ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА

АННОТАЦИЯ

В статье представлен обзор инновационных технологий в сфере автоматизации и цифровизации технологических процессов строительства и эксплуатации систем трубопроводного транспорта.

ABSTRACT

The article presents an overview of new technologies in the field of automation technological processes digital technologies and for the construction and operation of pipeline transport systems.

Ключевые слова: нефть и газ, транспортировка, автоматизация, цифровые технологии, цифровая трансформация, цифровизация, трубопроводный транспорт, интернет вещей, углеводороды, нефтепродукты.

Keywords: oil and gas, transportation, automation, digital technologies, digital transformation, digitalization, pipeline transport, internet of things, hydrocarbons, oil products.

Трубопроводный транспорт – стратегически важный и наиболее экономически эффективный вид транспорта углеводородов в Российской Федерации. Протяженность магистральных трубопроводов на территории нашей страны превышает 300 тыс. км. Магистральными нефтепроводами и газопроводами пронизана вся Россия с севера на юг и с востока на запад.

Особое значение сейчас придается строительству магистральных газопроводов федерального и международного значения.

Так, например в рамках Федеральной программы газификации регионов России было заключено соглашение между компанией ПАО «Газпром» и 72 субъектами РФ.  До 2025 г. в общей сложности будет построено более 37 тысяч километров межпоселковых газопроводов, будут газифицированы 4,5 тысяч населенных пунктов. Планируется к 2030 году на 100% завершить технически возможную газификацию России.

Также ведется реализация проектов «Сила Сибири», «Сила Сибири 2» и «Союз Восток», направленная на поставку природного газа в Китай.

В связи с этим возникает потребность в применении самых инновационных технологий в процессе проектирования, строительства и эксплуатации магистральных трубопроводов с целью сокращения эксплуатационных и капитальных затрат. На сегодняшний день можно выделить несколько инновационных и наиболее перспективных направлений в сегменте «midstream»: цифровизация, автоматизация технологических процессов и нанотехнологии.

Если проанализировать мировой опыт внедрения цифровых технологий в промышленное производство, то можно выделить следующие тенденции: интернет вещей (IoT), аналитика больших данных или «Big data», 3D моделирование, технологии виртуальной и дополненной реальности, аддитивные технологии и 3D печать, цифровые двойники и дроны. Все эти технологии уже активно используются в нефтегазовой отрасли и в том числе в сфере транспорта углеводородов [1].

Управление процессами транспорта углеводородов и продуктов их переработки в настоящий момент в основном осуществляется при помощи автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), которые оснащаются специальными датчиками, получающими сигналы с производственного объекта (распределительной или компрессорной станции ) или с конкретного устройства (оборудование электрохимической защиты) и передающих их на пункт управления при помощи SCADA систем. Эти технологии зарекомендовали себя как надежные и удобные методы управления технологическими процессами. Однако, сегодня появилась достойная альтернатива SCADA системам, которая в несколько раз быстрее обрабатывает огромные потоки информации и при этом дает возможность управлять процессами за много тысяч километров от производственного объекта – это промышленный интернет вещей (IoT).  

Так, например отечественная компания ООО «Техохрана» разработала оборудование электрохимической защиты (ЭХЗ), используемое на магистральных трубопроводах, оснащенное промышленным интернетом вещей (IoT).  Блок телеметрии контрольно-измерительного пункта производит измерение постоянного и переменного тока выносного электрода, суммарного и поляризационного потенциала трубопровода, состояния индикатора коррозии. Выходная мощность радиопередатчика каждого устройства составляет 25мВт, что обеспечивает передачу данных с 12 каналов на участке трубопровода длиной 42 км. Информационный пакет от контрольно-измерительного пункта проходит последовательно через все устройства на пути к шлюзу для выхода во внешние сети. В случае выхода из строя одного из элементов сети происходит их автоматическая перенастройка с восстановлением связи. Преимуществами этой технологии является: получение и обработка большого потока данных, непрерывный мониторинг состояния оборудования, возможность дальнейшего анализа передаваемых больших данных при помощи предиктивной и предписывающей аналитики, предотвращение аварийной ситуации и вследствие с этим сокращение затрат на капитальный ремонт трубопровода [2].

Еще один из наиболее эффективных методов цифровой трансформации нефтегазового комплекса, в частности сегмента «midstream» – аналитика больших данных или Data science. В эпоху цифровых технологий самым ценным ресурсом становится информация. Ученые, занимающиеся развитием инновационных технологий в нефтегазовой отрасли, пришли к выводу, что объемные массивы данных, получаемые с производственных объектов, можно использовать не только для контроля фактического состояния оборудования, но и для прогнозирования его состояния в будущем и предотвращения аварийной ситуации. Этим занимается предиктивная и предписывающая аналитика с элементами машинного обучения. Процесс анализа данных включает 6 основных этапов: сбор данных, очистка данных, анализ данных, обучение на основе моделей данных, тестирование модели и практическое применение [3]. Основными инструментами для анализа данных являются библиотеки Pandas и Pyfas на базе Python. Так, при помощи технологий Data science стало возможным выявить ранее не исследованные закономерности в технологических процессах, которые соответственно поспособствуют оптимизации процессов, предотвратят возникновение аварийной ситуации или сократят затраты на ремонт оборудования что в конечном результате приведет к увеличению экономической эффективности проекта [4].

Если ранее мы рассмотрели перспективные направления, которые еще не получили повсеместного применения в области трубопроводного транспорта, а только находятся на стадии научно-исследовательских проектов, то далее будут рассмотрены технологии, уже активно используемые в компаниях, осуществляющих трубопроводный транспорт нефти и газа.

Одним из самых востребованных инновационных направлений в технологиях трубопроводного транспорта является разработка и внедрение в производственный процесс дронов-беспилотников.

Сегодня зарубежные и отечественные компании вкладывают колоссальные средства на разработку и совершенствование беспилотной техники. В скором будущем дроны станут неотъемлемой частью строительных и эксплуатационных процессов.

Дроны-дефектоскопы, грузовые дроны, дроны проводящие аэрофотосъемку – всё это новейшее оборудование, которое проходит тестирование в реальных условиях на производственных объектах.

Принцип работы дронов-дефектоскопов основан на автоматизированной комплексной диагностики линейных объектов систем трубопроводного транспорта. Относится к самоходным системам видео диагностики. Управление осуществляется дистанционно при помощи пульта управления. Диагностика производится автоматически при помощи заданных алгоритмов машинного обучения. При выявлении дефекта дрон автоматически подаёт сигнал оператору.

Следует отметить, что грузовые дроны уже активно применяются в качестве оборудования для быстрой доставки грузов в труднодоступные регионы. Дроны – это устройства, которые смогут обеспечить бесперебойную поставку необходимых грузов на удаленный строительный объект, тем самым ускорив процесс строительства. Применение беспилотников способствует автоматизации и цифровизации целого ряда технологических операций, что безусловно важно для производственного процесса.

Таким образом, можно сделать вывод, что технический прогресс не стоит на месте и все передовые технологии активно интегрируются в производственный процесс и сфера транспорта углеводородов не является исключением. Все передовые технологии, цифровизация и автоматизация адаптируются под запросы нефтегазового сегмента, они значительно облегчают и совершенствуют производственно-технологические процессы, что положительно сказывается на финансовой составляющей отрасли.

Список литературы:

1. Григорьев Л.И., Санжаров В.В., Тупысев А.М. Интеллектуальный анализ данных: примеры нефтегазовой отрасли [Текст] /Л.И. Григорьев, В.В. Санжаров, А.М. Тупысев // Учебно-методическое пособие / – М.: Изд-во ИЦ РГУ нефти и газа, 2015. – 121 с.
2. Хакимов Р.Ф., Даутов В.Ф., Латыпов О.Р. Применение технологии «Интернет вещей» в трубопроводном транспорте. Территория «НЕФТЕГАЗ». 2021;(3-4):12-13.
3. Richards M., Silva R. Digital transformation for oil & gas: What’s important to the industry? [Text] /M. Richards, R. Silva // Oil & gas IQ. 2020. – pp. 11-18.
4. Vito A.N., Roubickov A., Brown N. Machine Learning for Gas and Oil Exploration [Text] / A.N Vito, A. Roubickov, N. Brown // 9th International Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems – PAIS@ECAI2020. 2020. – pp. 8.