large vertically integrated oil and gas company. The standard structural production management scheme that considers a full-featured integration of gas field facilities distributed control systems and enterprise information and management systems has been developed. The paper puts forward the conceptual model of Industry 4.0 implementation for Russian oil and gas industry enterprises in modern conditions. Taking into account the specifics of the facilities the paper looks at the Digital Twin technology based on the single integrated constantly updated six-layer model that includes regulatory background information, design and estimate documentation (in electronic form), graphical layer of facility representation, engineering data, mathematical models and online data obtained from distributed control systems as the basic one.
The anthropomorphic approach to the Digital Twin technology implementation using innovative technologies, including AI, highperformance computing, Industrial Internet of Things and Big data allow to increase safety of the systems. The presented conceptual model is applicable to the majority of oil and gas companies. The Concept of the Digital Twin technology implementation within the unified information space of Gazprom Group has been developed and approved on its basis.
Taking into account the Russian Ministry of Energy's program Digital Energetics the information from the Enterprise cloud can serve as a data source for the State information system for the fuel and energy complex. It is also advisable to organize online interaction with the company»s customers for timely management of gas supplies and payments using smart contracts and track the level of satisfaction with the supplied hydrocarbons and products of their processing. It is desirable to use the results of online monitoring to determine the areas of development and adjust the methods of calculating integrated performance indicators.
The proposed model is the basis for development of concepts, requirements and design solutions for setting up enterprise information and management systems for the oil and gas industry.
KEYWORDS: INDUSTRY 4.0, DIGITAL POWER INDUSTRY, OIL AND GAS INDUSTRY, CONCEPTUAL MODEL, DIGITAL TWIN, CYBERPHYSICAL SYSTEM, DATA LAKE, INTERNET OF THINGS.
Концепция четвертого этапа промышленной революции и ее реализация нашли свое отражение в национальных программах развития Германии, Франции, Великобритании, США, Китая и России [1-6]. За последние годы цифровая трансформация активов и процессов широко реализуется во многих отраслях промышленности. Годовой объем инвестиций в цифровые технологии в мире достиг 970 млрд долл. [7]. В целях цифровизации отраслей топливно-энергетического комплекса (ТЭК), создания благоприятных условий для внедрения в них платформенных решений Министерством энергетики Российской Федерации инициирован проект «Цифровая энергетика» [8]. На корпоративном уровне работа по цифровой трансформации ведется во всех крупных компаниях нефтегазового комплекса [9-11].
Цифровая трансформация предприятий дает конкурентное преимущество компаниям и экономи-
кам стран за счет возможности разработки адекватных математических моделей, на основе которых осуществляется управление как технологическими,так и производственными процессами. Это многократно повышает эффективность принятия решений, сокращает расстояние между менеджментом (целями компании) и производственными процессами, обеспечивает прозрачность компаний и нефтегазовой отрасли в целом. С этой точки зрения задача разработки концептуальной модели реализации технологии «цифровых двойников» для предприятий нефтегазового комплекса является весьма актуальной.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Первоначально «Индустрия 4.0» была разработана для дискретных производств [12]. Программы развития [1-6] на ее основе - до-кументы, которые не в полной мере учитывают специфику технологических и бизнес-процессов
нефтегазовой отрасли. Необходима адаптация положений указанных документов с целью их применения для непрерывных и дискретно-непрерывных производств, к которым относятся объекты ТЭК. При этом важно учесть текущие условия реализации указанных технологий в РФ, связанные в том числе с ужесточением требований к информационной безопасности.
С учетом вышеизложенного при создании концептуальной модели цифровизации производства для предприятий ТЭК (на примере газопромысловых объектов) следует:
- определить структуру управле-ния, обеспечивающую полнофункциональную интеграцию систем автоматизации предприятия;
- адаптировать технологию «цифровых двойников» для применения на этих объектах;
- определить инновационные технологии и подходы к цифровизации с учетом современных условий;
АДМИНИСТРАЦИЯ КОМПАНИИ
Company administration
ФИЛИАЛ ДОЧЕРНЕГО ОБЩЕСТВА Subsidiary branch
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ОБЪЕКТ
Technological object
Аналитика для бизнеса BI - Business Intelligence
Управление ресурсами предприятия ERP - Enterprise Resource Planning
Система управления производственными процессами MES - Manufacturing Execution System
Распределенная система управления DCS - Distributed Control System
ИУС П - Информационно-управляющая система предприятия EIMS - Enterprise information and management system
Рис. 1. Структурная схема управления крупной вертикально интегрированной компании нефтегазового комплекса Fig. 1. Block diagram of major vertically integrated oil & gas company management
- определить целесообразность применения «цифрового двойника» для различных этапов жизненного цикла объектов.
