Как в нефтегазовой отрасли используют предиктивную аналитику

В нефтегазовой отрасли системы предиктивного анализа и удаленного мониторинга становятся ключевыми элементами цифровизации производства. Юрий Макаренко, глава экспертного отдела Umbrella IT, рассказал, какую роль играют интеллектуальные цифровые технологии играют в повышении производительности и эффективности деятельности предприятия. 

Игра на опережение

Оборудование нефтегазовых компаний требует регулярного технического обслуживания. При этом оно может внезапно выходить из строя. Даже небольшая неисправность или авария — угроза для жизней сотрудников и причина простоя с сопутствующими финансовыми потерями. Чтобы предотвращать подобные ситуации, нефтегазовые компании внедряют системы предиктивной аналитики. 

Инструменты прогнозной аналитики непрерывно мониторят и регистрируют параметры оборудования: данные акустической эмиссии, давления, температуры, вибрации, напряженно-деформационного состояния и другие. Искусственный интеллект выявляет отклонения от нормы. А это позволяет предсказывать возможные сбои или аварии и своевременно принимать меры по их предотвращению и минимизации потерь.

Системы предиктивной аналитики помогают:

• структурировать массивы данных с датчиков на производстве;
• прогнозировать сроки отказов оборудования за месяцы до возникновения критической ситуации;
• повышать точность определения дат ремонта и более рационально планировать человеческие ресурсы для проведения работ.

Разработка и внедрение систем предиктивной аналитики производится, как правило, в рамках цифровизации нефтегазовых предприятий. Этот шаг потенциально может сократить расходы компании до 20-30% за счет более точного планирования технического обслуживания и предотвращения ситуаций, связанных с простоями.

Системы прогностики не панацея

Для определения экономической эффективности внедрения систем предиктивного анализа необходимо оценить стоимость ремонта и замены оборудования. Далеко не всегда реализация таких проектов оправдана.

Системы предиктивного анализа становятся крайне важными, когда речь о критически важном оборудовании, поломка которого может повлечь за собой серьезные последствия вплоть до остановки производства. Также в ситуациях, когда стоимость замены оборудования многократно превышает расходы на ремонт. 

При использовании технологий предиктивной аналитики следует учитывать следующее:

• Хотя системы предиктивной аналитики помогают избежать аварий, некоторые ситуации не удастся предотвратить с их помощью. 
• Прогноз состояния оборудования может продлить срок его службы, но выжать из деталей и техники больше, чем заложено производителем, не получится. 
• Из-за объема данных, которыми оперируют системы предиктивной аналитики, важно обеспечить высокий уровень информационной безопасности.

Интеллектуальное прогнозирование в нефтегазе

Для разработки системы предиктивной аналитики понадобится опытная команда, состоящая из веб-разработчиков, Data Scientist, системного аналитика. 

Комплекс работ по созданию системы предиктивной аналитики включает следующие этапы:

• Команда разработки сначала детально разбирается в существующих процессах, оборудовании и данных. Рассматривает необходимость добавления новых датчиков, если нужна более точная информация. 
• Команда разрабатывает модели и обучает на больших данных под решение конкретных задач предприятия. 
• После этого создаются взаимосвязанные модули системы предиктивной аналитики для работы с данными, оповещений, формирования отчетности.
• Важная часть системы предиктивной аналитики — графический интерфейс, понятный для персонала без специальных знаний в области анализа данных.