ВНЕДРЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРИ СТРОИТЕЛЬСТВЕ НЕФТЯНЫХ СКВАЖИН

АННОТАЦИЯ

Автоматизация процесса бурения нефтяных скважин играет важную роль в современной нефтегазовой и горнодобывающей промышленности поскольку имеет ряд преимуществ: повышение эффективности, улучшение безопасности, повышение точности и качества, снижение человеческого фактора, мониторинг и аналитика, экологическая безопасность. На сегодняшний день современные буровые установки активно внедряют системы автоматизации, которые повышают эффективность, безопасность и точность операций. В статье рассмотрены основные системы автоматизации, применяемые в бурении и их сравнительные характеристики, а также приведены графики сравнения традиционных методов с автоматизированными методами бурения нефтяных скважин. В статье предлагается внедрение интегрированной системы автоматизации строительства нефтяных скважин на основе искусственного интеллекта и цифровых двойников.

ABSTRACT

Automation of the oil well drilling process plays an important role in the modern oil and gas and mining industries as it has a number of advantages: increased efficiency, improved safety, increased accuracy and quality, reduced human factor, monitoring and analytics, environmental safety. Today, modern drilling rigs are actively implementing automation systems that increase the efficiency, safety and accuracy of operations. The article discusses the main automation systems used in drilling and their comparative characteristics, and also provides graphs of comparison of traditional methods with automated methods of drilling oil wells. The article proposes the implementation of an integrated automation system for the construction of oil wells based on artificial intelligence and digital twins.

Ключевые слова: автоматизация, автоматизированные системы, искусственный интеллект, бурение, скважина, цифровые двойники.

Keywords: automation, automated systems, artificial intelligence, drilling, well, digital twins.

Введение

Нефтяная промышленность — отрасль топливной энергетики, которая является одной из ключевых составляющих мировой экономики. Занимается добычей, переработкой, транспортировкой, хранением, реализацией нефти и сопутствующих нефтепродуктов. Нефтегазовая промышленность включает в себя сеть производственных и сервисных компаний, специализирующихся на разведке, добыче, переработке, хранении, транспортировке и реализации не возобновляемых источников энергии - нефти и природного газа. Добыча нефти - сложный производственный процесс, включающий геологоразведочные работы, бурение и ремонт скважин, очистку добываемой нефти от воды, серы, парафина и многое другое.

Бурение скважин является одним из ключевых этапов разработки нефтегазовых месторождений. Этот процесс требует высокой точности, безопасности и эффективности. В последние годы автоматизация управления процессом бурения становится все более актуальной, что обусловлено рядом факторов, влияющих на развитие отрасли.

Цель: проведение сравнительного анализа автоматизированных систем в бурении и внедрение интегрированной системы автоматизации строительства нефтяных скважин на основе искусственного интеллекта и цифровых двойников.

Материалы и методы исследования

Для сокращения сроков строительства скважин, анализа данных, обеспечения контроля предупреждения инцидентов остро встает вопрос об автоматизации процессов бурения.

Автоматизация позволяет снизить риск человеческих ошибок, связанных с управлением сложным оборудованием и условиями работы в опасных зонах. Использование автоматизированных систем обеспечивает более точное выполнение технологических параметров, что способствует предотвращению аварийных ситуаций.

Автоматизированные системы позволяют оптимизировать режимы бурения, сокращая время выполнения операций и снижать издержки. Это особенно важно при необходимости быстрого освоения новых месторождений и увеличения объемов добычи.

Автоматизация обеспечивает более точное управление параметрами бурения, такими как скорость вращения, давление, поток бурового раствора и другие. Это способствует получению более качественных скважин с меньшим количеством дефектов и повышенной долговечностью.

Автоматизированные системы позволяют снизить потребление ресурсов, таких как электроэнергия, буровой раствор и материалы, а также уменьшить расходы на ремонт и обслуживание оборудования за счет своевременного мониторинга и диагностики.

Современные системы позволяют управлять процессом бурения удаленно, что особенно актуально в условиях сложных геологических и климатических условий, а также при необходимости минимизации присутствия человека на опасных участках.

Проведем анализ существующих методов и средств автоматизации. На сегодняшний день современные буровые установки активно внедряют системы автоматизации, которые повышают эффективность, безопасность и точность операций. Рассмотрим основные системы автоматизации, применяемые в бурении, и их сравнительные характеристики.

Таблица 1.

Основные системы автоматизации в бурении

Выводы по сравнению:

1. Полная автоматизация: системы вроде NOVOS и DrillPilot позволяют существенно сократить вмешательство человека и снизить вероятность ошибок.

2. Интеллектуальные буровые решения: ROX DTA, AutoTrak eXact, и Bit Guidance System ориентированы на точность управления траекторией скважины.

