Технологии цифровых двойников в нефтегазовой промышленности

Стадии эволюции цифровых двойников и их классификация:

Первая концепция цифрового двойника, полноценная и соответствующая реальным условиям, была описана еще в 2002 году, но все эти годы она продолжала совершенствоваться вслед за стремительно развивающимися инновациями. Сегодня цифровой двойник – это виртуальная модель, которая на всех уровнях соответствует реально существующему объекту. При этом цифровой двойник может быть как электронным дубликатом уже имеющегося объекта, так и только разрабатываемого, т.е. тем, что будет создано в будущем. А данные, получаемые при тестировании реальной модели, также могут быть получены и на базе тестирования его электронной модели.

На сегодняшний день имеется три вида цифровых двойников:

  • прототипы (Digital Twin Prototype, DTP),
  • экземпляры (Digital Twin Instance, DTI),
  • агрегированные двойники (Digital Twin Aggregate, DTA).

Digital Twin Prototype (DTP, прототипы) представляет собой виртуальный аналог имеющегося в реальности физического объекта. Он включает данные для всесторонней характеристики модели, включая информацию по его созданию в реальных условиях. В перечень входят:

  • требования к производству,
  • трехмерная модель объекта,
  • описание материалов и их специфика,
  • выполняемые технологические процессы и/или услуги,
  • требования к утилизации.

Digital Twin Instance (DTI, экземпляры) представляют собой данные по описанию того или иного физического объекта.  В большинстве случаев они содержат:

  • аннотированную трехмерную модель, включающую общие размеры и допуски,
  • данные о материалах с учетом используемых в прошлом и настоящем времени и компонентах,
  • информацию о выполняемых процессах во всех временных отрезках, включая выполненных при создании объекта,
  • итоги всех тестовых операций,
  • записи о проведенных ремонтах (плановых, внеплановых, предупредительных), ТО, замененных деталях и компонентах,
  • операционные данные, полученные от датчиков,
  • параметры мониторинга (ранние, текущие и ожидаемые).

Digital Twin Aggregate, DTA (агрегированный двойник) – это стандартная вычислительная система, объединяющая все цифровые двойники и их реальные прототипы, позволяющая собирать данные и обмениваться ими.

В чем смысл развития технологии цифрового двойника?

Известно, что решения, разрабатываемые на базе инновационных технологий, позволяют развиваться и самому техническому прогрессу, создавая новые и необходимые для этого возможности. Так, применение цифрового двойника включает в себя целый ряд разработок, совершенствующихся с каждым днем.

Основным местом хранения виртуальных прототипов является облако. Чтобы «построить» такое место хранения используются самые разные информационные инструменты. Прежде всего это многочисленные методики моделирования процессов (физических и информационных), которые как оценивают его текущую работу, так и позволяют делать прогнозы на будущее: как поведет себя модель при изменении того или иного ее параметра (увеличение нагрузки, замены материала и прочее). Другие методики (инструменты) дают возможность изучить внешние параметры и структуру объекта еще до его создания, проанализировать свойства материалов или же изучить имеющиеся параметры, размеры, выполняемые процессы. Третьи – получить данные и надежности объекта или системы, получаемые на базе модели, анализирующей последствия отказов. При этом все данные можно получать совместно и анализировать их в комплексе, что дает еще больше полезной информации.

Так, развитие одной IT-отрасли дает толчок к развитию другой: для сбора, хранения и анализа всех этих данных требуются высокоточные методики, надежные серверы, улучшенные программы. Все эти процессы взаимосвязаны, что и отражается на уровне технического прогресса.

Классификация цифровых двойников

Несмотря на то, что технология цифровых двойников существует уже несколько десятилетий, только после быстрого роста интернета вещей они стали рассматриваться как инструмент будущего

Они привлекают внимание, потому что объединяют такие вещи, как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). Это позволяет тестировать новые идеи, выявлять проблемы, прежде чем они произойдут, получать новые ответы на новые вопросы, а также контролировать объекты удаленно.
Управление данными

Виртуальные модели традиционно применялись для улучшения характеристик отдельных изделий, таких как ветряные турбины или реактивные двигатели. Однако в последние годы они стали более изощренными. Теперь они исследуют не один объект, а скорее системы или даже целые организации. По мере того, как они объединяют все больше вещей, их способность помогать решать сложные задачи также возрастает.

Прототипы (Digital Twin Prototype, DTP)

Цифровой двойник прототип (DTP) — это прототип физического объекта. Он содержит данные, необходимые для описания и создания изделия. Прототипы, в зависимости от ситуации, могут содержать информацию, касающуюся физических атрибутов, свойств, рабочих параметров, ведомости материалов, номеров деталей, а также многого другого.

Прототип- аккумулятор

Экземпляры (Digital Twin Instance, DTI)

Цифровой экземпляр (DTI) — это двойник физического объекта. DTI остается связанным с объектом в течение его жизненного цикла. Виртуальный экземпляр, как правило, содержит данные, относящиеся к условиям эксплуатации, истории, прогнозируемому состоянию объекта и другие. Он может содержать список номеров деталей, которые были использованы для производства данного конкретного изделия, а также все этапы, которые были выполнены при производстве данного актива.

Экземпляр — цифровая подстанция

Агрегированные двойники (Digital Twin Aggregate, DTA)

Digital Twin Aggregate (DTA) — это совокупность многих виртуальных экземпляров. Они могут располагаться на одном объекте (например, 100 двигателей на одном заводе) или распределяться между объектами (например, 100 двигателей на 25 заводах).

В будущем агрегированные двойники помогут открывать новые, неожиданные идеи.
Агрегированный двойник

Откуда берут данные «цифровые близнецы» для самообновления?

Цифровая копия, как и положено искусственному интеллекту, постоянно самообучается и самосовершенствуется. С этой целью «цифровой близнец» использует знания от людей, других подобных машин, из более крупных систем и среды, частью которой он является.

Майкл Гривс предложил три своих требования, которым должны соответствовать «цифровые близнецы». Первое – соответствие внешнему виду исходного объекта. Нужно понимать, что аналогичный внешний вид – это не только целая картинка, но и соответствие отдельных частей реальному «близнецу». Второе требование связано с поведением двойника при проведении испытаний. Последнее и самое сложное – это информация, которую получают от искусственного интеллекта о достоинствах и недостатках реального продукта.

1971yes / bigstock.com

Как отмечает Майкл Гривс, когда цифровые копии ввели в использование, даже критерий внешнего сходства считался трудно выполнимым. Сегодня же, как только цифровой двойник идентичен по первым параметрам, его уже можно использовать для решения практических задач.

Как получить максимум при внедрении цифрового двойника

Технология цифровых двойников появилась сравнительно недавно. Однако она очень быстро развивается: например, половина компаний, чья деятельность связана с интернетом вещей, уже используют ее или планируют прибегнуть к ней в ближайшее время. Чтобы получить максимум выгоды, при создании цифровой копии оборудования или любого другого объекта бизнесу следует учитывать несколько моментов:

Нужно рассмотреть все возможности

Следует провести аудит. Нельзя допустить, чтобы стоимость создания цифрового двойника превысила положительный эффект, который он принесет. Чтобы понять, с чего начать, следует собрать информацию от представителей разных подразделений компании: бизнеса, операционных и технических. Это позволит определить «слабые места» и составить топ сценариев, в которых цифровой двойник мог бы принести прибыль.

«Бить в одну точку» — неудачная стратегия

Во многих компаниях допускается одна и та же ошибка: слишком много средств и времени вкладывается в создание лишь одного цифрового двойника. Следует точно определиться с функциями, которых вы ждете от близнеца, и понять, какие из них способны принести вам пользу.

