Цифровые двойники в нефтегазовой отрасли

Сегодня на производствах цифровые двойники постепенно превращаются в рабочий инструмент, который повышает эффективность управления технологическими процессами. При этом говорить о широком использовании технологии пока преждевременно. Сейчас её активно применяют только крупные компании – как правило, в таких отраслях, как добыча полезных ископаемых, металлургия, ТЭК, а также в аэрокосмической отрасли. Почему это происходит? Что нужно для полноценного внедрения цифровых двойников? Какова стоимость создания полноценной модели? Какие сроки закладывать на проект и как оценивать эффективность? Рассказывает руководитель проектов Центра промышленной автоматизации Айсорс Игорь Ломухин.

Цифровой двойник: критерии соответствия
Цифровой двойник — это математическая модель, которая описывает физический объект и в реальном времени синхронизируется с высокодискретными показаниями цифровых датчиков. Модель обеспечивает точность сходимости с состоянием объекта до 95-99% и возможность прогнозирования изменений параметров на краткосрочном и среднесрочном горизонтах до 80-90%.

Чтобы такая модель работала корректно, должны соблюдаться три критерия. Первый – непрерывная двусторонняя связь цифрового двойника и реального объекта. Второй – минимальные расхождения между выбранными математическими функциями и фактическими значениями физических параметров. Третий – встроенные алгоритмы проверки достоверности поступающих данных, учитывающие наличие помех и «внешних шумов системы».

Цифровые двойники применяются в крупных промышленных компаниях
В этом простая логика: чем дороже актив и чем выше цена отклонения от запланированного режима эксплуатации, тем очевиднее выгода от виртуальной модели. Она способна оптимизировать работу или предсказать отказ отдельного элемента или остановку целого технологического процесса.

Несмотря на это, значительная часть российских предприятий остаётся в стороне от использования цифровых двойников. Причины носят не столько технологический, сколько культурно-компетентностный характер. У предприятий с небольшой выручкой может быть недостаточно зрелая система сбора данных с оборудования, может не хватать компетенций для интерпретации результатов моделирования, а также глубокого осознания потребности в масштабных цифровых технологиях. Бывают ситуации, когда руководители небольших производств мыслят категориями квартальной отчётности и не готовы инвестировать в эффект, который проявится через 2-3 года.

Отдельно можно выделить компании с сильно изношенным парком оборудования. Цифровизировать такие активы часто бессмысленно: датчики физически некуда крепить, а устаревшая производственная логика не поддается автоматизации.

Стоимость создания модели
Стоимость создания полноценной модели крупного промышленного объекта варьируется от десятков до сотен миллионов рублей – в зависимости от глубины детализации и количества интегрируемых подсистем. Также важно учитывать ежегодные расходы на поддержку, обновление данных и обучение персонала.

На крупных предприятиях окупаемость наступает в горизонте 3-5 лет – преимущественно за счёт сокращения внеплановых простоев, снижения количества потенциальных аварий и оптимизации энергопотребления. Однако на практике проекты могут сталкиваться с серьёзными трудностями. Среди них – фрагментарность данных, несовместимость legacy-систем с современными платформами, сопротивление линейного персонала, который воспринимает цифрового двойника как инструмент контроля, а не помощи.

Сроки и этапы внедрения
Сроки создания варьируются от 1-2 месяцев для MVP (например, виртуальная модель одного эксплуатационного куста с базовой телеметрией) до 1 года – при построении больших многопараметрических комплексных систем (например, двойник целого месторождения с детально проработанными компонентами подземной части, эксплуатационных и нагнетательных скважин, системами сбора и транспорта, а также крайне сложными моделями установок подготовки углеводородов).

Окупаемость и эффект
Эффективность и окупаемость цифровых двойников оценивается индивидуально каждой компанией. Если стоимость актива небольшая, а бюджет на создание качественной модели с высокой прогнозной силой превышает 3-4 млн рублей, говорить об окупаемости в обозримом будущем не приходится. Для производств с высокой стоимостью активов и наличием стабильного потока качественных цифровых данных с датчиков (таких как добывающие предприятия в шельфовой зоне) повышение эффективности работы оборудования на 1-2% уже позволяют говорить об окупаемости цифровых двойников за 5-10 лет.

Реже всего цифровых двойников используют самые консервативные производства, на которых реконструкция систем мониторинга и обновление парка КИП либо только начинается, либо так и остаётся преимущественно аналоговой. Ожидать эффект от моделей на данных низкого качества бессмысленно.

Эффективность применения цифровых моделей на 80% зависит от цифровой зрелости. Проект рентабелен только при наличии автоматизированного сбора данных (SCADA/IoT покрывают более 70% критических узлов) и связанной ИТ-архитектуры, иначе до 60% бюджета может уйти на базовую оцифровку и очистку данных вместо создания самой модели.

Перспективы
Цифровые двойники очень нужны капиталоёмким отраслям с непрерывным циклом (нефтегаз, энергетика, металлургия, крупные логистические хабы), где стоимость часа простоя превышает 5-10 млн рублей, а цена ключевых активов начинается от 1 млрд рублей.

Для компаний с выручкой до 10-20 млн рублей или простым линейным производствам полноценные двойники избыточны. Здесь выгоднее использовать классическое ПИД-регулирование, дашборды и точечную ML-аналитику без построения сложных интегрированных моделей и цифровых двойников.