CC BY
46Организационно-экономические аспекты применения интегрированной модели месторождения нефтедобывающими и нефтесервисными компаниями
Катышева Елена Геннадьевна
кандидат экономических наук, доцент, кафедра экономики, учета и финансов, Санкт-Петербургский горный университет, helene_la_belle@mail.ru
В статье отмечено, что в настоящее время конкурентная борьба на мировом рынке углеводородного сырья обостряется. Это вызвано усложнением горно-геологических условий залегания нефтяных и газовых пластов, истощением запасов традиционных месторождений, геополитическими причинами. В этой ситуации инструментом повышения эффективности работы нефтегазовых активов может стать развитие цифровых технологий. В статье сформулированы цели создания единого цифрового пространства нефтедобывающих и нефтесервис-ных компаний. Определены основные направления применения технологии «интеллектуального месторождения». Указано, что эффективность интеллектуального месторождения достигается путем тесной интеграции цифровых технологий в производственные процессы нефтегазовых и нефтесервисных компаний. Отмечено, что основу технологии интеллектуального месторождения составляет интегрированная модель месторождения, включающая математические модели нефтяного пласта, скважин, наземной инфраструктуры месторождения. Одним из важнейших инструментов построения интегрированной модели месторождения является внедрение цифровых технологий в процессы нефтегазовой геологоразведки. Указано, что инструментом «Индустрии 4.0», наиболее эффективным для нефтегазовой геологоразведки, является применение технологии «больших данных». Охарактеризованы факторы, препятствующие внедрению технологии «больших данных» в нефтегазовой геологоразведке и успешному применению интеллектуальных месторождений. Сделан вывод, что инструменты интегрированной модели месторождения позволяют давать объективную оценку перспектив развития добывающей компании и окупаемости инвестиций в разные моменты времени, что является особенно важным в условиях высокой во-латильности цен на нефть.
Ключевые слова: нефтегазовый комплекс, цифровые технологии, интеллектуальное месторождение, интегрированная модель месторождения.
о см о см
<0
Введение
Цифровая трансформация в настоящее время является одной из важнейших задач развития нефтегазового комплекса. По оценке специалистов, сегодня с применением традиционных технологий добывается 29 % нефти, с применением цифровых технологий (оснащенных локальной автоматикой) - 38 %, в то время, как интеллектуальные месторождения обеспечивают 47 % добычи [5].
В настоящее время отмечается обострение конкурентной борьбы на мировом рынке углеводородного сырья. Это вызвано усложнением геологического строения новых месторождений, истощением запасов в традиционных районах промыслов, геополитическими причинами. Помимо указанного, необходимо отметить возникновение нового фактора, заключающегося в усилении давления со стороны компаний, активно применяющих инновационные технологии и оборудование для снижения себестоимости добычи, переработки и транспортировки углеводородов. В этой связи представляется необходимым использование новых подходов к обеспечению конкурентоспособности нефтегазодобывающих компаний.
Развитие цифровых технологий, приводящее к созданию интеллектуальных информационных систем [3], может послужить инструментом повышения эффективности работы нефтегазовых активов.
Объект и цели исследования
Несмотря на положительную динамику развития нефтегазового комплекса, в условиях волатильности мировых цен на энергоносители серьезными проблемами являются обеспечение добычи необходимых объемов нефти и газа, продление жизненного цикла углеводородного пласта и оптимизация производственных затрат [9]. В этой связи целями исследования являются: систематизация задач цифровизации предприятий нефтегазовой отрасли; обзор функций, выполняемых на уровне единой информационной платформы нефтегазового предприятия; выявление барьеров, препятствующих успешному функционированию интеллектуальных месторождений.
О ш т х
Методы исследования
Основными методами исследования являются: анализ публикаций по изучаемой теме; классификация; анализ инструментов «Индустрии 4.0», возможных к применению при проведении геологоразведочных работ (ГРР); анализ и обобщение данных о применении цифровых технологий крупнейшими российскими нефтегазодобывающими компаниями.
<
т о х
X
Вопросы исследования
В настоящее время ведущие нефтегазовые компании осуществляют активную разработку новых методов информационного управления месторождениями в це-
лях контроля больших массивов геолого-геофизической, технологической, экономической информации, ее качественной обработки и представления в удобном для дальнейшего анализа виде. При этом технология, основанная на внедрении в производственный процесс комплекса программных средств, в разных компаниях именуется по-разному: цифровое месторождение (Газпром нефть); интеллектуальное месторождение (ЛУКОЙЛ, Chevron); умное месторождение (Shell); месторождение будущего (ВР); умные скважины (Schlumberger); управление в режиме реального времени (Halliburton).
Анализ публикаций по теме исследования показывает, что единого определения для указанной технологии не существует. На наш взгляд, наиболее полно отражающими ее суть и назначение, являются следующие:
- «умное месторождение (smart field) - это комплекс программных и технических средств, который позволяет управлять нефтяным пластом с целью увеличения показателей добычи углеводородов» [9];
- «интеллектуальное месторождение - это система оперативного управления нефтегазовым промыслом, включающая набор бизнес-процессов, направленных на оптимизацию добычи и сокращение финансовых потерь путем своевременного выявления проблем и быстрого принятия решений многопрофильными группами на основе данных, полученных в режиме реального времени» [2].
В рамках цифровой трансформации нефтегазовых предприятий представляется целесообразным выделить следующие цели формирования единого цифрового пространства добывающей компании:
1) достижение запланированных технико-экономических показателей деятельности предприятия с возможностью быстрой адаптации к меняющимся условиям добычи;
2) продление жизненного цикла углеводородного пласта и обоснованное сокращение производственных затрат;
3) обеспечение безопасности процесса добычи, предотвращение аварийных ситуаций за счет своевременного обнаружения фактов несоблюдения технологических требований;
4) оптимизация численности эксплуатационного персонала;
5) достижение энергоэффективности оборудования и технологических процессов, а следовательно, снижение затрат на энергоресурсы и сокращение вредных выбросов в атмосферу;
6) повышение эффективности принятия управленческих решений на основе точной, достоверной и своевременной информации о работе оборудования.
Основными направлениями применения технологии интеллектуальных месторождений выступают:
- сбор и анализ данных о состоянии оборудования и параметрах технологических процессов, что позволяет в режиме реального времени проводить удаленный мониторинг и контролировать оборудование;
- дистанционное управление основными и вспомогательными технологическими процессами с целью предотвращения возможных сбоев и сокращения численности работников на промысловых объектах;
- прогнозирование чрезвычайных ситуаций, позволяющее своевременно проводить ремонт или профилактику оборудования и тем самым предотвращать остановку производственных объектов;
- формирование массивов ретроспективной информации о состоянии оборудования и параметрах технологических процессов, фиксация фактов аварий и накопление данных о решениях, принятых в каждой нестандартной ситуации;
- удаленное инспектирование промысловых объектов, способствующее оперативному обнаружению утечек флюидов и загрязнения окружающей среды и, соответственно, принятию превентивных мер и минимизации ущерба;
- автоматизированная оптимизация производственных процессов [7] с целью повышения эффективности операций. Например, применение автоматической закачки в нефтяной пласт пара и попутного газа приводит к повышению пластового давления и увеличению нефтеотдачи;
- управление транспортными потоками: совершенствование логистики, сокращение объемов транспортировки, выбор наилучших маршрутов для транспортных средств на основе применения сенсоров, беспроводных сетей, видео-аналитики [9].
Система «интеллектуальное месторождение» состоит из ряда компонентов, предназначенных для повышения эффективности работы нефтегазовой компании на различных уровнях. В частности, система может управлять процессами поддержания пластового давления и технологической подготовки нефти, нагнетательными скважинами, нефтеперекачивающими станциями, системами распределения электроэнергии, производить измерения дебита скважины, осуществлять «увязку» собственно добычи с другими процессами, происходящими на предприятии.
Эффективность интеллектуального месторождения достигается путем тесной интеграции цифровых технологий в производственные процессы: при выявлении отклонений от нормативов вероятность исключения рисков будет весьма высока. При отсутствии цифровых систем управления месторождением фиксируется факт уже возникшего отклонения, а следовательно, возрастает риск осложнения в работе месторождения [9], что влечет за собой дополнительные затраты на нормализацию работы.
