Нефтегаз ставит на роботизацию

Робототехника – одно из самых стремительно развивающихся направлений науки. Она проникает во все отрасли, и нефтегазовая – в авангарде. Кто разрабатывает роботов для нефтегазовой отрасли и что они умеют?

Промышленные роботы автоматизировали многие процессы: они становятся эффективнее благодаря снижению погрешности и повторяемости операций. Уменьшается количество ошибок, улучшается качество продукции – и даже сотрудники становятся счастливее, избавившись от рутины и получив более интересные задачи, утверждают эксперты компании – разработчика роботов WiredWorkers. 

Все это ведет к повышению производительности. Еще несколько лет назад исследователи выяснили: компании, которые уделяют внимание автоматизации, прибыльнее своих конкурентов. В нефтегазовой отрасли роботы могут использоваться по всей цепочке создания стоимости продукта – от самых ранних стадий разведки до конечного сбыта потребителям. Роботы повсюду: под водой, на земле и в воздухе. 

Нефтегазовой компании BP дроны помогают мониторить выбросы метана и проверяют факелы на недоступных человеку высотах, а ее подводные роботы исследуют окружающую среду. Мелководный робот Saudi Aramco среди прочего проверяет трубопроводы на малых глубинах. Роботам можно передать наиболее сложные и опасные работы, избежав тем самым травм и риска для жизни людей, отмечает портал Copas (Council Of Petroleum Accountants Societies, Совет обществ бухгалтеров-нефтяников. – «Ведомости. Инновации и технологии»). Роботы могут выполнять подводную сварку или сверлить – словом, делать все то, что поставило бы под угрозу жизни людей. 

В России потенциал для применения роботов в нефтегазовой отрасли огромный. К 2030 г. этой сфере потребуется более 1 млн роботов, ранее указывало Минэнерго. Но собственных разработок в стране не так много, отмечали участники Промышленно-энергетического форума TNF 2022. Одни роботы разрабатываются очень быстро, другим требуется проведение нескольких опытно-промышленных испытаний, между которыми месяцы доработок, рассказывает представитель «Роснефти». 

Для дальнейшего развития сектора требуются кадры. Чтобы заниматься робототехникой, нужны знания в физике, механике, химии, электронике, математике, программировании и многих других науках, не считая навыков изготовления деталей, узлов и электроники, продолжает он. Сейчас специальность «мехатроника и робототехника» есть в 79 российских вузах 50 городов, по данным журнала для абитуриентов Vuzopedia.

Роботы помогают человеку

Исследовательская компания GlobalData Technology Foresights проанализировала почти 200 000 патентов в нефтегазовой отрасли и на их основе составила список из десятков инновационных областей, которые определят будущее отрасли. Ключевая область – инспекционные роботы. 

Институт «ВНИКТИнефтехимоборудование», входящий в состав научно-проектного блока

«Роснефти», разрабатывает роботов, которые проводят осмотры и диагностику оборудования нефтеперерабатывающих заводов, находят трещины и другие дефекты. Они сами определяют свое положение в пространстве и передают человеку всю информацию, полученную в ходе исследования. Эти роботы проникают в такие места, где присутствие человека опасно для его жизни или невозможно из-за малых размеров оборудования, делится представитель «Роснефти». Например, реактор полиэтилена высокой плотности – это змеевик до 100 м высотой и до 70 см в диаметре. На стволах его – «рубашка» с теплоносителем. Единственный способ проводить диагностику в такой конструкции – применение роботизированных устройств, говорит представитель «Роснефти».

Другой пример – роботизированный комплекс для определения зазоров в реакторе дегидрирования пропана (используется для получения пропилена. – «Ведомости. Инновации и технологии»). Внутри реактора расположены специальные экраны, между которыми находится катализатор. Сдвиг этих экранов более чем на 2 мм мог бы привести к перегревам и вывести оборудование из строя, рассказывает представитель «Роснефти». Робот определяет зазоры по всей поверхности экранов и предлагает наиболее оптимальное положение, что позволяет избежать поломок. Универсальная магнитная платформа применяется на нефтеперерабатывающих предприятиях для диагностирования аппаратов больших размеров – от 100 до 6000 м3. Платформа способна перемещаться по наклонным и вертикальным поверхностям внутри и снаружи оборудования. 

Человеку для этого потребовалась бы установка строительных лесов, работа на которых несет риски получения травм. На этапах проектирования и тестирования «ВНИКТИнефтехимоборудование» находятся еще несколько разработок, включая робота для диагностирования труб реакционных печей. 

Робототехника – быстрорастущая отрасль, которая будет увеличиваться на 30% в год и к 2030 г. достигнет $568 млрд, говорит Ансон Фернандес, аналитик по нефтегазовой отрасли GlobalData (его цитирует журнал Общества инженеров-нефтяников Journal of Petroleum Technology). «Роботы станут двигателем роста отрасли, а нефтегазовый сектор получит большую выгоду от новых вариантов использования,» – цитирует журнал Фернандеса. Saudi Aramco уже готова поделиться результатом: использование дронов и носимых технологий на заводе для проверки трубопроводов и оборудования помогло сократить время проверок на 90%. 

Повелители данных 

Роботы служат отрасли десятилетия, но развитие искусственного интеллекта, интернета вещей и проч. дали им новые возможности для применения и позволили компаниям получать, анализировать и применять полученные данные. 

Специалисты «ВНИКТИнефтехимоборудование» создают программное обеспечение для роботов: машины, снабженные датчиками и устройствами наблюдения, активно обмениваются данными с оператором. Для этого обмена и управления аппаратом и нужно программное обеспечение. 

Современный бизнес, по сути, живет в виртуальном мире: решения в нем принимаются на основе данных и моделей. Цель сбора данных – построить шаблоны, которые помогут предсказать, что произойдет в будущем. Так работают фондовые аналитики, чтобы прогнозировать стоимость акций, или правительства, чтобы предсказать, как старение населения скажется на экономике. Как это работает? Модели основаны на человеческих знаниях, но написаны математическим языком, отражают причинно-следственные связи и способны обучаться – достаточно только дать им исторические данные, объясняет представитель «Роснефти». 

Полученные модели можно использовать для классификации состояния объекта, прогноза срока его безопасной эксплуатации, оценки вероятности развития опасного дефекта или самого отказа. Например, специалисты «ВНИКТИнефтехимоборудование разработали модель машинного обучения, которая предсказывает скорость коррозии на промысловых трубопроводах. Для этого проектировщик должен сообщить модели материальное исполнение и способ защиты трубопровода, параметры эксплуатации и характеристики транспортируемой среды. Модель обучена на данных 20-летней эксплуатации почти 50 000 простых участков трубопроводов предприятий «Роснефти», а также на результатах испытаний современных образцов трубной продукции на уникальном коррозионном стенде «ВНИКТИнефтехимоборудование», рассказывает представитель компании. На основе этой информации искусственный интеллект поможет проектировщику выбрать оптимальный вариант изготовления и защиты трубопровода – тот, который будет недорогим, стойким в предлагаемых условиях эксплуатации и обеспечит желаемое количество лет безотказной работы. 

Лаборатория моделирования и анализа данных «ВНИКТИнефтехимоборудование» разработала программную систему прогнозирования отказов для парков промысловых трубопроводов. Интеллектуальное ядро системы – модель машинного обучения, описывает представитель «Роснефти». Система спрашивает у пользователя различные данные об интересующем его парке трубопроводов, анализирует имеющиеся у нее данные и предсказывает «поведение» трубопровода.

Похожие решения есть во всем мире. Например, Saudi Aramco использует исторические данные для прогнозирования потенциальных происшествий и опасностей на месте, что, по собственным данным, позволяет повысить безопасность и эффективность деятельности. Так тысячи датчиков интернета вещей для мониторинга и прогнозирования поведения нефтяных скважин, которые компания использует на месторождении Хурайс, помогли ей снизить энергопотребление на 18%, расходы на техническое обслуживание – на 30%, а время проверок – примерно на 40%, тем самым максимально увеличив эффективность, пишет компания.