Разработка интегрированных систем управления технологическими процессами в нефтегазовом комплексе на основе больших данных
Ключевые слова:
интегрированные системы, управление, технологические процессы, нефтегазовый комплекс, большие данныеАннотация
Развитие нефтегазового комплекса требует создания эффективных инструментов управления технологическими процессами в условиях растущей сложности производственных объектов. Внедрение больших данных открывает новые возможности для повышения точности и оперативности управления за счет обработки больших объемов информации в реальном времени. Целью настоящей работы является разработка интегрированной системы управления технологическими процессами на основе анализа и использования методов работы с большими данными. В работе применен подход, основанный на использовании технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитики больших данных. Были исследованы методы сбора, обработки и анализа данных с различных этапов производственного цикла нефтегазового комплекса. Для построения систем управления использовалась архитектура IIoT (Интернет вещей для промышленности) в сочетании с платформами облачных вычислений и инструментами для прогнозной аналитики. Создана прототипная система управления технологическими процессами, которая включает модули для автоматизации сбора данных, реализации алгоритмов предиктивного анализа и визуализации информации для принятия оперативных решений. Предложенный подход позволил улучшить ключевые показатели эффективности, включая снижение времени реакции на аварийные ситуации до 30% и повышение эффективности планирования до 25%. Также продемонстрирована возможность интеграции системы с существующими платформами автоматизированного управления. Работа показала высокий потенциал использования больших данных для оптимизации технологических процессов в нефтегазовой отрасли. Результаты исследований могут быть применены для повышения производительности, снижения производственных рисков и затрат, а также для обеспечения устойчивого развития комплекса. Для дальнейшего совершенствования предложенного подхода планируется проведение дополнительных тестов на реальных объектах и разработка моделей для новых направлений, таких как прогнозирование экологических рисков.
Библиографические ссылки
Бикбулатов С.М. Опыт внедрения систем «Цифровое месторождение» в группе компаний «Газпром нефть» // Нефть. Газ. Новации. 2023. № 11(276). С. 23-26.
Варавва А.И., Апасов Р.Т., Бадгутдинов Р.Р., Ямалетдинов А.Ф., Корякин Ф.А., Сандалова Е.Е., Самоловов Д.А., Бикбулатов С.М., Нехаев С.А. Иерархия интегрированных моделей. Применение интегрированного моделирования различной степени сложности на всех этапах жизненного цикла газоконденсатных проектов // PROнефть. Профессионально о нефти. 2022. Т. 7. № 2(24). С. 41-51.
Галеева Н.Н., Нураев Б.А. Интеграция информационно-производственных технологий в компаниях нефтегазовой промышленности // Вестник экономики и менеджмента. 2022. № 2. С. 61-65.
Гулиев И.А.О., Бадмаев А.С., Бороненко А.И. Интегрированные системы управления как способ повышения эффективности операционной деятельности предприятий нефтегазового комплекса // Страховое дело. 2024. № 4(373). С. 36-44.
Дяченко И.А., Семишкур Р.П., Кувшинов В.В. Реализация концепции цифровых двойников в управлении производственно-технологическими процессами предприятий нефтегазового комплекса Российской Федерации // Газовая промышленность. 2023. № 10(855). С. 134-144.
Козлов В.В., Харитонов А.Н., Стрекалов А.В. Методика проверки достоверности данных телеметрии газовых и газоконденсатных промыслов // Естественные и технические науки. 2023. № 12(187). С. 282-288.
Рычков А.Ф., Агупов М.А., Вишняков А.Ю. Подготовка геолого-промысловых данных для интегрированного моделирования нефтяных месторождений // Нефтепромысловое дело. 2022. № 9(645). С. 25-28.
Черникова М.А., Гладков Л.Г. Анализ баз данных для обработки и хранения информации в стендах для нефтегазовой отрасли // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2022. № 4(21). С. 23-28.
Шиленко Е.В. Анализ существующих методов и технологий интеграции информационных систем в нефтегазовой отрасли // Вестник Академии знаний. 2024. № 3(62). С. 513-517.
Tagirova K.F., Mezencev E.F., Vulfin A.M., Shalupov I.S. Neural network models of an oil reservoir area and well interference // Journal of Advanced Research in Technical Science. 2022. № 33. С. 54-72.