Основу технологии интеллектуального месторождения составляет интегрированная модель месторождения (ИММ), включающая математические модели нефтяного пласта, скважин, наземной инфраструктуры месторождения. Автоматизация процессов контроля и мониторинга позволяет актуализировать модель в режиме онлайн. На базе ИММ возможно прогнозирование показателей освоения месторождения и устранение трудоемких процессов. К инструментам ИММ относятся программы, объединяющие все основные дисциплины нефтегазового актива (геология, бурение скважин, добыча, обустройство месторождения, экология, экономика, анализ рисков) для повышения эффективности бизнес-планирования освоения месторождения [4].
Одним из важнейших инструментов построения ИММ в нефтесервисных организациях и специализированных подразделениях ВИНК является внедрение цифровых технологий в процессы нефтегазовой геологоразведки. Процесс цифровизации в нефтегазовом комплексе начался именно с ГРР.
Инструментом «Индустрии 4.0», наиболее эффективным для нефтегазовой геологоразведки, представляется внедрение технологий «больших данных» (Big Data) в геологоразведочный процесс на основе доступа
X X
о го А с.
X
го m
о
2 О
м о
о см о см
<0
о ш т
X
3
<
т О X X
к полученным в разные годы и разными способами массивам данных. Основными видами информации, накапливаемой в больших объемах в процессе ГРР, являются: материалы аэромагнитной и космической съемки, электроразведки; материалы сейсморазведочных работ; результаты бурения опорных, параметрических, поисковых и разведочных скважин; региональные научно-исследовательские обобщения и моделирование.
Наличие больших массивов данных и математических моделей, наиболее полно описывающих алгоритмы работы аппаратуры и технологических процессов ГРР, позволяет с высокой точностью приблизить «цифровую копию» к реальности [6].
Результатом применения технологий «больших данных» в сфере нефтегазового сервиса могут стать:
- новые интерпретации геолого-геофизической информации, позволяющие уточнить параметры изучаемых месторождений;
- сокращение времени и повышение точности обработки геолого-геофизической информации;
- возможность оперативного отслеживания и изменения параметров разведочного бурения;
- минимизация влияния человеческого фактора на эффективность ГРР [8];
- повышение эффективности ГРР на нетрадиционных месторождениях сланцевой нефти (например, ба-женовской и тюменской свитах);
- снижение затрат на проведение геологоразведочных работ.
Следует отметить, что ярким примером компании, успешно внедряющей во все сегменты бизнеса инструментов Индустрии 4.0, в нефтегазовом комплексе является «Газпром нефть». В геологоразведочном сегменте своей деятельности компания активно использует возможности искусственного интеллекта для анализа огромных объемов исходной геологической информации и создания цифрового образа месторождения. Это позволяет прогнозировать количество и качество запасов, формировать стратегию разработки месторождений, объективно оценивать риски. Для решения этой задачи создан уникальный проект «Когнитивный геолог», направленный на применение когнитивных алгоритмов и технологий интеллектуальной обработки больших объемов данных. Программа позволяет ускорить цикл геологоразведочных работ за счет сокращения времени и объема трудозатрат [1].
Кроме этого, с целью комплексного анализа, обработки и интеграции имеющейся геолого-геофизической информации о месторождении в модель для принятия решения в компании «Газпром нефть» создана специальная 1Т-платформа - цифровое рабочее место геолога «ГеоМэйт». Программа позволяет ускорить процесс принятия решений о месте бурения скважин, количестве извлекаемых запасов и об изменениях геологии месторождения с учетом обновляющихся данных.
Также необходимо отметить, что важным технологическим решением стало создание в компании «Газпром нефть» базы данных геологоразведочных работ. Этот «поисковик» способен работать с цифровыми данными в области геологоразведки и добычи в любых программах, используемых компанией. Благодаря данной разработке контроль за проведением геологоразведочных работ во всех подразделениях компании централизован, а затраты времени и труда на поиск и верификацию данных сокращены.