СТРУКТУРА УПРАВЛЕНИЯ КОМПАНИЙ ТЭК
Структура управления крупной вертикально интегрированной компании нефтегазового комплекса, учитывающая полнофункциональную интеграцию автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), информационно-управляющих систем предприятия (ИУС П) и вертикально интегрированных решений (ВИР), представлена на рис. 1. Указанная типовая схема разработана с применением стандарта ^А-95, адаптированного для РФ [13].
На отдельных уровнях этой схемы решаются различные задачи управления производственно-технологическими процессами,
активами и ресурсами. При этом используются различные инструменты, модели и алгоритмы технологических процессов, оборудования, проектная документация, электронные базы данных.
В приведенной схеме согласование целей и функциональных задач по уровням управления решается с помощью разработки адекватных моделей технологических и бизнес-процессов компании с целью их дальнейшей оптимизации. Далее обеспечивается их взаимодействие, а также непротиворечивость данных, применяемых для выработки управляющих воздействий и принятия решений. Это достигается за счет единого информационного ресурса - «цифрового двойника».
АРХИТЕКТУРА «ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА»
С учетом специфики решаемой задачи «цифровым двойником»
(в литературе также применяются термины «цифровой близнец», digital twin [14, 15]) является единая интегрированная постоянно обновляющаяся модель, применяемая для оптимизации технологических и бизнес-процессов предприятия. Цель создания «цифрового двойника» - перенести объект в цифровое пространство, смоделировать изменение состояния объекта под воздействием различных факторов и возможных управляющих воздействий, определить и реализовать оптимальные управляющие действия для достижения целевого состояния объекта. Схематично «цифровой двойник» представлен на рис. 2 и включает шесть слоев.
Слой 1. Нормативно-справочная информация - фундамент «цифрового двойника»и интегрирован со всеми его слоями.
Слой 2. Электронная проектно-сметная, конструкторская, испол-
Рис. 2. Схематичное представление «цифрового двойника» Fig. 2. Block diagram of the Digital Twin
нительная и эксплуатационная документация - включает всю документацию, разработанную при капитальном строительстве, ремонте и эксплуатации газопромысловых объектов.
Слой 3. Графическое представление объектов (включая 3D и 2Э-модели, картографические геоинформационные модели, технологические схемы и пр.) -конструкторские и архитектурные модели объектов (технологического оборудования, зданий и со -оружений) в формате CAD-систем (англ. computer-aided design -системы автоматизированного проектирования), включающие как основное технологическое оборудование установок комплексной подготовки газа (УКПГ) и до -жимных компрессорных станций (ДКС), так и трубные и кабельные проводки,электротехническое оборудование, АСУ ТП, инженерные системы и т. д.
Слой 4. Инженерные данные -технические характеристики, определяющие свойства газопромысловых объектов (паспортные данные газоперекачивающих агрегатов (ГПА), данные диагностических обследований трубопроводов, газодинамических исследований скважин, граничные параметры по дебиту скважин и т. п.).
Слой 5. Математические модели -формализованное математическое описание взаимосвязей входных, выходных и внутренних параметров моделей. Результаты моделирования, получаемые в этом слое, используются для прогнозирования технического состояния оборудования, прогнозирования и управления технологическими процессами. Слой также включает ресурсную экономико-математическую модель, позволяющую рассчитывать комплексные показатели эффективности (КПЭ) производства.
Слой 6. Онлайн-данные - ряды временных данных по всем получаемым в автоматическом и автоматизированном режиме и рассчитываемым параметрам.
Их источником преимущественно являются АСУ ТП. Возможен импорт данных, не охваченных системами автоматического сбора, с применением мобильных устройств и из специализированных систем (например, систем автоматизации промысловых лабораторий). В этом слое реализуются интеграционные решения со смежными ИУС П и ВИР.
По своему целевому назначению «цифровые двойники» процессов используются для моделирования, предиктивного анализа, прогнозирования и оптимизации процессов добычи и подготовки газа к транспорту, а «цифровые двойники» активов - для улучшения координации мероприятий по созданию активов, оценки и прогнозирования их состояния на этапе эксплуатации, сценарного моделирования и формирования оптимальных планов диагностики, ремонта и реконструкции.
ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ «ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ»
Создание «цифровых двойников» газопромысловых объектов предлагается реализовывать с применением следующих инновационных технологий:
- искусственного интеллекта, которой используется для моделирования, прогнозирования и проактивного управления производственно-технологическими процессами;
- высокопроизводительных вычислений для обеспечения требуемой скорости получения результатов моделирования.
При этом ключевой составляющей при создании «цифрового двойника» в соответствии с описанной архитектурой служит хранилище онлайн-данных («озеро данных»). Это корпоративная база измерений технологических параметров, информация о фактических
Рис. 3. Инновационные технологии разработки «цифровых двойников» Fig. 3. Innovative technologies for Digital Twin development
и моделируемых режимах работы, состоянии производственных активов. Такое хранилище целесообразно создавать с применением технологий:
- промышленного «Интернета вещей» (Internet of Things - IoT) для организации эффективного сбора данных на уровне АСУ ТП;
- «Больших данных» (Big data) для обработки полученных огромных объемов структурированной и неструктурированной информации.
Приведенная на рис. 3 архитектура дает возможность использования технологии «Больших данных» в качестве инструмента промышленной аналитики для:
- интеллектуального мониторинга типичных моделей использования оборудования газовых промыслов, оптимизации планирования работ по его эксплуатации и ремонту на их основе;
- выявления и устранения типичных моделей нерационального расходования энергии и материалов;
- оптимизации парка технологического оборудования, динамической настройки режимов функционирования установок предварительной и комплексной подготовки газа, ГПА ДКС, аппаратов воздушного охлаждения газа (АВО) в зависимости от имеющихся ресурсов, эксплуатационных затрат и производственных потребностей и т. д.
Ключевой слой 5 (математических моделей), позволяющий достигнуть существенного экономического эффекта, целесообразно реали-зовывать в виде двух логических частей.
Корпоративный репозиторий типовых математических моделей и методов управления, основанных на различных математических аппаратах(детерминированной аналитической формализации, стохастических корреляционных и регрессионных моделях, нейронных сетях и т. д.), содержит базовые модели типовых технологических объектов и процессов (например, скважин, газосборной сети, ГПА, АВО, установок осушки и очист-
ки газа УКПГ и т. д.). Также в нем должны содержаться методики применения типовых моделей для решения прикладных задач, например, нахождения оптимальных режимов, структур и уставок регуляторов, сценарного моделирования процессов при выполнении различных мероприятий.
Репозиторий сконфигурированных моделей и алгоритмов должен соответствовать фактически установленному оборудованию, объектам и процессам дочерних обществ. Конфигурирование математических моделей (слой 5) осуществляется с применением инженерных (слой 4) и онлайн-данных (слой 6).
Указанная структура репозитория обеспечивает доступ специалистов подразделений компании к просмотру как типовых, так и сконфигурированных моделей по различным дочерним обществам. Вследствие этого достигается возможность оперативной репликации и применения содержимого для широкого числа однотипных объектов и решения различных задач.
Для реализации «цифрового двойника» как единого информационного ресурса целесообразно использовать «облачные технологии» [16]. Согласно данному подходу устройства связи с объектом из состава АСУ ТП подключаются к интранет-сети предприятия. Данные накапливаются в корпоративном «облаке» и служат источником для предоставления услуги оперативного управления объектом, инжиниринга и оптимизации процессов. При этом необходимо учесть особенности объектов нефтегазовой отрасли, относящихся к опасным производственным объектам [17], а также ужесточение требований к обеспечению безопасности объектов критической информационной инфраструктуры [18].
АНТРОПОМОРФНЫЙ ПОДХОД К ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ С учетом описанной специфики концептуальная модель строится по антропоморфному принципу.
Изображенная на рис. 1 структура сравнима с нервной системой человека. Автоматизированные системы управления технологическими процессами со своими первичными измерительными приборами и блоками управления относятся к «периферической нервной системе». На указанном уровне реализуются рефлексы - алгоритмы управления и защиты. Одновременно полученная информация используется вышестоящими ИУС П и ВИР. Они формируют «центральную нервную систему» (ЦНС), обладающую своим представлением о внешнем мире («цифровым двойником» управляемых объектов и процессов). «Центральная нервная система» способна предвидеть будущее, активно строить планы и реализовы-вать их в действии с учетом массы факторов. «Центральная нервная система» реализуется с помощью корпоративного «облака» на выделенном центре обработки данных и (или) совокупности имеющихся ресурсов дочерних обществ, име-
ющих соответствующий уровень защиты, с выполнением необходимых мероприятий по обеспечению информационной безопасности.
Такой подход позволяет обезопасить управляемый объект от возможного негативного влияния и компьютерных атак извне. Также в случае нарушения работоспособности ЦНС-объект способен выполнять базовые функции (добычу и подготовку газа к транспорту) с помощью АСУ ТП.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Представленная на примере газопромысловых объектов концептуальная модель применима для большинства компаний нефтегазовой отрасли. На ее основе разработана и утверждена Концепция реализации технологии «цифровых двойников» в рамках единого информационного пространства Группы «Газпром».
С учетом ведомственной программы цифровизации [8] информация из корпоративного «облака»
НЕФТЬ. ГАЗ. ХИМ. 2019
Ж
i
111
тл
23-я специализированная
выставка
с международным участием
Г~|Г~
3
НЕФТЕГАЗОВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ХИМИЧЕСКАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ
{СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ РАЗДЕЛ)
ДВОРЕЦ СПОРТА 6*3 *Ь'С1А5ПТЧНЬ1ЙЛЕ11Т«
Гж-ч СОФИТ-ЭКСПО
Чернышевского, 63 GSD Тел,: 18452] 227 М7, 227 248
может служить источником данных для Государственной информационной системы ТЭК. Также целесообразна организация он-лайн-взаимодействия с клиентами компании для оперативного управления поставками газа и расчетами с использованием цифровых моделей контрактов
(смарт-контрактов), отслеживания уровня удовлетворенности поставленными углеводородами и продуктами их переработки. Результаты онлайн-мониторинга желательно использовать для определения направлений развития и корректировки методик расчета КПЭ в слое 5 «цифрового двойника».
Предложенная модель является фундаментом для разработки концепций, формирования требований и разработки проектных решений по созданию и развитию информационно-управляющих систем для предприятий нефтегазовой отрасли. ■
ЛИТЕРАТУРА
1. Digitale Wirtschaft und Gesellschaft [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.bmbf.de/de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848. html (дата обращения: 31.05.2019).
2. Usine du Futur [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.usinefutur.fr/(дата обращения: 31.05.2019).
3. High Value Manufacturing (HVM) Catapult [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://hvm.catapult.org.uk/(дата обращения: 31.05.2019).
4. Manufacturing USA: A third-party Evaluation of Program Design and Progress, 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www2.deloitte.com/ content/dam/Deloitte/us/Documents/manufacturing/us-mfg-manufacturing-USA-program-and-process. pdf (дата обращения: 31.05.2019).
5. Made in China 2025: Global Ambitions Built on Local Protections. US Chamber of Commerce, 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https:// www.uschamber.com/sites/default/files/final_made_in_china_2025_report_full. pdf (дата обращения: 31.05.2019).
6. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Утверждена Распоряжением Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0. pdf (дата обращения: 15.07.2019).
7. «Индустрия 4.0»: создание цифрового предприятия. ООО «ПрайсвотерхаусКуперс Консультирование», 2016 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/technology/assets/global_industry-2016_rus. pdf (дата обращения: 31.05.2019).
8. Ведомственный проект «Цифровая энергетика» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://minenergo.gov.ru/node/14559 (дата обращения: 31.05.2019).
9. Цифровая трансформация нефтегазовой отрасли: популярный миф или объективная реальность? // Нефтегаз. 2017. № 2. С. 8-9.
10. Макевнин Б. Цифровая нефть // Сибирская нефть. 2017. № 9. C. 10-14.
11. Утверждена Комплексная целевая программа развития единого информационного пространства Группы «Газпром». ПАО «Газпром», 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gazprom.ru/press/news/2017/november/article380019 (дата обращения: 31.05.2019).
12. Аарон Франкель, Ян Ларссон. Есть способ лучше: цифровой двойник повысит эффективность процессов конструкторско-технологического проектирования и производства // CAD/CAM/CAE Observer. 2016. № 3. С. 36—40.
