Рон Бек (Ron Beck), директор по стратегии и рынку компании AspenTech
Переход нефтегазовых компаний на цифровые технологии больше не далекая перспектива. Теперь это острая необходимость. В условиях жесткой конкуренции, снижения маржи, неустойчивости цен и торговых войн компании не могут сорить деньгами и не хотят допустить длительных простоев нефтеперерабатывающих заводов.
Сегодня, с внедрением технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и многомерной аналитики, доступных благодаря таким достижениям, как высокопроизводительные вычисления, а также облачные и IoT-технологии, эти компании могут начать решать проблемы, которые они никогда ранее не были способны решить.
Теперь им доступны широкие возможности анализа данных, которые помогают реализовать проекты по цифровой трансформации, продлить срок службы фондов, максимально увеличить окупаемость инвестиций и получить дополнительную прибыль. Кроме того, обнаружение потенциальных неисправностей до выхода оборудования из строя может сэкономить значительные суммы. Например, поломка компрессора на нефтеперерабатывающем заводе и последующий простой могут обойтись компании в миллионы. При такой ситуации на рынке это совершенно недопустимо.
К счастью, многие компании начали это понимать. Все больше нефтегазовых предприятий стремятся перейти на цифровые технологии. И тут же сталкиваются с первой проблемой. Как выбрать инициативы, которые гарантированно приведут к успеху, а не отбросят на несколько шагов назад? Другими словами, с чего стоит начать?
Во-первых, не стоит пытаться объять необъятное и распылять усилия, стремясь преуспеть во всех направлениях. Это не значит, что нужно ограничиваться незначительными задачами или мелкими деловыми перспективами. Можно приняться за решение крупной и важной проблемы, при этом избрав прагматичный подход.
Итальянская энергетическая компания Saras использовала этот подход на нефтеперерабатывающем заводе мощностью 300 тыс. баррелей в день, который расположен в средиземноморском регионе. Компания применила машинное обучение для оборудования четырех типов: сырьевых насосов, насосов промывочного масла, компрессоров подпиточного водорода и рециркуляционных компрессоров. Программа внедрения цифровых технологий была запущена всего за несколько недель и позволила точно прогнозировать сбои для каждого компонента оборудования без ложных срабатываний.
Благодаря этим возможностям сейчас компания смогла начать прогнозировать сбои с временем упреждения 24–45 дней, сократить незапланированные простои на 10 дней, повысить доход на 1–3 процента и снизить затраты на техническое обслуживание и эксплуатацию нефтеперерабатывающего оборудования на 1–5 процентов.1
Помимо этого, стоит оценить качество данных, ведь от него во многом зависит успех инициативы. С первых этапов перехода операторы должны определить состав данных и убедиться в их целостности и достоверности.
После этого можно начать развертывание инструментов анализа данных. Он помогает обнаруживать неисправности, прогнозировать и предотвращать выход оборудования из строя и улучшать финансовые показатели.
Если предотвратить сбои механического оборудования и снижение производительности, можно сократить количество инцидентов и их негативное влияние на здоровье сотрудников, безопасность и окружающую среду. Цифровые технологии сыграют важную роль в устойчивом развитии и повышении экологической сознательности. Именно к этому стремится современная промышленность.
Благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению, сегодняшние технологические решения могут также предоставить возможности для когнитивного обучения инженеров, операторов и обслуживающего персонала на производстве с целью принятия более быстрых и точных решений по вопросам сырья.
Например, на нефтеперерабатывающем предприятии может быть более 1000 сценариев определения оптимального объема перерабатываемой сырой нефти. Эти сценарии можно просчитать с помощью вычислительных мощностей в облаке. Однако специалистам по планированию не хватит времени, чтобы рассмотреть все варианты и решить, как завоевать позиции на рынке. Загрузив эти сценарии в передовые средства аналитики, можно быстро сократить количество вариантов, оставив только оптимальные.
Эти технологии улучшат процесс принятия решений и послужат ценным вспомогательным инструментом для специалистов, работающих на производственном объекте.
У производителей больше нет убедительных аргументов для отказа присоединиться к «цифровой революции». Инструменты, сервисы и решения, необходимые для преодоления сложностей и достижения новых уровней надежности и рентабельности производства, благодаря технологическим прорывам теперь стали доступны для любого бизнеса.
Задавая правильные вопросы и ориентируя эти цифровые технологии на свои потребности, нефтегазовые компании могут применять их там, где они оказывают наибольшее влияние. Это поможет им достичь максимально возможной отдачи на протяжении всего жизненного цикла промышленного объекта.
Переход нефтегазовой отрасли на цифровые технологии обсуждается уже несколько десятилетий. Лишь сейчас, с появлением подходящих технологий, машинного обучения и аналитических алгоритмов, можно добиться повышения производительности и контролировать состояние оборудования в реальном времени. Новый уровень анализа данных дает возможность получать дополнительный доход и обеспечивать стабильную работу предприятий.