В настоящее время ведущими российскими компаниями нефтегазовой отрасли используются отдельные инструменты нефтепромыслового, геологического и экономического моделирования месторождений (табл. 1).
Таблица 1
Применение инструментов ИММ ведущими компаниями нефтегазовой о отрасли России
ПАО «НК «Роснефть»
Компания
ПАО «НО-ВАТЭК»
Газпром нефть
Управленческие решения
- бурение горизонтальных скважин с большой длиной горизонтального ствола;
- использование инновационных технологий заканчивания скважин;
оптимизация графика бурения по пластам;
- выявление мест скопления газового конденсата в трубопроводах;
- оптимизация и снижение стоимости инфраструктуры;
- совместная добыча нефти и газа._
- сокращение сроков бурения скважин на 5 %;
- рост эффективности капитального ремонта скважин на 20 %;
- выявление проблемных участков трубопроводов;
- снижение операционных затрат на 2 - 3 % в год;
- оптимизация капитальных вложений;
- рост прибыли на 20 %.
- уменьшение диаметров труб сетей и их общего числа за счет создания параллельных транспорт-ных линий.
- внедрение концепции «Электронная разработка активов», охватывающей все основные направления деятельности от разведки до обустройства место-рождений.
Полученные результаты
уменьшение метало-емкости системы сбора газового конденсата на 40 %;
- экономия капитальных затрат в размере 260 млн долл.
- синхронизированы процессы получения, обработки и анализа информации по объектам разработки и развития инфраструктуры месторождений.
Источник: данные компаний, [1], [3].
Кроме этого, к числу основных препятствий к повсеместному успешному внедрению технологии «больших данных» в нефтегазовой геологоразведке и в целом применению интеллектуальных месторождений можно отнести:
- отсутствие четких технических стандартов, в результате чего нефтяные компании пытаются собственными силами объединить большие массивы данных, поступающих из разных источников, зачастую использующих разные 1Т-платформы [7];
- недостаток квалифицированных специалистов в данной области, а также невосприимчивость геологоразведочных и добывающих компаний к инновациям;
- низкие темпы модернизации рабочих процессов и методов работы специалистов как непосредственно на объектах разведки месторождений и добычи нефти и газа, так и в научно-технических центрах компаний;
- недостаточное внимание компаний к вопросам мотивации сотрудников на основе ключевых технико-экономических показателей эффективности работы интеллектуального месторождения. Личная заинтересованность сотрудника в достижении этих показателей могла
бы привести к ускорению принятия решений по предотвращению осложнений. В данном случае ИММ мотивирует сотрудников к детальному изучению месторождения и поиску методов увеличения добычи нефти с наименьшими затратами [3];
- недостаточное количество российских готовых IT-решений, представленных на рынке. Среди зарубежных компаний, предлагающих целостную концепцию интеллектуального месторождения, можно отметить Schneider Electric, разработки которой позволяют автоматизировать все процессы добычи и организовать эффективное электроснабжение месторождения [9];
- низкий уровень кибербезопасности и недостаточность защиты больших массивов информации, что заставляет компании относиться к цифровой трансформации с большой осторожностью;
- недостаточность финансовых ресурсов для внедрения новых технологий.
Выводы
Инструменты интегрированной модели месторождения позволяют давать объективную оценку перспектив развития добывающей компании и окупаемости инвестиций в разные моменты времени. Это становится особенно важным в условиях высокой волатильности цен на нефть. Следовательно, результатом построения ИММ и реализации ее как основы интеллектуального месторождения может стать обеспечение оперативности в принятии решений при разработке месторождения.
В современной экономической ситуации внедрение технологии «интеллектуального месторождения» становится чрезвычайно важным условием для поддержания конкурентоспособности нефтегазодобывающих и сервисных компаний. Использование интеллектуальных технологий при разведке и добыче углеводородов может сделать эти отрасли высокотехнологичным бизнесом, создающим основу для развития смежных отраслей.
Достигаемое при применении интеллектуальных технологий снижение негативного воздействия на окружающую среду позволит ископаемому топливу сохранить свою значимость даже при активном использовании альтернативных источников энергии.