13. ГОСТ Р МЭК 62264—1—2010. Интеграция систем управления предприятием. Часть 1. Модели и терминология [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200101687 (дата обращения: 15.07.2019).
14. Dr. Michael Grieves. Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication, 2014 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication (дата обращения: 31.05.2019).
15. Industry 4.0 and the digital twin. Deloitte University Press, 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www2.deloitte.com/ insights/us/en/focus/industry-4—0/digital-twin-technology-smart-factory. html (дата обращения: 15.07.2019).
16. Honeywell Connected Plant Process: Cloud-based service to monitor, predict, and improve plant performance, 2019 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.uop.com/hcp/(дата обращения: 31.05.2019).
17. Федеральный закон от 21.07.1997 № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» (с изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://base.garant.ru/11900785/(дата обращения: 15.07.2019).
18. Федеральный закон от 26.07.2017 № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_220885/(дата обращения: 15.07.2019).
REFERENCES
(1) Digitale Wirtschaft und Gesellschaft. Available from: https://www.bmbf.de/de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848. html [Accessed 31st May 2019].
(2) Usine du Futur. Available from: https://www.usinefutur.fr/[Accessed 31st May 2019].
(3) High Value Manufacturing (HVM) Catapult. Available from: https://hvm.catapult.org.uk/[Accessed 31st May 2019].
(4) Manufacturing USA: A third-party evaluation of program design and progress. 2017. Available from: https://www2.deloitte.com/ content/dam/Deloitte/us/Documents/manufacturing/us-mfg-manufacturing-USA-program-and-process. pdf [Accessed 31st May 2019].
(5) Made in China 2025: Global ambitions built on local protections. US Chamber of Commerce, 2017. Available from: https://www.uschamber.com/ sites/default/files/final_made_in_china_2025_report_full. pdf [Accessed 31st May 2019].
(6) Program Digital economy of the Russian Federation. Approved by the Order of the Government of the Russian Federation of July 28, 2017 № 1632-p. (In Russian)
(7) Industry 4.0: the creation of the digital enterprise. PwC Consulting LLC. 2016. Available from: https://www.pwc.ru/ru/technology/assets/ global_industry-2016_rus. pdf [Accessed 31st May 2019]. (In Russian)
(8) State project Digital Power Industry. RF Ministry of Energy. Available from: https://minenergo.gov.ru/node/14559 [Accessed 31st May 2019]. (In Russian)
(9) Digital transformation of the oil and gas industry: popular myth or objective reality? Neftegaz. 2017; 2: 8—9. (In Russian)
(10) B. Makevnin. Digital oil. Siberian oil (Sibirskaya neft). 2017; 9: 10—14. (In Russian)
(11) The comprehensive target program for development of Gazprom Group's unified information space has been approved. Gazprom PJSC. 2017. Available from: http://www.gazprom.ru/press/news/2017/november/article380019 [Accessed 31st May 2019]. (In Russian)
(12) Aaron Frankel, Ian Larsson. There is a better way: the digital twin will improve the efficiency of development, technological design and production. CAD/CAM/CAE Observer. 2016; 3: 36—40. (In Russian)
(13) GOST R IEC 62264-1-2010. Enterprise-control system integration - Part 1: Models and terminology. (In Russian)
(14) Dr. Michael Grieves. Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. 2014. Available from: https://research.fit.edu/ media/site-specific/researchfitedu/camid/documents/1411.0_Digital_Twin_White_Paper_Dr_Grieves. pdf [Accessed 31st May 2019].
(15) Industry 4.0 and the digital twin. Deloitte University Press. 2017. Available from: https://www2.deloitte.com/ content/dam/Deloitte/be/Documents/0perations/Industry-4.0_digital-twin-technology. pdf [Accessed 31st May 2019].
(16) Honeywell Connected Plant Process: Cloud-based service to monitor, predict and improve plant performance. 2019. Available from: https:// www.uop.com/hcp/[Accessed 31st May 2019].
(17) Federal law of the Russian Federation dd. 21 July 1997 No. 116-FZ On industrial safety of hazardous production facilities (as amended). (In Russian)
(18) Federal law of the Russian Federation dd. 26 July 2017 No. 187-FZ On security of the critical information infrastructure of the Russian Federation. (In Russian)