Иногда не обязательно уделять слишком много внимания построению «глубокой» и технологичной копии — вместо этого можно приступить к разработке следующей. Всегда помните о соотношении затраченных усилий и ожидаемого результата.

Хорошим началом может стать пилотный проект

Один из вариантов начала применения цифровых двойников — запуск небольшого проекта, способного помочь определить ценность технологии для компании. Специальная рабочая группа может адаптировать и совершенствовать копию на любом этапе процесса, при необходимости привлекать к работе партнеров и вводить новые методы сбора данных.

Все это поможет приспособить технологию к потребностям компании и послужит необходимым импульсом для создания новых двойников.

В основе успеха — контроль и измерение

Эффект от использования цифрового двойника нужно постоянно оценивать

Обращайте внимание, насколько благодаря ему меняются производственные мощности, качество и удобство использования продукта, уменьшилось ли количество непредвиденных инцидентов. Совершенствуйте двойника и пытайтесь найти его лучшую конфигурацию

Помните, что это не краткосрочный проект, который заканчивается, как только получена ожидаемая выгода, а нечто, что при удачном исходе будет приносить пользу бизнесу очень долго.

Кто участвует в процессе разработки

В процессе разработки MX-моделей участвуют специалисты со следующими ролями:

1. Роль «Бизнес-аналитик». Функции роли:

  • Сбор и анализ документации и материалов по оборудованию.

  • Определение перечня инцидентов и прогнозов технического состояния, подлежащих моделированию.

  • Подготовка презентаций.

2. Роль «Эксперт». Функции роли:

  • Подготовка материалов по работе оборудования и инцидентам, консультации по работе оборудования.

  • Разработка экспертных правил.

  • Разработка методик расчета информативных неизмеряемых параметров.

  • Постановка задач на разработку экспертных правил, методик расчета информативных неизмеряемых параметров, верификацию моделей физических процессов.

  • Экспертная поддержка в процессе разработки и верификации ML-моделей.

  • Валидация ML-моделей. 

3. Роль «Data science специалист». Функции роли:

  • Исследование данных телеметрии.

  • Анализ и представление данных телеметрии, выполнение различных расчетов в процессе разработки экспертных правил, методик расчета информативных неизмеряемых параметров.

  • Подбор функций передаточных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения.

  • Валидация разработанных правил по имеющимся данным телеметрии, данным по отказам, ремонтам, заменам и обслуживанию.

  • Разработка ML-моделей.

  • Валидация ML-моделей. 

Новые технологии принесли новые смыслы

Решения с использованием цифровых двойников строятся на целом комплексе технологий. Виртуальная модель, как правило, находится в облаке. Для построения комплексной модели цифровых двойников применяются различные инструменты, в частности, используются численные методы моделирования физических процессов в материалах объекта с целью прогнозирования реакции изделия на различные эксплуатационные нагрузки, например, на базе метода конечных элементов (FEA — Finite Element Analysis). Также применяются CAD-модели, которые несут информацию о внешнем виде и структуре объектов, информацию о материалах, процессах, размерах и прочих параметрах. Используются также FMEA-модели (Failure Mode and Effects Analysis — «анализ видов и последствий отказов»), основанные на анализе надежности систем. Они могут объединять математические модели отказа со статистической базой данных о режимах отказа.

Перечень технологий, лежащих в основе концепции «Цифровые двойники»

Цифровая модель содержит также историю обслуживания и эксплуатации изделия. В совокупности все эти данные позволяют прогнозировать поведение реального объекта. Кроме того, возможен мониторинг и тестирование целого парка объектов и проведение анализа на основе агрегированных данных.

Важно отметить, что в цифровых двойниках задействованы и технологии машинного обучения, потому что они являются, по сути, самообучающимися системами, которые используют информацию из целого ряда источников, включая данные с датчиков, осуществляющих мониторинг различных показателей рабочего состояния физического объекта, сведения от специалистов-экспертов и от других подобных машин или парков машин, а также более крупных систем, частью которых может быть наблюдаемый физический объект. Симбиоз с технологиями интернета вещей является драйвером для развития обеих технологий

Цифровые двойники получают реальные данные с датчиков, осуществляющих мониторинг реальных объектов, в то время как интернет вещей обеспечивает сбор и анализ данных с различного рода сенсоров и позволяет сделать этот процесс экономичным и эффективным

Симбиоз с технологиями интернета вещей является драйвером для развития обеих технологий. Цифровые двойники получают реальные данные с датчиков, осуществляющих мониторинг реальных объектов, в то время как интернет вещей обеспечивает сбор и анализ данных с различного рода сенсоров и позволяет сделать этот процесс экономичным и эффективным.

Кратко прослеживая историю развития концепции цифровых двойников, можно сказать, что с того момента, как человек начал создавать материальные изделия, он использовал виртуальные модели-двойники. Сначала он создавал их в своем воображении, потом на бумаге, затем в компьютере, а теперь и в облаке, используя умные датчики, интернет вещей, искусственный интеллект. На каждом новом этапе в концепцию добавлялись новые цифровые технологии и методы моделирования, прогнозирования, анализа, обучения. По всей вероятности, этот процесс продолжится и в будущем.

Александр Прохоров

От виртуальных машин до «цифровых копий» человека

Цифровые двойники, бесспорно, стали очень полезным инструментом для промышленных компаний. И статистика это подтверждает. К 2021 году половина всех крупных промышленных компаний, по прогнозу консалтинговой компании Gartner, будет использовать цифровых двойников. Deloitte прогнозирует, что к 2023 году мировой рынок цифровых двойников достигнет 16 млрд долларов.

«Цифровые двойники способны значительно усилить способность предприятий принимать проактивные решения на базе данных, повысить эффективность их деятельности и избавить от потенциальных проблем. Они также могут предоставить возможность безопасным и экономным образом прорабатывать сценарии «что если», то есть, по сути дела, экспериментировать с будущим», – говорится в отчете Deloitte.

Эксперты предсказывают, что пользоваться цифровым двойником можно будет и в повседневной жизни. Например, автовладелец сможет просто навести мобильный телефон на машину и получить данные об уровне масла в двигателе, информацию о работе систем автомобиля или о сроках очередного техобслуживания.

Будет ли цифровой двойник иметь отношение только к технике или реально станет ближе к человеку? Специалисты утверждают, что цифровые двойники способны улучшить качество и продлить человеческую жизнь. Сегодня российские ученые уже ведут работы по созданию цифровой копии человека. Такой «близнец» сможет контролировать физическое состояние пациента, предсказывать заболевания и предупреждать риски их развития, позволит сделать лечение для каждого человека индивидуальным. В перспективе применение таких виртуальных моделей человеческого организма или органов позволит врачам в онлайн-режиме отслеживать данные о здоровье пациентов. Кстати, российские ученые участвуют также в масштабном международном проекте по созданию цифровых двойников – DigiTwins. 

Технология цифровых двойников находит применение и в городской среде. Сегодня многие города обзаводятся своими цифровыми двойниками. Одними из первых были Сингапур, французский Ренн и индийский Джайпур. Виртуальная копия всех физических объектов города позволяет управлять им удаленно, а также решать городские проблемы. Например, в Сингапуре основная задача, которая решается с помощью цифровых двойников, – это управление водой. Для этого были оцифрованы все системы водоснабжения, контроля за количеством воды, счетчики и так далее.

«Цифровой двойник города – это такая сложная комплексная вещь, которая будет внедряться этапами. Для начала нужно будет выбрать ту городскую проблему, которую необходимо решить, которую невозможно решить традиционными способами. Первым этапом начинает формироваться двойник. Двойник начинает собирать информацию об объекте, накапливать эту информацию. Дальше к цифровому двойнику прибавляется интеллект, прибавляются различные сервисы, и он растет, развивается до целевой модели, когда он уже полностью повторяет физический объект, и на его основе уже можно производить анализ, мониторинг и управление», – рассказал «Газете.Ru» Артем Блинов, директор по развитию МГТС, которая занимается такими решениями в Москве.

По его мнению, одна из основных проблем российской столицы, с которой нужно начинать при внедрении цифрового двойника, – это транспорт. Так что вполне возможно, что новая технология поможет совершить практически невозможное – справиться с московскими пробками.

Зачем нужны «цифровые близнецы»?

Цифровые копии создаются с той целью, чтобы оптимизировать работу физических прототипов, целых систем и производственных процессов.

По словам Колина Дж. Пэрриса, доктора философских наук, вице-президента по исследованиям программного обеспечения «GE Global Research Center», «цифровые близнецы» – это гибридная модель (одновременно физическая и цифровая), которая создается специально для определенных целей бизнеса, например, предсказать неудачи, снизить затраты на обслуживание, предотвратить незапланированные отключения.

1971yes / bigstock.com

Колин Дж. Пэррис заявляет, что когда мы говорим о «цифровых близнецах», то эта система работает в три этапа: видеть, думать и делать. На стадии «видения» речь идет о получении данных о ситуации. Это информация двух видов: эксплуатационные данные (например, температура кипения) и данные из окружающей среды. Следующий шаг, который Колин Дж. Пэррис условно назвал «думать», связан с тем, что на этом этапе «цифровой двойник» на разные запросы может предоставлять варианты, как лучше действовать в той или иной ситуации или какие опции предпочтительнее для целей бизнеса. Искусственный интеллект использует для анализа, например, историческую информацию, прогнозы по выручке и расходам и предоставляет несколько опций, которые основаны на рисках и уверенности, что эти предложения смогут снизить их.  Последний шаг – «делать» – связан непосредственно с реализацией того, что необходимо сделать.

1971yes / bigstock.com

На производстве нам уже необязательно видеть перед собой, например, всю турбину целиком, для того чтобы обнаружить пробоину. Технология «цифровых близнецов» позволит увидеть проблему в реальном времени с помощью компьютерной визуализации.

Как заявил исполнительный вице-президент по разработке программного обеспечения Siemens Зви Фейер, цифровой двойник — это решение в рамках PLM на пути к переходу к Промышленности 4.0.

Будущее

Сегодня появляются новые виды двойников: некоторые из них кажутся фантастикой, а некоторые уже создаются и внедряются.

 1. Цифровой двойник процесса

Двойник производственного процесса дает понимание того, какого качества продукт получается в конце. Если речь идет о более сложном явлении в компании, то в результате мы можем узнать результаты наших действий. Особенно это касается масштабных процессов, в которые сложно вносить изменения.

2. Цифровой двойник целой компании

Все процессы вместе взятые составят двойник компании. Это позволяет рассматривать общую картину и принимать решения на основе фактических данных.

3. Цифровой двойник изделия

Крыло самолета, винт и другие составные части, перенесенные в цифровую плоскость, можно испытывать и тестировать бесконечно. Для этого вида цифрового двойника требуется очень четкое физическое моделирование, поскольку каждое изделие создается в новых индивидуальных условиях.

Если такая модель станет реальность, то можно будет убрать контроль качества, специальные стенды и бесконечные испытания. Также, мы будем получать больше информации о том, какого качества изготовленные нами продукты. Это, также, решит проблемы крупных отраслей: построение ракет, самолетов и т. д.

Быстрее, дешевле, эффективнее

На практике ЦД представляет собой структурированную под матрицу требований совокупность математических моделей, банков данных об изделии, объединённых в рамках единой цифровой платформы.

Математические модели, используемые в ЦД двигателя, разработчики разделяют по основным этапам жизненного цикла на две группы. В первую входят модели в 1D- и 3D-форматах, которые появляются на этапе проектирования двигателя. Вторая группа представлена сложными 3D-моделями, которые позволяют проводить испытания, фактически соответствующие натурным экспериментам.

Для эксплуатации цифровых двойников разрабатываются упрощённые модели с применением машинного обучения и технологии обработки больших объёмов данных, получаемых онлайн с датчиков, расположенных на работающих двигателях. Использование таких моделей позволяет выявлять неисправности силовых агрегатов в режиме реального времени и прогнозировать с помощью искусственного интеллекта возможные неполадки.

Как сообщил RT начальник отдела цифрового сопровождения жизненного цикла газотурбинных двигателей ЦИАМ Антон Сальников, сложность создания цифрового двойника заключается в том, что для него необходимо разработать множество специализированных математических моделей и методик их использования для каждой детали, которых в авиадвигателе тысячи. Эту задачу и предстоит решить в рамках анонсированных ОДК научно-исследовательских работ.

По его словам, цифровые двойники непременно получат все российские авиадвигатели, находящиеся на этапе разработки, производства и эксплуатации. В частности, виртуальные близнецы появятся у турбовинтового двигателя ТВ7-117СТ (для самолёта Ил-112В), двухконтурного турбореактивного АИ-222-25 (Як-130) и семейства гражданских двигателей разработки ОДК.

Также по теме


Связать регионы: каким будет российский пассажирский лайнер Ил-114-300

Заводы Объединённой авиастроительной корпорации приступили к агрегатной сборке двух перспективных пассажирских самолётов Ил-114-300...

Как отметил в интервью RT начальник отдела систем инженерного анализа ОДК Кирилл Пятунин, использование технологии цифрового двойника сократит и удешевит процесс разработки новых двигателей. В частности, ЦД позволит уменьшить цикл создания силовых агрегатов до 5—6 лет и почти на треть снизит стоимость их проектирования.

«Требования к качеству двигателя постоянно растут, и его разработка естественным образом усложняется. При этом современные тенденции диктуют необходимость сократить период создания двигателя, в первую очередь — за счёт временных затрат на доводку и сертификацию. В идеале проектирование, доводка и сертификация должны занимать 5—6 лет», — подчеркнул Пятунин.

Как рассказал Антон Сальников, на сегодняшний день сертификация (комплекс испытаний на надёжность, безопасность, подтверждение характеристик) занимает достаточно много времени. И это порой приводит к тому, что необходимые изменения вносятся в конструкцию двигателя уже на поздних этапах его разработки, что значительно повышает стоимость и удлиняет сроки доводки изделия. В перспективе применение ЦД позволит сократить сроки сертификационных испытаний.

«Использование численного моделирования, которое обеспечивало бы высокий уровень соответствия реальным испытаниям в рамках технологии цифровых двойников, а также разработка специализированных методик верификации матмоделей и анализа результатов вычислений позволят нам значительно повысить качество испытаний в металле и сократить их объём», — говорит Сальников.

Он подчеркнул при этом, что численное моделирование не заменит реальные испытания, а лишь дополнит их. По его словам, смысл сертификационных испытаний состоит в том, чтобы «подтвердить безопасную работу авиационного двигателя, от которой зависят жизни людей».

Ускорение процесса сертификации позволит разработчикам авиационных двигателей снизить риски и финансовые потери, связанные с простоем производственных мощностей и поздним выходом изделия на рынок.

Кроме того, в рамках цифровых двойников организуется и обратная связь между расчётами и испытаниями. Все математические модели проверяются и уточняются как на базе натурных испытаний, так и с учётом опыта последующей эксплуатации двигателя, его узлов, систем и деталей.

Ещё одно преимущество ЦД — это единое информационное поле, которое свяжет предприятия, участвующие в разработке того или иного агрегата, отметил Пятунин.

Как создать цифрового близнеца?

