CC BY
27
УДК 519.257:622.276.054.23
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ МОНТАЖА УСТАНОВКИ
ЭЛЕКТРОЦЕНТРОБЕЖНОГО НАСОСА
STATISTICAL OPTIMIZATION OF DURATION FOR THE ELECTRIC SUBMERSIBLE PUMP
INSTALLATION
О. В. Стукач, М. В. Моисеенко, В. В. Журавлев, А. А. Панов, А. В. Третьяков, П. В. Рабунец
Высшая школа экономики, г. Москва, Россия Томский политехнический университет, г. Томск, Россия ООО «Газпромнефть-Восток», г. Томск, Россия
O. V. Stukach, M. V. Moiseenko, V. V. Zhuralvev, A. A. Panov, A. V. Tretiakov, P. V. Rabunets
National Research University "Higher School of Economics". Mosrnw, Russia National Research Tomsk Polytechnic University, Tomsk, Russia LTE "Gazpromneft-Vostok", Tomsk, Russia
Аннотация. Рассмотрена методика анализа статистической информации по монтажу установок электроцентробежных насосов в текущем и капитальном ремонте скважин в компании Газпромнефть-Восток. Целью исследования является поиск способов сокращения вариабельности и среднего значения времени монтажа, выявления влияющих факторов и установления целевых ориентиров времени монтажных работ, как и ремонта в целом. Показано, что простых инструментов управления качеством процессов недостаточно для проведения анализа данных и предложена последовательность методов для решения задачи. В результате предложены управленческие решения, внедрение которых даёт определённое сокращение затрат.
Ключевые слова: бизнес-процесс, бережливое производство, поток создания ценности, управление качеством в нефтедобыче, дискриминантный анализ, выявление сезонности.
DOI: 10.25206/2310-9793-2018-6-3-91-96
I. Введение
В настоящее время сокращение затрат является одним из приоритетов деятельности нефтедобывающих компаний. Экономия касается всех процессов вне зависимости от их стоимости. Известные из идеологии «бережливого производства» способы выявления потенциала экономии практически исчерпали себя, поэтому важным является поиск других вариантов. Известно, что статистические методы, основанные на анализе ситуации «как есть», способны выявить скрытые резервы экономии. Но в силу отсутствия практики и квалифицированного персонала, разбирающегося как в статистических методах, так и в предметной области, эти методы слабо используются в российских компаниях [1].
Выходом из положения служит хорошая практика работы специалистов компании с консультантами по статистическим методам. При этом математические решения консультантов проверяются специалистами, исходя из возможности их проявления в конкретной предметной области. Особенностью такой работы служит то, что в академической среде, как правило, достаточно понять природу исследуемого явления и установить некоторые закономерности. Работа на результат в компании всегда связана с принятием решений управленческого уровня значимости. Кроме того, вопросы, задаваемые консультантом в процессе обсуждения проблем компании, вызывают постановку новых задач.
В статье приводится изложение опыта применения статистического анализа данных в нефтедобывающей компании как хороший пример получения такого результата. Использование этого опыта позволяет понять, как можно использовать набор методов бережливого производства, простых методов управления качеством и методов математической статистики для решения задач экономии в бизнес-процессах до предельно возможного значения.
II. Постановка задачи
Установки электроцентробежного насоса (УЭЦН) широко применяются в эксплуатации скважин. Монтаж УЭЦН является составной частью процесса текущего и капитального ремонта скважины, и в отличие от многих других процессов он не регламентирован. Из-за почасовой оплаты ремонта его нужно сократить, поскольку за это время нефть не добывается. Для повышения эффективности и снижения затрат требуются не только техни-
ческие мероприятия, например, повышение энергоэффективности УЭЦН, но и отладка всех организационных и обеспечивающих процессов. Но на месторождениях, находящихся на поздних стадиях эксплуатации, низкая продуктивность пластов, недостаточный приток скважинной жидкости, старение существующего фонда и другие осложняющие нефтедобычу факторы вызывают увеличение количества ремонтных работ. Соответственно, это приводит к увеличению затрат на добычу нефти. Поэтому всякая рационализация работ по монтажу оборудования в конечном итоге приводит к увеличению продуктивного времени на добычу.
Опыт повышения эффективности применения насосного оборудования рассмотрен в немногочисленных статьях [2-8]. В [6] выполнена оценка технических условий эксплуатации и рассмотрены характеристики ЭЦН. Анализу причин характерных отказов УЭЦН посвящена работа [7]. Следует отметить, что компания «Газпром-нефть-Восток», как и в целом нефтяная промышленность, получает большое количество новых типов УЭЦН. В настоящее время многие российские изготовители ведут работы по созданию насосов новых видов и конструкций. Они проводят анализ эксплуатации разработанных установок и следят за рациональным их применением, что в некоторой степени позволяет сократить эксплуатационные расходы. Большое разнообразие оборудования накладывает свою специфику на анализ процессов, так как разные осложняющие нефтедобычу факторы по-разному влияют на работу насосного оборудования. В этой связи представляется необходимым внедрение принципа опережающего развития стандартизации с учётом изменения во времени показателей качества объектов стандартизации [8].
Проблемы монтажа насосного оборудования в литературных источниках не рассматриваются, а вместе с тем оптимизация этого бизнес-процесса также важна для повышения общей эффективности деятельности компании. Поэтому задачей работы стал анализ эффективности и результативности монтажных операций и выявление мер, способствующих сокращению общего времени монтажа.
III. Картирование процессов
Сокращение времени монтажа напрямую связано с выявлением подпроцессов, не несущих ценности. Для этого проводилось картирование всего процесса монтажа и составление карты потока создания ценности. Часть карты приведена на рис. 1, из которой видно, что в процессе имеются многочисленные операции, приводящие к потерям первого и второго рода. Дальнейшие действия сводились к устранению этих потерь. Например, были оборудованы монтажные столы, где каждый инструмент имеет своё место и монтажник не тратит время на его поиск.
Рис. 1. Часть карты потока создания ценности (пример)
Применение методик бережливого производства не даёт представления о всех факторах, влияющих на генеральную совокупность процессов, о степени их влияния, и не даёт возможность установления целевых значений. Это приводит к необходимости дальнейшего исследования и применения методов математической статистики.
IV. Статистическая оптимизация На первом этапе всегда имеет смысл проводить разведочный анализ данных, если они уже собраны, или организовать их правильный сбор в соответствии с решаемой задачей. В рассматриваемом случае данные представляли собой Excel-таблицу, содержащую информацию о месторождении, скважине, дате проведения работ и времени монтажа. Исследовалась практически вся генеральная совокупность, более 400 наблюдений (монта-жей) за исключением грубых ошибок наблюдений. Поскольку целью являлось установление целевых ориентиров времени, использованы элементарные статистики.
Гистограмма наблюдений, построенная в программе Statistica 8.0 [1], приведена на рис. 2. Строгое следование статистическим критериям требует отклонить гипотезу о нормальном распределении, но в данном случае это нельзя считать продуктивным, так как отклонения от средних значений почти случайны, а отклонения от нормальности не слишком велики, обусловлены отсутствием экзотически малых и больших времён монтажа, что демонстрирует квантиль-квантиль график (рис. 3).
Продолжительность = 300*20*погта1(х; 271,4433; 47,5244) 70 —.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.—
140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 380 400 П род олж ител ьност ь
Рис. 2. Гистограмма для генеральной совокупности
Quantile-Quantile Plot of Продолжительность Distribution: Normal Продолжительность = 271,4433+47,2774*x 0,01 0,05 0,25 0,50 0,75 0,90 0,99 400 ---------—7-
-4-3-2-10 1 2 3 4
Theoretical Quantile
Рис. 3. Квантиль-квантиль график для генеральной совокупности
Неравномерность гистограммы заставляет предположить, что, несмотря на одинаковые условия работы монтажников, средние времена работ на разных месторождениях различны и установление одного нормативного значения нецелесообразно. Чтобы учесть смещение гистограммы в сторону меньших значений, рассчитаем медианные и средние значения по каждому месторождению (табл. 1).
ТАБЛИЦА 1 ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ
Месторождение Среднее Доверит. интервал Медиана Мода Минимум Максимум СКО
Западно-Крапивинское 279,4 268,3 290,5 270,5 240,0 170,0 370,0 47,9
Шингинское 282,5 274,8 290,2 282,0 280,0 174,0 373,0 43,5
Урманское 248,3 224,7 271,9 235,0 300,0 175,0 360,0 58,4
Западно-Лугинецкое 251,1 235,1 266,9 240,0 240,0 180,0 360,0 48,5
Нижне-Лугинецкое 255,3 244,0 266,5 240,0 240,0 190,0 340,0 33,8
ВСЕ 271,4 266,0 276,8 270,0 240,0 170,0 373,0 47,5
В нашем случае существенных отклонений среднего арифметического значения и медианы нет, поэтому за целевые значения можно принять границы доверительного интервала.
По результатам расчёта описательных статистик (табл. 1, рис. 4) можно выделить две группы месторождений, средние значения времени монтажа на которых существенно отличаются. Первую группу образуют Запад-но-Крапивинское и Шингинское, остальные составляют вторую группу.
Месторождение
Рис. 4. Средние значения времени монтажа по месторождениям
V. Дисперсионный анализ Сезонность работ является одним из факторов, влияющих на процесс монтажа. Это следует и из карты потока создания ценности (рис. 1). Диаграмма рассеяния (рис. 5) показывает, что разница из-за сезонности может составлять до 50 минут: минимум регрессионной кривой приходится на летний период, максимумы - на зимний.
400 380 360 340 320 300 280 260
Scatterplot of Продолжительность against Дата исполнения Продолжительность = 1,527Е6-71,027*х+0,0008*хА2
oäfa о о о о О ° 0°
о о о
О ю 8°° о о о 0 СВР О
о о о о <~> п о off о °
г8 с Q> ос О о ° 0~ О ( О ° ?о° о и 0° °0 и и 0 и
О п > О О о о ö О dS-C'go 0з d?
о тг ' оР ° о. о о о™ ° о «Рр,
•и (¡¿Р^ °8 °° -О. ~ -to с» о Э О с о <р
о эо о гР оо о о о о о
о о <Р о и
~0—0сГ о
гг о
о- 240
220 200 180
160 26-NOV-16
6-Mar-17 14-Jun-17 22-Sep-17
Дата исполнения
31-Dec-17
Рис. 5. Диаграмма рассеяния для продолжительности монтажа
Дисперсионный анализ, проведённый в модуле Factorial ANOVA пакета Statistica, позволяет ответить на вопрос о степени влияния сезона и месторождения на продолжительность монтажа. На рис. 6 приведены результаты расчётов. Для Западно-Крапивинского и Шингинского месторождения средние значения заметно выше, но влияния сезонности для Шингинского месторождения нет.
Месторождение*Сезон; LS Means Current effect: F(4. 290)=2,2410, p=,06473
330 320 310 300 J 290
о
§ 280 с
О)
£ 270
*
§ 260 о
с 250 240 230 220 210
Западно-Крапивинское Урманское Нижне-Лугинецкое
Шингинское Западно-Лугинецкое
Месторождение
Рис. 6. Средние значения времени монтажа по месторождениям в зависимости от сезонности
VI. Выводы и заключение В начале работ по оптимизации процессов операции по монтажу не были стандартизированы и унифицированы по времени выполнения. Не было нормативного документа, регламентирующего требования к времени монтажа оборудования. Отсутствие взаимопонимания между соисполнителями являлось серьезным сдерживающим фактором снижения затрат. Поэтому процессы шли с недоказанной эффективностью. За два года удалось снизить среднее время монтажа на 20-30 %. Проведённый комплекс работ привёл к установлению математически доказанных целевых ориентиров по времени монтажных работ УЭЦН и, таким образом, позволяет принимать правильные управленческие решения.
График дисперсионного анализа средних значений позволяет проводить мониторинг текущего значения времени монтажа для новых скважин и, таким образом, оценивать, насколько хорошо отлажен процесс. Дальнейшая работа направлена на сбор данных по мониторингу стандартизованных операций, выявление и определение степени влияния факторов увеличения времени монтажа. В целом выгоды от применения статистических методов заключаются в достоверной оценке времени монтажных работ и, как следствие, в снижении потерь.
Благодарности
Работа выполнена малым инновационным предприятием при ТПУ «Институт производственных систем» в рамках реализации проекта развития производственной системы ООО «Газпромнефть-Восток». Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, код проекта 18-45-700001.
Список литературы
1. Стукач О. В. Программный комплекс Statistica в решении задач управления качеством. Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2011. 163 с. Доступ из корпоративной сети ТПУ. URL: http://www.lib.tpu.ru/fulltext2/m/2011/m426.pdf (дата обращения 05.06.2018).
2. Гумеров О. А., Гумеров К. О. Опыт применения частотно-регулируемого привода для повышения эффективности эксплуатации установки электроцентробежного насоса на Арланском месторождении // Нефтегазовое дело. 2014. Т. 12, № 4. С. 24-34.
3. Черемисинов Е. М., Третьяков В. А. Высокооборотным насосам нет альтернативы // Нефть. Газ. Новации. 2013. № 3. С. 69-72.
4. Зейгман Ю. В., Генералов И. В. Особенности эксплуатации установок ЭЦН в скважинах с форсированным отбором // Вестник Удмуртского университета. 2012. № 9. С. 169-176.
5. Зейгман Ю. В., Генералов И. В. Повышение продолжительности безаварийной эксплуатации ЭЦН на форсированных режимах // Интервал. 2013. № 8 (55). С. 52-55.
6. Мордвинов В. А., Турбаков М. С., Лекомцев А. В. Характеристики погружных электроцентробежных насосов при откачке газожидкостных смесей из скважин // Нефтяное хозяйство. 2010. № 8. С. 124-126.
7. Фахриева К. Р., Габдрахимов М. С. Анализ отказов установок электроцентробежных насосов // Нефтегазовое дело. 2013. № 1. С. 240-247.
8. Горланов С. Ф., Шалагин Ю. Ю. Технический стандарт к системам погружной телеметрии УЭЦН - ключ к интеллектуализации процессов добычи нефти // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2012. № 3. С. 86-91.
УДК 621.313
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛИНЕЙНОГО ПРИВОДА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
ВЯЗКОУПРУГИХ СВОЙСТВ ЭЛАСТОМЕРОВ
MATHEMATICAL MODELING OF THE LINEAR DRIVE FOR RESEARCH VISCOELASTIC
PROPERTIES OF ELASTOMER
А. А. Татевосян1, В. З. Ковалев2
'Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия 2Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск, Россия
А. A. Tatevosyan1, V. Z. Kovalev2
'Omsk State Technical University, Omsk, Russia 2Yugra State University, Khanty-Mansiysk, Russia
Аннотация. Статья посвящена решению задачи математического и имитационного моделирования линейного магнитоэлектрического привода (ЛМЭП) для исследования реологических характеристик эластомеров. Особенностью линейного привода является отсутствие передаточных и преобразовательных элементов между якорем, представляющим собой прижимной шток, и опытным образцом эластомера, что делает необходимым, при решении задачи моделирования, включать уравнения, описывающие нелинейные процессы вязкости в общую модель ЛМЭП. Показана возможность использования многоконтурных схем замещения, которые могут быть синтезированы на основе экспериментальных данных, полученных для опытного образца эластомера определенной марки при его нагружении до фиксированных значений относительной деформации. В результате процесса релаксации опытного образца исследуется экспоненциальная временная зависимость механического напряжения, которая в последующем
