CC BY
0DOI: 10.24412/3034-154X-2024-2-5-9 УДК 681.518.5
Николай Анатольевич Лучкин - заместитель начальника отдела ПАО «Газпром»
Россия, г. Тюмень; e-mail: nikolay.luchkin@gmail.com; SPIN-код: 8365-2980, AuthorlD: 930084
Мария Юрьевна Земенкова - доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Транспорт углеводородных ресурсов» ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»
Россия, г. Тюмень; e-mail: muzemenkova@mail.ru; SPIN-код: 9383-0442, AuthorlD: 753946
Игорь Николаевич Квасов - кандидат экономических наук, профессор кафедры «Нефтегазовое дело, стандартизация и метрология», декан факультета транспорта, нефти и газа ФГАОУ ВО «Омский государственный технический университет» Россия, г. Омск; e-mail: ftng@omgtu.ru; SPIN-код: 4379-0289, AuthorlD: 591981
СКВОЗНЫЕ ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМ МАГИСТРАЛЬНОГО ТРАНСПОРТА ГАЗА
АННОТАЦИЯ
Статья посвящена аспектам цифровизации для обеспечения качественной надежной эксплуатации оборудования и систем магистрального транспорта газа. Рассмотрены задачи и особенности организации эффективного мониторинга технического состояния технологического оборудования производственных объектов с применением сквозных цифровых технологий. Приведены примеры создания цифровых моделей на объектах транспорта газа.
Ключевые слова: надёжность, безопасность, газопровод, технологическое оборудование, прогнозирование, магистральный газопровод, цифровизация, экспертная система.
Nikolay Anatolyevich Luchkin - Deputy Head of the Department of PJSC Gazprom
Russia, Tyumen; e-mail: nikolay.luchkin@gmail.com; SPIN-code: 8365-2980, AuthorlD: 930084
Maria Yurievna Zemenkova - Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor of the Department of Transportation of Hydrocarbon Resources Industrial University of Tyumen
Russia, Tyumen; e-mail: muzemenkova@mail.ru; SPIN-code: 9383-0442, AuthorlD: 753946
Igor Nikolaevich Kvasov - Candidate of Economic Sciences, Professor of the Department of Oil and Gas Engineering, Standardization and Metrology, Dean of the Faculty of Transport, Oil and Gas, Omsk State Technical University Russia, Omsk; e-mail: ftng@omgtu.ru; SPIN-code: 4379-0289, AuthorlD: 591981
END-TO-END DIGITAL TECHNOLOGIES TO ENSURE RELIABILITY AND SAFETY GAS TRUNK TRANSPORT SYSTEMS
ABSTRACT
The article is devoted to the aspects of digitalization to ensure high-quality reliable operation of equipment and systems of mainline gas transport. The tasks andfeatures of the organization of effective monitoring of the technical condition of technological equipment ofproduction facilities using end-to-end digital technologies are considered. Examples of creating digital models at gas transportation facilities are given.
Keywords: reliability, safety, gas pipeline, technological equipment, forecasting, main gas pipeline, digitalization, expert system.
Для цитирования в научных исследованиях:
Лучкин Н. А., Земенкова М. Ю., Квасов И. Н. Сквозные цифровые технологии для обеспечения надежности и безопасности систем магистрального транспорта газа // Тюменский научный журнал. - 2024. - № 2. - С. 5-9.
Цифровизация принимает особое значение в развитии систем управления нефтегазовой отрасли [1—5], обеспечивая эффективность контроля процессов, повышение уровня производственной безопасности, оптимизацию
затрат и сокращение времени на производственные циклы. В условиях санкционных ограничений цифровизация газовой отрасли требует комплексного подхода и в то же время открывает перед страной новые возможности
для технологического суверенитета и экономического роста. Благодаря чему, газовая отрасль становится более гибкой и конкурентоспособной, способной быстро реагировать на изменения на рынке и адаптироваться к новым технологиям и внешним вызовам.
В системе мониторинга технологического оборудования особую актуальность на сегодняшний день принимают цифровые технологии, реализация которых позволит обеспечить эффективность поддержки принятия решений в процессе эксплуатации. Важно отметить, что технологии должны отвечать требованиям импортоза-мещения, информационной безопасности, качественной технологической проработки и достоверности информации. Тогда, современные подходы к организации мониторинга могут быть основаны на следующих цифровых технологиях (рис. 1).
Технологии обслуживания по результатам прогнозирования в своей основе основаны на промышленной аналитике больших баз производственных данных. Применение интеллектуальных технологий и машинного обучения для анализа эксплуатационных данных технологического оборудования позволяют выявить признаки нарушения режимов и условий эксплуатации на ранней стадии аномалий в работе оборудования до того, как они приведут к отказу (нештатной ситуации). В основу таких систем положены модели и методики, учитывающие результаты базовой паспортизации и базу данных состоянии оборудования в режиме реального времени.
Весьма интересным опытом является применение технологий Интернета вещей, которые позволяют собирать колоссальные объемы технологических данных с контрольно-измерительных приборов, регистраторов и др. Базы данных необходимы для разработки прогнозных моделей мониторинга технического состояния оборудования в режиме реального времени, для реализации стратегии обслуживания по фактическому состоянию, оптимизации решений. Технология Интернет вещей обеспечивает возможность дистанционного контроля, сбора информации и управления производственными процессами.
Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) оказывает важное значение в обеспечении мони-
торинга, особенно для линейно протяженных объектов в сложных условиях или в аварийных или предаварийных ситуаций. Инспекция, проводимая с помощью промышленных дронов позволяет осуществлять визуальный осмотр труднодоступных частей оборудования и производственных объектов, что в свою очередь снижает риск для эксплуатирующего персонала и увеличивает эффективность проведения подобных инспекций.
Технология цифровых двойников предполагает создание виртуальной копии оборудования или производственного объекта, которая может использоваться для моделирования, анализа и прогнозирования работоспособности в различных эксплуатационных условиях, не воздействуя на реальное оборудование. Особенностью создания таких систем является контекстное моделирование и наделение модели свойствами, которые требуют непрерывного контроля и анализа. Математическое обеспечение таких систем является весьма сложным и наукоемким процессом, требует апробации и отладки.
Системы «машинного зрения» способны анализировать изображения и видео с камер, установленных на производственных площадках, с целью определения признаков износа, коррозии или других потенциальных проблем, не доступных для обнаружения человеческим глазом.
Технология «блокчейн» может применяться для обеспечения надежной и прозрачной фиксации производственных показателей о работе технологического оборудования, выполняемых операциях по техническому обслуживанию и ремонту.
В целях повышения профессионального уровня подготовки эксплуатирующего персонала важное значение имеют технологии расширенной и виртуальной реальности, которые могут использоваться для обучения персонала и поддержки в выполнении сложных технических операций с использованием интерактивных стендов, инструкций и схем.
Рассмотренные технологии, в настоящее время предоставляют компаниям необходимые инструменты для повышения эффективности своей производственной деятельности.
В целях исключения эксплуатирующих ошибок персоналом [5, 7] в ходе управления технологическим
Производственный мониторннг технического состояния
Технологии прогнозирования Цифровой двойник Интернет вещей
Интеллектуальные технологии анализа данных Современные средства мониторинга и диагностики (БПЛА, спутники, тепловизоры и др.)
Блокчейн Виртуальная реальность Машинное зрение
Рисунок 1. Цифровые технологии производственного интеллектуального мониторинга
процессом и повышения профессионального уровня компетенций, актуальным становится наличие на предприятии системы поддержки принятия решений на базе применения технологии цифровых двойников. Под цифровым двойником компрессорной станции понимаются виртуальные модели, воспроизводящие форму и действия отдельного оборудования или целых производств, систем, которые помогают выявить уязвимости, спрогнозировать возможные сбои и повысить эффективность работы.
Например, цифровой двойник компрессорной станции представляет собой интуитивно понятный графический интерфейс и обеспечивает максимальное удобство восприятия, отображения информации. Цифровой двойник является цифровой моделью поведения компрессорной станции и предназначен для мониторинга текущего технологического режима работы цеха, а также для определения возможных режимов работы существующего оборудования при изменении объемов, составов и термобарических характеристик углеводородного сырья, не воздействуя на реальное оборудование.
