19 Июля 2023 10:01 19 Июл 2023 10:01 |

Поделиться

Как увеличить добычу и сократить недоборы: на рынке появился новый оптимизатор для нефтедобывающих компаний

Новый оптимизатор для календарного плана работ по добыче углеводородов разработан и представлен командой Knowledge Space.

Об оптимизаторе

«Перед нами была поставлена цель – оптимизировать детальный комплексный план работ по добыче углеводородов для достижения целевой функции с учетом максимального количества значимых ограничений», – рассказывает Любомир Закриничный, директор по интегрированному управлению команды Knowledge Space.

Оптимизатор написан на Python и интегрирован с системой планирования Knowledge Space. Отметим, что Knowledge Space позволяет использовать любые современные решатели задач оптимизации: проприетарные, опенсорсные или специально разработанные под отдельные задачи. Knowledge Space обеспечивает формулировку задачи на основе собственной объектно-ориентированной расчётной модели (определяет набор ограничений и целевую функцию через показатели модели), интегрирует решатель в единый сквозной процесс и организует его регулярное применение в ходе процессов планирования и актуализации планов по итогам мониторинга.

Оптимизатор интегрированного плана работ по добыче углеводородов разработан математиками команды Knowledge Space и запатентован под названием «Avarus graph», что в переводе с латыни означает «жадный график».

Полученный оптимизатор подтвердил свою эффективность на реальных данных и может быть применен в любой нефтегазовой компании при наличии интегрированного плана работ по добыче.

При добыче нефти или газа необходимо учесть множество специфических ограничений, что усложняет применение стандартных оптимизаторов. К таким ограничениям относятся, например:

• расстояние между кустами скважин;
• логистика перемещения специальной техники и бригад;
• график поставок МТР;
• график работы в выходные дни;
• сменность;
• ресурсные ограничения;
• допустимые лимиты ПНГ;
• режимы работы оборудования;
• условия контрактов и другие.

Целевая функция оптимизатора – это выполнение производственного плана по добыче, а ключевой критерий оптимизации – снижение недоборов.

При выборе подхода к решению задачи оптимизации рассматривались и проверялись на практике два алгоритма: CP-алгоритм и жадный алгоритм. Расчет оптимального плана с помощью CP-алгоритма занимает несколько часов, при этом он дает максимальный возможный результат оптимизации. Применение жадного алгоритма также дает возможность определить несколько вариантов более эффективного графика реализации работ, чем первоначальный (полученный путем интеграции функциональных планов), и при этом его отработка происходит в течение нескольких минут.

Оперативность расчетов крайне важна при подготовке принятия решений, поэтому для обеспечения реальной применимости в деятельности нефтегазовых компаний, был выбран жадный алгоритм.

Оптимизационный алгоритм применяет внутреннюю приоритизацию работ, например, высокотоннажные скважины должны вводиться в эксплуатацию раньше. С другой стороны, алгоритм руководствуется целями снижения значений негативных показателей – например, минимизация длительности простоев бригад.

В итоге оптимизатор выдает некоторое количество вариантов, которые опережают первоначальный план по ключевым метрикам. Далее в системе Knowledge Space применяется сценарный анализ, и система предлагает три наилучших варианта плана на выбор Планировщику. Выбор итогового плана для реализации – прерогатива Планировщика, которому в принятии решения помогает встроенный дашборд анализа КПЭ и сравнения сценариев в Knowledge Space.

Об интегрированном плане

Интегрированный план добычи содержит более 300 видов работ, включая внутрискважинные работы и организационно-технические мероприятия. Всего интегрированный план добывающего предприятия, в зависимости от масштаба деятельности, включает десятки или сотни тысяч, а иногда миллионы операций.

Такое количество мероприятий просто невозможно оптимизировать вручную. Именно поэтому при решении задачи построения эффективного интегрированного плана встроенный оптимизатор играет ключевую роль. Как говорят его пользователи: «Оптимизатор – это сердце интегрированного плана».

Однако необходимо отметить, что использование оптимизатора в условиях разрозненных функциональных планов – это нерешаемая задача. Оптимизатору необходима основа, и ею является интегрированный план в системе Knowledge Space. Интегрированный план уже учитывает соблюдение условий «сведения» всех видов работ в единый график с учетом взаимосвязей, длительности и последовательности работ, а также базовых ресурсных ограничений.

Таким образом на этапе интеграции планов уже решается значительная часть общей задачи: планы объединяются по определенным правилам, устраняются противоречия и «пробелы» в данных. Ключевая задача системы интегрированного планирования в Knowledge Space – это интеграция около 10 функциональны планов из порядка 10 различных мастер-систем. Обогащение данных (замещение недостающих данных) производится по определенным правилам:

• автоматизированный бизнес-процесс определяет, из какого источника необходимо взять данные в зависимости от бизнес-правил, и организует запуск интеграций в определённой последовательности;
• в форме отчёта о завершении интеграции незаполненные поля «подсвечиваются» определенным цветом для планировщика, который может заполнить их самостоятельно с применением всех актуальных справочников (например, указать длительность операции на основе ее вида, применив справочник норм времени).

В итоге компания получает единый полноценный план без противоречий, пробелов и «серых зон», что позволяет в дальнейшем применять оптимизационные алгоритмы.

Подробнее о системе интегрированного планирования для нефтегазовых компании от Knowledge Space, а также о кейсах внедрения на предприятиях «Газпром нефти» можно узнать в этой статье.

Факторы успеха при разработке и внедрении эффективного оптимизатора

Несмотря на то, что возможность применения разного рода оптимизаторов существует на рынке ИТ уже довольно давно, успешные кейсы использования оптимизаторов в практике нефтегазовых компаний встречаются редко.

Эксперты по оптимизации считают, что решение задачи оптимизации графика работ (выстраивание оптимальной последовательности на основе целевых функций и ограничений) – одна из сложнейших оптимизационных задач. Одна из причин заключается в том, что график мероприятий является набором большого числа разных по свойствам объектов с множеством типов связей между ними и большим количеством разных факторов, влияющих на последовательность событий.

Вторая сложность заключается в том, что математик сам по себе не может решить оптимизационную задачу без детального понимания природы оптимизируемого предмета. Для успешного решения такой задачи необходима грамотная детальная постановка, которую может предоставить только глубокий предметный эксперт по процессам добычи углеводородов.

И, наконец, третья сложность – это высокий уровень требовательности математических алгоритмов к структуре и качеству данных. Когда речь идет об оптимизации сотен тысяч мероприятий, собранных из разных мастер-систем планирования и учета, то необходимо обеспечить инструмент гарантии качества (полноты и непротиворечивости) интегрированного плана. Только после этого можно вести речь о его оптимизации.

Команда Knowledge Space, решившая задачу оптимизации графика добычи, называет три ключевых фактора успеха:

1. Глубокая отраслевая экспертиза, обеспечивающая максимально точную постановку задачи и описание природы всех значимых факторов.
2. Опытная команда разработчиков оптимизационных алгоритмов, ориентированная на создание практического инструмента, а не теоретические изыскания.
3. Инструмент интегрированного планирования, создающий необходимую основу для решения задач оптимизации.

Компании, реализовавшие базовые инструменты повышения эффективности, все чаще задумываются об интегрированном планировании и использовании оптимизаторов. Реализация подобного проекта – непростая высокотехнологичная задача, однако ее решение позволяет добывающим компаниям существенно улучшать результаты деятельности и получить эффект, исчисляемый миллиардами рублей.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка