Лекция 1 Умный промышленный комплекс


Скачать 2.07 Mb.
Название Лекция 1 Умный промышленный комплекс
страница 3/16
Тип Лекция
rykovodstvo.ru > Руководство эксплуатация > Лекция
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16

5.Основные задачи идеальной информационно -коммуникационной системы нефтегазовой компании. Цели и задачи дистанционного контроля и оптимизация добычи, на примере компании Shell.



Задачи идеальной информационно-коммуникационной системы:

- обрабатывать базы данных 4D сейсмики в объеме до петабайт при мониторинге процессов разработки;

- облегчать для каждого специалиста хранение, организацию, доступ и анализ большей части информации в режиме реального времени;

- быть полностью автоматической на инструментальном уровне (сенсоры, датчики);

- создавать новые и расширять старые хранилища данных со сложными приложениями быстро и недорого;

- хранить и манипулировать не только данные, но и логику принятия решений;

- визуализировать технологические процессы в режиме реального времени.

Цели и задачи дистанционного контроля и оптимизация добычи, на примере компании Shell


Компания «Шелл» применяет ряд средств дистанционного контроля на объектах по всему миру. Данные средства включают:

- Непрерывный контроль в режиме реального времени и оптимизация скважин

- Виртуальное измерение

- Технический надзор за электрическими центробежными насосами – контроль в режиме реального времени и дистанционное управление

- Расширенный контроль вращающегося оборудования

- Комплексное моделирование системы добычи

- Среды для совместной работы для принятия единых решений

Лекция 2 Умное месторождение

  1. Цели и Задачи умного месторождения. Определение Интеллектуального месторождения. Какую терминологию применяют другие компании для обозначения i-field. Основные отличия умных месторождений первого и второго поколений




  • Трансформировать нефтяной бизнес с целью увеличения добычи и снижения затрат через:

  • Оптимизацию многочисленных промысловых операций

  • Интеграцию системы разработки месторождений УГ

  • Высокий уровень автоматизации производственных операций

  • Удаленные операции с глобальным сотрудничеством

  • Нахождение разумного баланса в принятии решений между машиной и человеком

  • Совершенствовать производственные операции для основных капиталоемких проектов:

  • Проектирование и планирование в интегрированных и оптимизационных системах

  • Минимизировать затраты на модификацию и усовершенствование системы разработки

Определение Интеллектуального месторождения. Какую терминологию применяют другие компании для обозначения i-field.

  • Интеллектуальное нефтегазовое месторождение – инновационная технология, которая дает возможность передавать информацию с кустовой площадки на пункт управления в реальном времени. Это максимум измерений и контроля, позволяющих оптимизировать работу всех промысловых объектов: скважин, коллекторов, трубопроводов и других наземных объектов, а также получения данных для формирования в модели. Впоследствии на основе этих моделей можно разработать оптимальную конфигурацию интегрированной системы добычи.






Основные отличия умных месторождений первого и второго поколений

Разница заключается, главным образом, в способе передачи информации и их объеме. На месторождениях первого поколения используется спутник, тогда как на втором и третьем – оптоволоконные коммуникации. Также, с каждым поколением увеличивается количество используемых датчиков, что ведет к возрастанию объема данных.




  1. Необходимые условия существования интеллектуального месторождения Проблемы при реализации умных (цифровых) месторождений. Концепция «месторождения будущего

Необходимыми условиями существования интеллектуального месторождения является:

  • формализованность информационной модели месторождения;

  • аппарат управления;

  • максимально точные интерфейсы обратной связи (датчики, связь);

  • интерфейсы для оптимизации процессов, моделей и критериев.

Для обеспечения целостности управления месторождением, интегральная информационная модель актива должна включать объединить все аспекты представления знаний об активе, включая:

  • Геологическая модель

  • Географическая модель

  • Технологическая модель

  • Модель цепочек поставок(напр. SCOR)

  • Экономическая модель

  • Финансовая модель

  • Политическая модель

Проблемы при реализации умных (цифровых) месторождений

Сегодняшние системы контроля и автоматизации производственных процессов становятся все "интеллектуальнее" и генерируют большое количество информации, информация превращается в "информационный шум". Специалисты каждый день сталкиваются с проблемой управления большими объемами быстро поступающей информации и необходимости ее оперативной обработки и анализа. «Существует немало преимуществ, которые несут в себе программы перехода на «месторождения будущего», однако сначала необходимо установить соответствующие и хорошо продуманные эксплуатационные показатели, которые позволят четко отличать преимущества этих программ от воздействия прочих производственных факторов». Кроме того, управление информацией не обходимо построить с ориентацией на рациональное распределение задач между Активом, Компанией и Сторонними организациями через единый центр удаленного доступа.

  1. Пока концепция «месторождения будущего» еще не оформлена полностью, она быстро становится реальностью, а связанные с ней практические процессы постоянно совершенствуются.

Концепция «месторождения будущего

Концепция «месторождения будущего, предусматривает возможность "дистанционно отслеживать все параметры работы оборудования». Концепция предполагает минимизацию количества объектов инфраструктуры и полную автоматизацию процессов добычи. Такой подход только начинает внедряться в России: он позволяет уменьшить потребность в обслуживающем персонале и, таким образом, сократить операционные затраты. Все кусты, строительные площадки и объекты наземной инфраструктуры будут оснащены системой удаленного контроля и регулирования с беспроводным доступом, а также системой противоаварийной защиты. В результате у эксплуатирующего персонала появится больше времени на интеллектуальную работу и поиск путей оптимизации производства.

Концепция предполагает:

1.Приоритет безопасности людей, оборудования, процессов и охраны окружающей среды.

2. Сокращение потерь нефти  мониторинг и удаленное управление процессом добычи нефти и газа.

3. Сокращение затрат  улучшение прозрачности, уменьшение количества ремонтов оборудования и скважин.

4. Сокращение влияния «человеческого фактора»  автоматизация основных технологических процессов.

Опираясь на факт, что нефтегазовые ресурсы нашей планеты будут еще полноценно действовать многие десятилетия, ведущие нефтегазовые компании России продолжают вести разведку новых месторождений, а также постоянно повышают коэффициент нефтеотдачи эксплуатируемых месторождений, и возвращают к эксплуатации месторождения, заброшенные к настоящему времени.
3. Умные месторождения в России.

В России существует несколько месторождений с элементами умных технологий первого поколения:

  • Роснефть: Ванкорское, Приобское, Одопту – Сахалин I;

  • ТНК-ВР: Уватская группа месторождений, Каменное, Саматлор, Ваньеганское

  • Татнефть: Ромашкинское;

  • Лукойл: Западная курна, Кокуйское ГНМ

  • Газпром: Пильтун-Астохское, Лунское – Сахалин III.

  • Газпромнефть: Муравленское

В России компания Shell реализует два проекта: Сахалин Энерджи и Салым Петролиум Девелопмент. На Салымской группе  месторождений в режиме реального времени контролируются и оптимизируются добывающие и нагнетательные скважины и ЭЦН. Это привело к росту добычи нефти и повышенной безопасности работ. В проекте «Сахалин-2» был создан первый в России Центр управления производственными операциями в режиме реального времени, который является «мозговым центром» Компании в отношении всех операций по разведке и добыче. Пробурены скважины с очень сложными траекториями, с большим углом наклона. Скважины в режиме совместной эксплуатации нескольких пластов. Поддержание пластового давления осуществляется через «интеллектуальные» нагнетательные скважины с селективным регулированием закачки с поверхности в каждый интервал.
4. Центр Управления Месторождением (ЦУМ).

Ключевой элемент умного месторождения – центры взаимодействия и удаленного контроля. ЦУМ принято по-разному обозначать в разных компаниях. К примеру, в Shell – CWE (Collaborative Workplace Environment), в ВР – ACE (Advanced Collaboration Center), в Chevron –ADE (Аdvanced Decision Environment), и т.д. ЦУМ представляют собой верхний уровень принятия решений. Данные в РРВ и связанные с ними выгоды будут использоваться в полной мере только тогда, когда мы адаптируем сам процесс работы для принятия решения в РРВ. Цель ЦУМ позволить ЛПР (лицам принимающим решения) принимать эти решения в РРВ. Она объединяет нужную информацию у правильных людей, в правильное время, и позволяет создавать междисциплинарные решения в РРВ, поддерживающие бурение и процесс добычи.

В состав этих центров обычно входят ситуационные (коллаборационные) комнаты для взаимодействия и комнаты поддержки принятия решений. Эти комнаты – среда для взаимодействия групп, деятельность которых включает регулярные совещания, взаимодействие, направленное на решение возникших проблем, а также обмен информацией между удаленными группами на местах и головным офисом.

Внешне они представляют собой комнаты видео-конференц-связи с дополнительными экранами, возможностью подключения нескольких компьютеров и специального ПО. ЦУМ позволяет людям работать сообща, несмотря на расстояния, делая более качественные решения быстрее. В результате такой работы улучшается взаимопонимание между специалистами разных групп, повышаются эффективность анализа, скорость принятия решений, а также эффективность работы персонала. Комнаты поддержки принятия решения делятся на два типа: мультидисциплинарные и комнаты отдельных направлений, например, геологического сопровождения бурения.

Лекция 3. «Измерение – сенсорные датчики»


  1. Оптоволоконные скважинные датчики – определение, предназначение, принцип работы, основные задачи, преимущества и недостатки

Оптоволоконные технологии уже давно используются в различных областях техники, составляя основу не только средств передачи информации, но и разнообразных устройств измерения и контроля. В последнее десятилетие оптоволоконные технологии все интенсивнее проникают в нефтяную и газовую промышленность, особенно в такие взаимосвязанные разделы этой отрасли, как сейсморазведка, бурение, геофизические исследования в скважинах и добыча нефти и газа. [8]

На основе оптоволоконных технологий разработаны различные измерительные системы, которые, обладая высокой точностью, превосходят электронные устройства того же назначения в части стабильности и термостойкости. Измерительные элементы (сенсоры) таких систем не подвержены влиянию магнитных и электрических полей и стойки по отношению к вибрации и ударам.

Трудно представить, что оптоволокно – тонкая кварцевая нить, сравнимая с человеческим волосом, позволяет измерять такие физические величины, как температура и давление, анализировать акустические колебания. И, что самое интересное, дает возможность все это регистрировать, получая необходимые данные из любой точки оптоволокна, каким бы длинным оно ни было 1 или 40 км. Таким образом, оптоволоконные сенсоры могут работать совместно практически с любой технологией добычи, передавая оператору информацию о текущем состоянии параметров в скважине.

Благодаря оптоволоконным технологиям решается широкий спектр задач, связанный с мониторингом параметров пласта геофизическими методами. Среди них можно отметить термометрию (оценка качества конструкции, оценка профиля притока/приемистости), оптические, акустические методы, датчики давления.

Однако при получении такого большого количества информации возникает необходимость ее передачи для дальнейшего анализа. В этом случае оптоволоконные технологии также используются в качестве наиболее надежного и быстрого способа передачи информации. Такие технологии используются на «умных» месторождениях второго поколения. Они позволяют передавать гигабайты информации каждый год практически от нескольких тысяч сенсоров.

Известно, что в конце 2010 года компания BP закончила сооружение оптоволоконного канала связи протяженностью 1200 км, который соединил все морские платформы этой компании в Мексиканском заливе. Осуществление этого проекта стоило компании около 80 млн. долларов. Есть некоторый опыт и у норвежских компаний, но у них в связи с большой протяженностью береговой линии, сделаны многочисленные выносы оптоволоконных каналов связи с платформ и подводных добычных комплексов на берег.

Оптико-волоконные скважинные датчики представляют собой систему, которая включают в себя оптическое волокно, которое размещается в стволе скважины в исследуемом интервале, и компьютерный блок сбора и обработки данных устанавливаемый на поверхности. Оптическое волокно является одновременно и распределенным датчиком температуры, и каналом передачи информации из ствола скважины на поверхность.

Работа прибора основана на принципе прохождения по оптическому волокну световых импульсов генерируемых лазером и обработки отраженных сигналов по определённой программе. Технология, основанная на решетке Брегга, позволяет объединять датчики непосредственно внутри оптико-волоконного канала, превращая монолитную конструкцию в один непрерывный датчик. Колебания температуры, давления или напряжения на волокно изменяют длину отраженной световой волны, которую необходимо измерять.