Цифровой двойник компрессорной станции обеспечивает следующие основные функции:
— сбор информации с локальных (нижестоящих) систем автоматизации в режиме реального времени;
— контроль текущих значений измеряемых и расчетных параметров технологических процессов, состояния и режимов работы основного и вспомогательного технологического оборудования, положения межсистемных перемычек;
— контроль состояния и режимов работы программно-аппаратных средств (включая коммуникационное оборудование, каналы связи);
— выявление и представление эксплуатирующему персоналу информации об аварийных и нештатных ситуациях, в том числе связанных с отклонением фактических режимов работы технологического оборудования от диспетчерских (режимных) заданий;
— формирование технологических рекомендаций по мероприятиям, обеспечивающие эффективность эксплуатации компрессорной станции по всей цепочке производства;
— интерактивное формирование пользователем сценария управляющих воздействий (переключение состояния технологических объектов включен/выключен, управление режимами работы и схемами подключения ГПА и КС, управление кранами на линейной части, управление объемами поступления/отбора газа и т. п.);
— интерактивное формирование пользователем входных и выходных параметров работы технологического оборудования, включая формирование параметров газа (давление, температура, расход и др.);
— аналитические дашборды, позволяющие наглядно визуализировать сводную информацию по показателям надёжности энергетического оборудования;
— формирование текущих отчетных документов и др.
Одновременно, имеется возможность моделирования
сценариев нормального, аварийного останова, а также эмуляция управления кранами обвязки газоперекачивающего агрегата (рис. 2).
Применение методов машинного обучения, интеллектуального анализа данных, в т. ч. основанных на регрессионных моделях, нейронных сетях, деревьях принятия решений, являются мощным инструментом для прогнозирования технического состояния систем транспорта газа. Большое количество данных о техническом обслуживании, состоянии и режимно-технологи-ческих данных открывает дополнительные возможности для комплексного управления состоянием с внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения [5—7]. Алгоритмы анализа баз данных, реализованные с применяем качественной программной реализации, позволяют выявить скрытые закономерности, оптимизировать процессы и прогнозировать возможные аномалии в процессе эксплуатации оборудования компрессорной станции.
Рисунок. 2. Пример цифрового двойника газоперекачивающего агрегата
Применение подобных цифровых решений позволяют моделировать возможные нештатные, аварийные события и неисправности в работе технологического и энергетического оборудования, эксплуатируемого в составе компрессорного цеха магистрального газопровода, например:
- резкое падение давления газа на входе КЦ (самопроизвольная перестановка крана);
- резкое падение давления газа на входе КЦ (разрыв газопровода с возгоранием);
- резкое падение давления газа на входе КЦ (самопроизвольная перестановка крана);
- самопроизвольная перестановка крана;
- разрыв байпаса до входного крана пылеуловителя;
- резкое падение давления газа на выходе КЦ (разрыв газопровода на территории КЦ в районе АВО газа с возгоранием);
- исчезновение напряжения;
- резкое увеличение расхода топливного газа ГПА;
- сработка алгоритмов противоаварийной защиты и др.
Комплексный анализ данных с применением прогнозных и аналитических моделей позволяет предупредить нежелательное техногенное событие или отказ [7].
Применение технологии цифровых двойников и виртуальной реальности на основе накопления и анализа производственных данных приобретает большую значимость. Такие системы позволяют эксплуатационному персоналу отрабатывать навыки первичных знаний, отработки нештатных ситуаций, обоснованности и оперативности принятия решений, а также предоставляет возможность моделирования различных режимов работы энергетического оборудования [8-11].
Внедрение новых технологий и инноваций становится необходимостью для нефтегазовых компаний, стремящихся быть конкурентоспособными на современном рынке энергоносителей. Цифровые технологии
Рисунок 3. Цифровой двойник блока управления исполнительным механизмом
позволяют эффективнее предсказывать потенциальные проблемы и риски, что снижает вероятность аварий и обеспечивает безопасность производственных процессов. Таким образом, цифровизация является значимым драйвером нефтегазовой отрасли и открывает перед компаниями новые возможности для роста и развития, помогая им стать более эффективными, устойчивыми и соответствующими современным требованиям рынка.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Безопасность трубопроводного транспорта / И. И. Мазур, О. М. Иванцов, С. П. Ансов [и др.]. - Москва : Издательство «Знание», 2002. - 752 с.
2. Ли, К. Задачи аналитической системы мониторинга работоспособности магистральных газопроводов /К. Ли, А. М. Короленок // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. - 2022. - 7 2 (128). -С. 88-93. -DOI 10.33285/1999-6934-2022-2(128)-88-93.
3. Энергетический фактор в санкционной политике ЕС в отношении России // Российский совет по международным делам (РСМД) : сайт. - URL : https:// russiancouncil. ru/analytics-and-comments/columns/ sandbox/energeticheskiy-faktor-v-sanktsionnoy-politike-es-v-otnoshenii-rossii/(дата обращения: 20.02.2024).
4. Стратегические, страновые и региональные риски // ООО «ГАЗПРОМ»: сайт - Режим доступа: https:// www.gazprom.ru/investors/corporate-governance/risk-factors/ (дата обращения: 20.02.2024).
5. Земенкова, М. Ю. Интеллектуальное управление состоянием систем транспорта углеводородов с использованием нейросетевой идентификации /М. Ю. Земенкова, Е. Л. Чижевская, Ю. Д. Земенков // Трубопроводный транспорт: теория и практика. - 2021. - 7 1 (77). - С. 50-54.
6. Земенкова, М. Ю. Методы снижения технологических и экологических рисков при транспорте и хранении углеводородов/ М. Ю. Земенкова. - Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2019. - 397 с.
7. Земенкова, . Ю. етодологическое обеспечение мониторинга безопасности объектов транспорта и хранения нефти и газа на основе интеллектуальных экспертных систем: специальность 05.26.02 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях (по отраслям)» : диссертация ... доктора технических наук / Земенкова Мария Юрьевна. Тюмень, 2020. - 443 с.
8. Лучкин, Н. А. Экспертная автоматизированная система диспетчерского управления технологическими процессами добычи и транспорта газа. Свидетельство
06 отраслевой регистрации разработки. - М.: ГАНРАО ОФЕРНИО, 2014. - 7 20304.
9. Лучкин, Н. А. Анализ рисков возникновения аварийных ситуаций при эксплуатации турбодетандерных агрегатов низкотемпературной сепарации на объектах добычи газа // Технологии нефти и газа. - 2018. - Выпуск
7 1 (114). - С.49-52.
10. Лучкин, Н. А. Инновационное управление при трубопроводном транспорте углеводородов с
применением технологий цифровизации и анализа данных / Н. А. Лучкин, Е. Л. Чижевская, М. Ю. Земенкова // Нефтегазовый терминал : материалы международной научно-технической конференции - Тюмень : ТИУ, 2023. - С. 401-404.
11. Квасов, И. Н. Автоматизация мониторинга состояния эксплуатации опасных производственных объектов газотранспортной системы / И. Н. Квасов, Н. А. Лучкин, М. Ю. Земенкова // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. - 2022. - 7 2 (152). -С. 61-74. -DO110.31660/0445-0108-2022-2-61-74.
12. Кудакаев, С. М. Интеллектуальные системы для обеспечения промышленной и экологической безопасности магистральных газопроводов / С. М. Кудакаев, Ф. М. Аминев, В. Ф. Галиакбаров [и др.] //Газовая промышленность. - 2004. - 7 5. - С. 10-12.
SPISOK ISPOL ZOVANNOJ LITERATURE
1. Bezopasnost' Rossii. Pravovy'e, sociatno-e^ko-nomicheskie i nauchno-texnicheskie aspekty\ Bezopasnost truboprovodnogo transporta /1.1. Mazur, O. M. Ivanczov, S. P. Ansov [i dr. ]. - Moskva: Izdatel'stvo «Znanie », 2002. -752 s.
2. Li, K. Zadachi analiticheskoj sistemy" monitoringa rabotosposobnosti magistral'ny x gazoprovodov / K. Li, A. M. Korolenok// Oborudovanie i texnologii dlya neftega-zovogo kompleksa. - 2022. - 7 2(128). - S. 88-93. - DOI 10.33285/1999-6934-2022-2(128)-88-93.
3. E'nergeticheskij faktor v sankcionnoj politike ES v otnoshenii Rossii // Rossijskij sovet po mezhdunarodny'm delam (RSMD) : sajt. - URL : https://russiancouncil.ru/ analytics-and-comments/columns/sandbox/energeticheskiy-faktor-v-sanktsionnoy-politike-es-v-otnoshenii-rossii/ (data obrashheniya: 20.02.2024).
4. Strategicheskie, stranovy'e i regionalize riski // OOO «GAZPROM» : sajt - Rezhim dostupa: https://www. gazprom.ru/investors/corporate-governance/risk-factors/ (data obrashheniya: 20.02.2024).
5. Zemenkova, M. Yu. Intellektual'noe upravlenie sos-toyaniem sistem transporta uglevodorodov s ispoVzovaniem
nejrosetevoj identifikacii / M. Yu. Zemenkova, E. L. Chiz-hevskaya, Yu. D. Zemenkov // Truboprovodnyj transport: teoriya i praktika. - 2021. - 7 1 (77). - S. 50-54.
6. Zemenkova, M. Yu. Metody' snizheniya texnolog-icheskix i e'kologicheskix riskov pri transporte i xranenii uglevodorodov / M. Yu. Zemenkova. - Tyumen V Tyumenskij industrially j universitet, 2019. - 397s.
7. Zemenkova, M. Yu. Metodologicheskoe obespechenie monitoringa bezopasnosti ob^ektov transporta i xraneniya nefti i gaza na osnove intellektual^ny^x e'kspertny'x sistem : specialsnosts 05.26.02 "Bezopasnost v chrezvy'chajny'x situaciyax (po otraslyam) ": dissertaciya ... doktora texnich-eskix nauk/ZemenkovaMariya Yur'evna. Tyumen \ 2020. -443 s.
8. Luchkin, N. A. E'kspertnaya avtomatizirovannaya sistema dispetcherskogo upravleniya texnologicheskimi pro-cessami doby'chi i transporta gaza. SvideteVstvo ob otra-slevoj registracii razrabotki. - M. : GANRAO OFERNIO, 2014. - 7 20304.
9. Luchkin, N. A. Analiz riskov vozniknoveniya avarijnyx situacijpri e'kspluatacii turbodetanderny'xagregatovniz-kotemperaturnoj separacii na ob^ektax doby'chi gaza // Texnologii nefti i gaza. - 2018. - Vy'pusk 7 1 (114). -S. 49-52.
10. Luchkin, N. A. Innovacionnoe upravlenie pri trubo-provodnom transporte uglevodorodov s primeneniem texnologij cifrovizacii i analiza danny'x /N. A. Luchkin, E. L. Chizhevskaya, M. Yu. Zemenkova // Neftegazovyj terminal: materialy' mezhdunarodnoj nauchno-texnicheskoj konferencii - Tyumen' : TIU, 2023. - S. 401-404.
11. Kvasov, I. N. Avtomatizaciya monitoringa sostoy-aniya e'kspluatacii opasny^xproizvodstvenny'x ob^ektov gazotransportnoj sistemy' / I. N. Kvasov, N. A. Luchkin, M. Yu. Zemenkova // Izvestiya vy'sshix uchebny'x zave-denij. NeJT i gaz. - 2022. - 7 2 (152). - S. 61-74. - DOI 10.31660/0445-0108-2022-2-61-74.
12. Kudakaev, S.M. Intellektual'ny'e sistemy' dlya obe-specheniyapromy'shlennoj i e'kologicheskoj bezopasnosti magistral'ny'xgazoprovodov/S. M. Kudakaev, F. M. Ami-nev, V. F. Galiakbarov [i dr.]// Gazovaya promy"shlennost\ -2004. - 7 5. - S. 10-12.