При условии интенсивного развития отечественных цифровых технологий, а также быстрого освоения данных технологий компаниями может быть сформировано новое представление об управлении нефтегазовыми активами. Цифровизация послужит стимулом к пересмотру структуры добывающей компании и всего технологического и бизнес-процесса [5].
Представляется, что дальнейшее развитие и применение цифровых технологий позволит сделать процессы разведки и добычи углеводородов еще более безопасными. Благодаря совершенствованию программного обеспечения и повышению уровня кибербез-опасности передача информации станет более оперативной и защищенной. Цифровая трансформация позволит экспертам из различных областей деятельности совещаться и принимать оперативные решения в режиме реального времени [3].
Составление и обоснование бизнес-планов для реализации инвестиционных проектов по разработке нефтегазовых месторождений сможет осуществляться на основании применения единых моделей месторождений, включающих все элементы интегрированного планирования.
Литература
1. Аникеев В. Новый уровень эффективности // Oil and Gas Journal Russia, 2018, № 5[126], с. 72 - 76.
2. Березина А.А., Череповицын А.Е. Экономическая концепция нефтегазового «интеллектуального» месторождения // Нефтяное хозяйство, 2014, № 14, с. 14 - 15.
3. Власов А.И., Можчиль А.Ф. Обзор технологий: от цифрового к интеллектуальному месторождению // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2018, № 3 (9), с. 68 - 74.
4. Еремин Н.А., Королев М.А., Степанян А.А., Столяров В.Е. Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов // Газовая промышленность, 2019, № 4 (783), с. 108 - 119.
5. Калигин А. Цифровая добыча. Стандарт. Деловой журнал об ИТ, связи и вещании в России и мире, 2016, № 7/8 (132/163), с. 28 - 31.
6. Кондратенко Л.А. Единое информационно-технологическое пространство как инструмент цифровой трансформации в топливно-энергетическом комплексе // Газовая промышленность, 2019, Спецвыпуск № 2 (786), с. 118 - 119.
7. Миловидов К., Гулулян А. Цифровые месторождения: мифы и возможности // Нефтегазовая вертикаль,
2018, № 4, с. 64 - 69.
8. Прищепа О.М., Карнаухов А.М. Актуальность циф-ровизации геологоразведки // Нефть. Газ. Новации,
2019, № 2, с. 6 - 9.
9. Черкасов М. «Умные» технологии в нефтегазовой отрасли // Control Engineering Россия, 2015, № 3 (57), с. 20 - 22.
10. Халова Г.О., Смирнова В.А., Аванян Э.А. Роль российских нефтегазовых компаний в укреплении торгово-экономических отношений РФ со странами ЦАР // Нефть, газ и бизнес. 2011. № 3. С. 29-32.
11. Аванян Э.А., Смирнова В.А., Халова Г.О. Проблемы и перспективы деятельности российских нефтегазовых компаний в Центрально-Азиатском регионе: монография / Э. А. Аванян, В. А. Смирнова, Г. О. Халова ; Российский гос. ун-т нефти и газа им. И. М. Губкина. Москва, 2010.
12. Смирнова В.А., Халова Г.О. Перспективы создания газохимического кластера в Оренбургской области // Нефть, газ и бизнес. 2012. № 8. С. 3-5.
13. Халова Г.О., Йорданов С.Г., Полаева Г.Б. Эволюция энергетической политики ЕС// Инновации и инвестиции. 2018. № 5. С. 97-101.
14. Шуркалин А.К., Полаева Г.Б. Россия и Туркменистан - контуры сотрудничества в нефтегазовой сфере // Нефть, газ и бизнес. 2013. № 1. С. 6-10.
15. Гончаренко И.А. Правовое регулирование налогообложения разработки месторождений нефти и газа в Российской Федерации и зарубежных странах : учебное пособие. Москва, 2009.
Organizational and economic aspects of the integrated field model use by oil producing and oilfield service companies Katysheva E.G.