Сначала необходимо подключить много датчиков и сенсоров в физические объекты, процессы и службы, которые подлежат контролю. Сразу уточним – включать надо много датчиков, очень много. Затем эти датчики будут собирать самые разнообразные данные о контролируемом объекте и загружать их в «компьютерное облако», где на основе модели физического объекта можно проанализировать и использовать информацию для определения новых возможностей и для повышения эффективности процессов.

Для французского Ренна создан цифровой близнец «Virtual Rennes»

Первой компанией, которая разработала промышленное приложение для концепции цифровых двойников, стала американская корпорация General Electric, которая использовала ее для анализа и повышения эффективности своих ветровых турбин и авиационных двигателей. На сегодняшний день компания создала уже более полумиллиона цифровых двойников для широкого спектра продуктов, процессов и систем.

Национальное управление США по космосу (NASA) каждое новое оборудование тестирует вначале в виртуальной среде. Устройства не производятся физически до тех пор, пока их цифровые двойники не станут удовлетворять всем требуемым характеристикам.

Цифровые двойники в нефтегазовом секторе

В настоящее время в России именно нефтегазовая промышленность добилась наиболее показательных результатов в цифровизации вообще и цифровых двойников в частности. Например, в декабре 2019 года Газпромнефть приступила к созданию цифровой интегрированной модели Восточного участка Оренбургского нефтегазоконденсатного месторождения. В проекте задействованы несколько крупных инфраструктурных объектов, 280 нефтяных и газовых скважин действующего и проектного фонда. Цифровая интегрированная модель месторождения состоит из взаимосвязанных моделей пласта, скважин и наземной инфраструктуры. Она предназначена для оптимизации работы каждого элемента по отдельности и целой системы. С помощью этой модели цифрового месторождения планируется прогнозировать добычу углеводородов в краткосрочных и долгосрочных горизонтах, оптимизировать расход газлифтного газа, рассчитывать пропускную способность системы нефтесбора и технологические режимов работы скважин. Проект планируется полностью реализовать до конца 2020 г., включая интеграцию с уже имеющимися информационными системами .

Аналогичные работы по цифровому месторождению запустила Роснефть в Башкирии, введя систему в опытно-промышленную эксплуатацию в мае 2019 году. В проект входят цифровые двойники производственных объектов и процессов, мобильные IoT/IIoT-устройства, а также интеллектуальная cистема мониторинга трубопроводов. Ожидается, что эта система позволит на 60% увеличить количество дистанционно управляемых объектов, на 5% повысить энергоэффективность процессов добычи и на 5% снизить логистические издержки. Таким образом, масштабирование технологий только в рамках «Башнефти» позволит получить дополнительно около 1 млн тонн нефти за счёт оптимизации производства. В целом прогнозируемый экономический эффект составит порядка 1 млрд рублей в год .

Также стоит отметить опыт нефтехимической компании «СИБУР», которая реализовала собственную систему управления инженерными данными, собрав в ней всю информацию по оборудованию, включая его место в производственной цепочке, нормативные режимы работы, частоту обслуживания, геометрические и технические характеристики и т.д. Надежное хранение и автоматизированная обработка данных позволяет сократить временные затраты и число ошибок при обслуживании, ремонте и заказе запчастей. Модуль предиктивной аналитики в этой PLM-системе помогает заранее планировать профилактические операции и подсказывает, какие элементы оборудования следует отключить или перекрыть для безопасного ремонта. Цифровые двойники технологического оборудования позволяют моделировать разные режимы его работы, учитывая данные о химических веществах и показателях технологического процесса. После проверки модели выполняются расчетные исследования и определяются оптимальные параметры процесса для повышения технологической и энергетической эффективности. Рассчитываются не только технологические параметры (энергия, теплообмен), но и экономика – затраты на дополнительное оборудование, целесообразность модернизации .

Цифровой двойник — это виртуальная модель реального физического объекта и его рабочих процессов

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector