В нефтегазовой отрасли традиционные подходы к эксплуатации нефтепроводов, плановому обслуживанию и реактивному устранению проблем могут приводить к избыточным расходам и повышенному риску аварий.
Прогнозирование износа с использованием искусственного интеллекта позволяет разрабатывать персонализированные графики технического обслуживания на основе реального состояния оборудования.
Инструмент предиктивной аналитики трубопроводов на основе машинного обучения (ML) реализован в рамках решения Nedra.DIGITAL TWIN. Он обеспечивает проактивное управление инфраструктурой, снижает риски аварий и эксплуатационные расходы, а также повышает надежность и эффективность производственных процессов.
Предиктивная аналитика — это не тренд, а проверенный рабочий инструмент, который с внедрением ML стал ещё более точным и эффективным, демонстрируя реальные бизнес-результаты.
Предиктивная аналитика — это не тренд, а проверенный рабочий инструмент, который с внедрением ML стал ещё более точным и эффективным, демонстрируя реальные бизнес-результаты.
Фокус решения: контроль затрат и предиктивное предупреждение аварий
Каждое нефтедобывающее предприятие тратит много ресурсов на диагностику и ремонт трубопроводов. Работы проводятся по графику, а не по фактическому состоянию. Это может приводить к снижению эффективности использования средств, увеличению операционных расходов и росту риска внеплановых аварий.
Одним из ключевых факторов, угрожающих целостности и эксплуатационной безопасности нефтепроводов, является коррозия. Её развитие — процесс неравномерный и трудно прогнозируемый. Традиционные методы контроля не охватывают всю сеть и не позволяют выявлять дефекты заранее. В результате аварии случаются там, где их не ожидали.
Nedra Digital создает инструменты, которые трансформируют подход к обслуживанию трубопроводов: от реактивных к предиктивным действиям, с реальным эффектом для бизнеса.
Одним из ключевых факторов, угрожающих целостности и эксплуатационной безопасности нефтепроводов, является коррозия. Её развитие — процесс неравномерный и трудно прогнозируемый. Традиционные методы контроля не охватывают всю сеть и не позволяют выявлять дефекты заранее. В результате аварии случаются там, где их не ожидали.
Nedra Digital создает инструменты, которые трансформируют подход к обслуживанию трубопроводов: от реактивных к предиктивным действиям, с реальным эффектом для бизнеса.
Ограничения традиционных подходов к оценке остаточного ресурса
Существующие подходы к оценке остаточного ресурса (ОР) трубопроводов как детерминированные (включая линейные и нелинейные модели), так и вероятностные (например, гамма-процентный ОР, марковские процессы и стохастическое моделирование) имеют фундаментальные ограничения.
Ни одна из этих методологических групп не способна в полной мере адаптироваться к динамике реальной эксплуатации, без учета критических изменений давления, температуры, химического состава транспортируемой среды и комплекса других эксплуатационных факторов.
Ни одна из этих методологических групп не способна в полной мере адаптироваться к динамике реальной эксплуатации, без учета критических изменений давления, температуры, химического состава транспортируемой среды и комплекса других эксплуатационных факторов.
Сравнение методик оценки величины остаточного ресурса трубопровода. Составлено авторами
Таблица сравнения методик оценки прямо указывает на ключевые проблемы:
- Потребность в высокой достоверности данных.
- Невозможность учета случайного роста параметров дефектов в большинстве из методов.
- Необходимость в длительных и трудоемких расчетах в методах, которые учитывают случайность (стохастическое моделирование).
Как результат, работа исключительно на основе традиционных подходов — это как управлять компанией, полагаясь только на ежеквартальные отчеты, а не на данные в реальном времени и аналитические инструменты. Информация есть, но она могла уже устареть к моменту принятия решения.
Как мы применили ML для предиктивной аналитики
Наша команда решила задачу, применив подход предиктивной аналитики с использованием инструментов машинного обучения (ML).
Основой для обучения модели служит комплексная информация о факторах влияния на деградацию стенок трубопровода:
Кроме того, в основу обучения включены результаты наблюдений за его состоянием:
- Параметры трубопровода: срок эксплуатации, материал, конструкция, протяженность, рельеф и пр.
- Режимы эксплуатации: давление, температура, режим течения флюида и пр.
- Химический состав транспортируемой среды: рН, концентрация коррозионно-активных компонентов, механические примеси и пр.
- Окружающая среда: тип грунта, климатические условия, ЭХ3.
- Обслуживание: применение химической защиты, внутритрубная очистка и пр.
- Ремонтные мероприятия: история замен и ремонтов.
Кроме того, в основу обучения включены результаты наблюдений за его состоянием:
- Результаты внутритрубной диагностики (ВТД)
- Данные ультразвуковой толщинометрии (УЗТ)
- История отказов трубопроводов
- Ретроспектива по ремонтам
- Информация по коррозионному мониторингу
На этапе подготовки данных проводится предварительная обработка: исключение дубликатов, некорректных значений и признаков с низкой информативностью. Модель обучается на исторических данных, выявляя скрытые зависимости между факторами и паттернами развития коррозионных дефектов. После обучения она способна принимать текущие данные по состоянию трубопровода и генерировать прогноз: локализацию потенциальных зон деградации, скорость роста дефектов, глубину повреждений и остаточный ресурс по сегментам.
Азамат Садыков
директор по индустриальным решениям Nedra Digital
директор по индустриальным решениям Nedra Digital
«Ключевое преимущество разработанного нами подхода — адаптивность к реальным условиям эксплуатации. Мы не просто прогнозируем износ, а интегрируем в модель динамические факторы: давление, температуру, химический состав среды. Более того, результаты регулярно подвергаются экспертной оценке и корректировке на основе опыта специалистов и дополнительных данных. Такая обратная связь обеспечивает непрерывное переобучение модели, повышает точность прогнозов и позволяет перейти от реактивного к проактивному управлению состоянием трубопроводов».
От графиков к прогнозам: как мы меняем подход к диагностике трубопроводов
Самое важное в процессе разработки и внедрения новых подходов — это реалистичное представление об исторически сложившемся ландшафте отрасли. Традиционные подходы до сих пор доминируют, и их нельзя игнорировать. Мы провели детальное сравнение, чтобы честно оценить преимущества и ограничения каждого метода.
Сравнение традиционных методов с предиктивной аналитикой. Составлено авторами
Таблица наглядно демонстрирует — предиктивная аналитика существенно превосходит традиционные методы. Если старые подходы основаны на плановых интервалах и включаются в процесс после возникновения проблемы, то новый метод позволяет действовать до — прогнозировать отказы, выявлять риски заранее и принимать профилактические меры. Это принципиальный сдвиг в управлении инфраструктурой. И все это на основе реальных данных, а не усредненных расчетов.
Инструмент предиктивной аналитики трубопроводов в Nedra.DIGITAL TWIN: когда технологии дают результат
- Обеспечение безопасности эксплуатации трубопроводов. Система позволяет выявлять потенциальные риски на ранних стадиях, прогнозируя возможные отказы. Это обеспечивает оперативное реагирование на угрозы и предотвращение аварийных ситуаций.
- Минимизация затрат на обслуживание и ремонт. Инструмент поддерживает планирование технического обслуживания на основе реального состояния трубопровода, что снижает частоту внеплановых остановок и расходы на аварийный ремонт.
- Повышение эффективности эксплуатации. Алгоритм позволяет отслеживать динамику изменения состояния трубопровода, прогнозировать остаточный ресурс и обеспечивать надежную работу сети с минимальными перебоями.
- Оптимизация процесса принятия решений. Инструмент анализирует ключевые параметры для формирования обоснованных и оптимальных решений по продлению срока службы инфраструктуры.
- Автоматизация анализа данных. Внедрение алгоритмов обработки данных позволяет оперативно обрабатывать информацию о дефектах, изменениях условий эксплуатации и прогнозируемых рисках, упрощая работу специалистов и снижая влияние человеческого фактора при диагностике.
Масштабирование и перспективы
Способность прогнозировать износ с помощью машинного обучения дает компаниям больше контроля над операционными рисками и меньше зависимости от случайностей.
Уже сегодня такой подход реализован на практике: инструмент охватывает нефтесборные сети и напорные нефтепроводы одного из наших клиентов. Его результаты легли в основу графиков диагностики на 2025 год — и это только начало. Ближайшие шаги по развитию проекта запланированы в рамках расширения функционала на водоводы и газопроводы.
Подробности — в оригинальной статье «Разработка и применение инструмента прогнозирования остаточного ресурса трубопроводов с использованием методов машинного обучения», подготовленной Азаматом Садыковым, директором по индустриальным решениям Nedra Digital, и его командой.
Ссылка на полную версию материала в журнале Pro Нефть
Уже сегодня такой подход реализован на практике: инструмент охватывает нефтесборные сети и напорные нефтепроводы одного из наших клиентов. Его результаты легли в основу графиков диагностики на 2025 год — и это только начало. Ближайшие шаги по развитию проекта запланированы в рамках расширения функционала на водоводы и газопроводы.
Подробности — в оригинальной статье «Разработка и применение инструмента прогнозирования остаточного ресурса трубопроводов с использованием методов машинного обучения», подготовленной Азаматом Садыковым, директором по индустриальным решениям Nedra Digital, и его командой.
Ссылка на полную версию материала в журнале Pro Нефть