3. Операторские системы: Cyberbase упрощает взаимодействие бурильщика с оборудованием, но не исключает необходимость контроля со стороны человека.

Преимущества:

• Повышение эффективности и точности бурения.
• Снижение риска аварий и травматизма.
• Экономия ресурсов и снижение затрат.
• Улучшение качества данных и принятия решений.

Ограничения:

• Высокая стоимость внедрения.
• Сложность интеграции с существующим оборудованием.
• Зависимость от качества данных.
• Необходимость квалифицированного персонала.

Далее приведем графики сравнения традиционных методов с автоматизированными методами бурения нефтяных скважин.

Рисунок 1. Изменение эффективности в традиционной и автоматизированной системах

Рисунок 2. Эффективность использования ресурсов

На графиках видно, что 5 из 5 показателей лучше у автоматизированной системы, а эффективность на 17,2% выше у традиционной системы. Таким образом, автоматизация процессов строительства нефтяных скважин является ключевым направлением развития нефтегазовой отрасли.

Результаты и обсуждение

В рамках написания данной статьи предлагается внедрение интегрированной системы автоматизации строительства скважин на основе искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых двойников.

Основные компоненты:

1. Искусственный интеллект (ИИ): прогнозирование геологических условий (поглощение бурового раствора, газонефтепроявления), оптимизация параметров бурения (скорость вращения долота, давление бурового раствора), предиктивная аналитика для предотвращения аварий.

2. Цифровые двойники: виртуальные модели скважин и оборудования, моделирование различных сценариев бурения, мониторинг состояния оборудования в реальном времени.

3. IoT (Интернет вещей): сбор данных с датчиков (давление, температура, вибрация), передача данных в централизованную систему для анализа, интеграция с другими системами (АСУБУ, роботизированные комплексы).

Внедрение данной технологии имеет ряд преимуществ:

- Повышение эффективности: оптимизация процессов бурения и снижение времени простоя.

- Увеличение безопасности: прогнозирование и предотвращение аварийных ситуаций.

- Снижение затрат: Минимизация расходов на устранение осложнений и повышение точности бурения.

- Адаптивность: Возможность работы в сложных геологических и климатических условиях.

На сегодняшний день уже имеется много успешных и интересных примеров применения интегрированной системы автоматизации строительства скважин на основе ИИ и цифровых двойников. Система AI Drilling компанией Schlumberger использует ИИ для автоматизации бурения. Цифровой двойник AVEVA компание Schneider Electric используется для моделирования и оптимизация процессов строительства скважин. IoT-платформа Predix (General Electric) проводит сбор и анализ данных в реальном времени.

Перспективы применения интегрированной системы невозможно недооценить, ведь дальнейшее развитие технологии позволит создавать полностью автономные буровые установки, а интеграция с другими цифровыми технологиями применяется для повышения прозрачности и эффективности процессов. Однако внедрение этих технологий требует значительных инвестиций и подготовки квалифицированного персонала. Дальнейшие исследования и разработки в этой области позволят создать более совершенные системы, способные адаптироваться к сложным геологическим и климатическим условиям.

Заключение

Таким образом, в рамках написания статьи был проведен сравнительный анализ автоматизированных систем в бурении и предложено внедрение интегрированной системы автоматизации строительства нефтяных скважин на основе искусственного интеллекта и цифровых двойников.

Список литературы:

1. Вервекин А. В. К вопросу автоматизации процесса бурения нефтяных и газовых скважин винтовыми забойными двигателями // Недропользование. 2014. №10.
2. Гафаров Э. К. Роль автоматизации в организации безопасности технологических процессов // Наука, техника и образование. 2018. №7 (48).
3. Карабельская И. В. Моделирование методов исследования скважин на основе обобщенной формулы Грина / Карабельская И.В., Абызбаев И.И., Ахметов И.В., Майский Р.А., Янченко С.В. // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2016. № 2 (104). С. 18-27
4. Соловьева Е. О. Общая характеристика мировой нефтяной промышленности в мире и в России // Научный журнал. 2018. №3 (26).
5. Храменков В.Г. Автоматизация управления технологическими процессами бурения нефтегазовых скважин: учебное пособие для СПО / В.Г. Храменков. – М.: Издательство Юрайт, 2016. – 415 с.
6. Храменков, В. Г. Совершенствование процесса бурения и бурового оборудования: автоматизация управления технологическими процессами бурения нефтегазовых скважин: учебное пособие для СПО / В. Г. Храменков. — Саратов: Профобразование, 2019. — 410 c.
7. Хизбуллин Р. Р., Абубакиров Р. Р. Автоматизация технологического процесса бурения, с целью интенсификации производства и обеспечения безопасности буровой бригады // Инновационная наука. 2016. №12-2.