Основные задачи использования оптоволоконных скважинных датчиков в режиме исследования и мониторинга скважин:

- контроль работы продуктивной толщи и отдельных пластов в процессе добычи и нагнетания при стационарных и динамических режимах работы скважины в реальном времени;

- контроль динамики перемещения межфлюидных контактов в процессе разработки месторождения;

- мониторинг канала движения флюида (канал колонны НКТ) с целью определения зон возможного образования парафиновых и газогидратных пробок;

- оценка технического состояния эксплуатационной колонны и колонны НКТ, определение зон негерметичности и заколонных перетоков;

- мониторинг работы погружного насоса или системы клапанов газлифта;

- мониторинг работы крепи скважины при растеплении в процессе добычи и при обратном промерзании в процессе простоя или консервации скважины.

Преимущества использования оптико-волоконных датчиков:

  • измерение параметров работы скважины в режиме реального времени (без остановки скважины);

  • использование волоконно-оптических датчиков позволяет избежать передачи электрических сигналов на большие расстояние, и полностью исключить электронику из скважины, что значительно повышает безопасность и точность измерения;

  • отсутствие подвижных частей (надежный дизайн со сроком эксплуатации на весь срок эксплуатации скважин);

  • небольшое количество составляющих (устойчивость к вибрации);

  • высокая чувствительность и широкий рабочий диапазон;

  • гибкость, многоточечность считывания, учет множества параметров.



1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16

Похожие:

Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon «Умный Дом Казань»
Инструкция по эксплуатации средства защиты информации, от несанкционированного доступа ас «Умный-Дом»
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция I и проблема языка и сознания лекция II 31 слово и его семантическое...
Монография представляет собой изложение курса лекций, про* читанных автором на факультете психологии Московского государственного...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция I и проблема языка и сознания лекция II 31 слово и его семантическое...
Монография представляет собой изложение курса лекций, про* читанных автором на факультете психологии Московского государственного...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Использование функции гаверсинусов в расчетах ориентации географических объектов
«Умный дом» и «Умный город», а так же для нахождения положения звезд и планет на ночном небе при их наблюдении. Настоящая работа...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция Предмет, задачи и методы перевода
Лекция Общая характеристика современной теории перевода. Лекция Переводческая эквивалентность
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция Отечественная историография Гражданской войны в России Лекция...
Лекция Национальная политика советского государства: теория и практика вопроса
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Курс лекций Ставрополь, 2015 содержание стр. Введение лекция Введение...
Лекция 5: Приборы и приспособления для обнаружения и регистрации ионизирующих излучений
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция № Внутрибольничная инфекция
Асептика — это комплекс профилактических мероприятий, направленных на предупреждение попадания микробов в рану во время операции,...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция Основы процесса тестирования по 3
Лекция Как протестировать неизвестную программу или наращиваемый подход к первичному функциональному тестированию по. 17
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Умный сад в подробностях Садовая успехология для дачников и дачниц Краснодар
Умный сад в подробностях: Садовая успехология для дачников и дачниц.— Краснодар: «Советская Кубань», 1999,- 271 с.: ил
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Промышленный транспорт Учебное пособие
Промышленный транспорт : учеб пособие / Н. Г. Мищенко, М. В. Бакалов; под ред. Н. Г. Мищенко; Рост гос ун-т путей сообщения. – Ростов...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция Автоматическое и автоматизированное управление. 5
Лекция Основные требования к scada-системам и их возможности. Аппаратные и программные средства scada-систем 17
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Лекция Введение в курс «Компьютерные технологии в науке и образовании»
Лекция Классификация и характеристика программных средств информационной технологии обучения (ито) 18
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Литература См. Лекция 7,Лекция 8
Цель работы: Ознакомление с построением фильтров tcp/ip пакетов. Ознакомление с методами шифрования с открытым ключом на примере...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Аграрно-промышленный комплекс в Украине просто разгромили
«Экономика аграрных предприятий: проблемы теории и практики». Как говорилось в официальном документе форума, принятом по его окончании,...
Лекция 1 Умный промышленный комплекс icon Содержание Введение Лекция Базы данных и файловые системы Файловые системы 1 Структуры файлов
Лекция Ранние подходы к организации бд. Системы, основанные на инвертированных списках, иерархические и сетевые субд. Примеры. Сильные...

Руководство, инструкция по применению




При копировании материала укажите ссылку © 2024
контакты
rykovodstvo.ru
Поиск