St. Petersburg Mining University
The article notes that at present the competition in the global hydrocarbon market has intensified significantly. This is due to the complication of mining and geological conditions of occurrence of oil and gas layers, depletion of reserves in traditional production regions, geopolitical reasons. In this situation, the development of digital technologies may become a tool to increase the efficiency of oil and gas assets. The article
X X О го А С.
X
го m
о
2 О
м о
formulates the aims of creating a single digital environment of the oil and gas producing and oilfield service companies. The main directions of application of the technology of the intellectual field are determined. It is indicated that the effectiveness of an intellectual field is achieved through close integration of digital technologies in the production processes of the oil and gas producing and oilfield service companies. It is noted that the basis of the technology of an intelligent field is an integrated field model, including mathematical models of the oil reservoir, wells, and ground-based infrastructure of the field. One of the important tools for building an integrated field model is the introduction of digital technologies in oil and gas exploration. It is indicated that the tool "Industry 4.0", the most effective for oil and gas exploration, is the introduction of Big Data technology. The factors that impede the implementation of Big Data technology in oil and gas geology and the successful creation of intelligent fields are characterized. It is concluded that the tools of the integrated field model allow an objective assessment of the prospects for the development of the oil and gas company and return on investment at different points in time, which is especially important in conditions of high volatility in oil prices.
Keywords: oil and gas complex, digital technologies, intelligent field, integrated field model
References
1. Anikeev V. A new level of efficiency // Oil and Gas Journal Russia,
2018, No. 5 [126], p. 72 - 76.
2. Berezina A.A., Cherepovitsyn A.E. The economic concept of the
oil and gas "intellectual" field // Oil Industry, 2014, No. 14, p. 14 - 15.
3. Vlasov A.I., Mozhchil A.F. Technology review: from digital to
intellectual field // PRONEFT. Professionally on Oil, 2018, No. 3 (9), p. 68 - 74.
4. Eremin N.A., Korolev M.A., Stepanyan A.A., Stolyarov V.E. Features of the digital transformation of assets in the implementation of investment oil and gas projects // Gas Industry, 2019, No. 4 (783), p. 108 - 119.
5. Kaligin A. Digital production. Standard. Business Journal of IT,
Communications and Broadcasting in Russia and the World, 2016, No. 7/8 (132/163), p. 28 - 31.
6. Kondratenko L.A. A single information and technological space
as an instrument of digital transformation in the fuel and energy complex // Gas Industry, 2019, Special issue No. 2 (786), p. 118
- 119.
7. Milovidov K., Gululyan A. Digital deposits: myths and opportunities // Oil and Gas Vertical, 2018, No. 4, p. 64 - 69.
8. Prishchepa O.M., Karnaukhov A.M. The relevance of digitalization exploration // Oil. Gas. Novation, 2019, No. 2, p. 6
- 9.
9. Cherkasov M. "Smart" technologies in the oil and gas industry //
Control Engineering Russia, 2015, No. 3 (57), p. 20-22.
10. Halova G.O., Smirnova V.A., Avanyan E.A. The role of Russian oil and gas companies in strengthening trade and economic relations between the Russian Federation and the CAR countries // Oil, Gas and Business. 2011. No. 3. S. 29-32.
11. Avanyan E.A., Smirnova V.A., Halova G.O. Pro-problems and prospects of Russian oil and gas companies in the Central Asian region: monograph / E. A. Avanyan, V. A. Smirnova, G. O. Khalova; Russian state un-t of oil and gas them. I. M. Gubkin. Moscow, 2010.
12. Smirnova V.A., Halova G.O. Prospects for the creation of a gas chemical cluster in the Orenburg region // Oil, gas and business. 2012. No. 8. S. 3-5.
13. Halova G.O., Yordanov S.G., Polaeva G.B. Evolution of EU energy policy // Innovations and Investments. 2018. No. 5.P. 97101.
14. Shurkalin A.K., Polaeva G.B. Russia and Turkmenistan - the contours of cooperation in the oil and gas sector // Oil, gas and business. 2013. No. 1. S. 6-10.
15. Goncharenko I.A. Legal regulation of taxation of the development of oil and gas fields in the Russian Federation and foreign countries: textbook. Moscow, 2009.
o
CN O CN
<£
O HI
m x
3
<
m o x
X
