Современные системы управления в нефтяных компаниях

Библиографическое описание:

Тасмуханова, А. Е. Стратегическое управление нефтегазовыми компаниями с помощью системы сбалансированных показателей / А. Е. Тасмуханова, А. Р. Кулембетова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2015. — № 22 (102). — С. 489-494. — URL: https://moluch.ru/archive/102/23410/ (дата обращения: 23.03.2023).

Современные вертикально-интегрированные нефтяные компании (далее ВИНК) состоят из множества структурных подразделений, и для достижения их стратегических целей необходимо, чтобы функциональные стратегии и показатели всех этих операционных и сервисных подразделений были согласованы между собой.

Мощным инструментом для достижения указанной согласованности является созданная Р. Капланом и Д. Нортоном система сбалансированных показателей (далее ССП), которая позволяет координировать действия организаций с большим количеством подсистем и дает возможность сопоставлять глобальные цели компании с текущей деятельностью каждого подразделения. Кроме этого, ССП способствует максимально эффективному использованию имеющихся ресурсов, выявлению наиболее неэффективных звеньев в производственной деятельности компании и сокращению числа бесполезных операций, совершенствуя, таким образом, и процесс стратегического управления [1, с. 136].

Процесс разработки ССП непосредственно для ВИНК отличается от традиционного процесса, во-первых, своей непрерывностью: меняются стратегические цели, изменяется внешняя и внутренняя среда предприятия — следовательно, показатели ССП также должны постоянно обновляться; во-вторых, отраслевой спецификой нефтегазовых предприятий, которая также должна учитываться при разработке ССП.

Принимая во внимание вышесказанное, считаем целесообразным разработать алгоритм стратегического управления ВИНК с помощью ССП (рисунок 1).

Рис. 1. Алгоритм стратегического управления ВИНК с помощью ССП

На первом этапе данного алгоритма формируется стратегия ВИНК, которая обязательно должна базироваться на анализе имеющихся внутренних и внешних факторов, представляющих силу или слабость предприятия, а также возможностей и угроз внешней среды. Данный этап проводится с помощью SWOT-анализа, PEST-анализа, анализа TEMPLES, портфельных методов позиционирования стратегических единиц бизнеса и других классических инструментов стратегического анализа. Если сформированная стратегия ВИНК не учитывает взаимосвязи, представленные в полях SWOT-анализа, т. е. сильные стороны компании не способствуют реализации возможностей и ликвидации угроз внешней среды, требуется ее немедленный пересмотр и корректировка.

На втором этапе разработки ССП анализируется взаимосвязь заявленной стратегии ВИНК с целями ее структурных подразделений. Если цели структурных подразделений соответствуют заявленной стратегии ВИНК, значит, взаимосвязь между ними существует, можно переходить к следующему этапу. Если взаимосвязь отсутствует, то необходимо скорректировать цели структурных подразделений в соответствии со стратегией ВИНК.

С учетом основной стратегии и заявленных целей подразделений ВИНК, формируется перечень КПЭ с разделением их на два блока: общие показатели для всей компании, которые являются результирующими и, как правило, контролируются на верхнем уровне управления; показатели по сегментам ВИНК, разработанные с учетом факторов, влияющих на деятельность каждого сегмента. Данные особенности нефтегазовой отрасли (факторы), влияющие на достижение стратегических целей подразделений и, соответственно, главной стратегии ВИНК, приведены в таблице 1.

Таблица 1

Отраслевые особенности, влияющие на достижение стратегических целей структурных подразделений ВИНК

Сегмент ВИНК	Структурное подразделение	Характерные особенности
Разведка и добыча	УБР НГДП	Сложные природно-климатические и горно-геологические условия; Необходимость больших инвестиций с долгим сроком окупаемости для поддержания объемов добычи; Значительная капиталоемкость, инерционность производства; Исчерпаемость запасов; Высокая себестоимость добычи нефти; Рост доли трудноизвлекаемых запасов; Лицензирование деятельности; Низкая доля инвестиций в НИОКР
Переработка	НПЗ	Неравномерность размещения производственных мощностей на территории страны; Низкая глубина переработки и выход светлых нефтепродуктов российских ВИНК относительно иностранных; Невысокая загрузка производственных мощностей; Износ перерабатывающих мощностей; Низкая доля сырья, используемого для нефтехимии; Слабое использование современных технологических процессов; Зависимость от иностранных технологий; Высокая экологическая нагрузка на окружающую среду
Транспортировка и сбыт	Торговые компании, АЗС	Удаленность НПЗ от рынков сбыта готовой продукции; Неразвитая система нефтепродуктопроводов, их физический износ; Ограниченная пропускная способность трубопроводной системы; Функционирование в двух различных ценовых диапазонах (внешний и внутренний рынок); Неопределенность и изменчивость конъюнктуры рынка; Высокий уровень конкуренции

Показатели, характеризующие деятельность ВИНК и отвечающие отраслевым особенностям, достаточно широко представлены в производственных программах их подразделений [2, с. 48]. Как правило, они свидетельствуют об эффективности того или иного процесса, но не показывают общей картины и не отражают взаимосвязь со стратегией компании. Для того чтобы эту взаимосвязь выявить, необходимо создать целостную систему с ориентацией на наиболее значимые и информативные показатели каждого производственного подразделения ВИНК.

Поэтому на следующем этапе предлагаемого алгоритма с помощью метода анализа иерархий производится отбор наиболее важных показателей подразделений ВИНК, которые удовлетворяют наибольшему количеству критериев.

Последовательность применения данного анализа следующая:

1)   Составляется система критериев, с помощью которых будет проводиться отбор показателей из предложенного перечня КПЭ.

2)   Методом попарного сравнения определяется удельный вес каждого критерия с точки зрения его важности (таблица 2).

Таблица 2

Критерии отбора показателей

№ п/п	Наименование критерия	Описание	Уд. вес
1	Соответствие главной цели	Важность и актуальность для долгосрочного развития компании и как можно более точное отражение результата выполнения стратегических целей	0,198
2	Простота и достоверность расчета	Понятная методика расчета на основе достоверных и доступных источников информации	0,123
3	Сопоставимость	Использование одной единицы измерения, либо соответствующей шкалы, что обеспечивало бы возможность сравнения показателей между различными объектами и временными интервалами анализа	0,103
4	Количественная измеримость	Шкала количественных оценок	0,118
5	Управляемость	Возможность влияния на изменение показателя посредством управленческих воздействий со стороны менеджеров компании, возможность установить ответственность за достижение целевого значения показателя	0,183
6	Доступность	Способ измерения и расчета не должен требовать затрат в дорогостоящие технические средства, использования значительной части рабочего времени персонала, проведения крупномасштабных исследований	0,136
7	Определенность во времени	Регулярность расчета в определенные интервалы или моменты времени, своевременность проведения измерений	0,052
8	Однозначное толкование	Одинаковая интерпретация показателей как менеджерами, так и рядовыми сотрудниками	0,087

3)   Аналогичным образом по каждому критерию сравниваются предлагаемые показатели и определяются их нормированные суммы.

4)   Определяется интегральная оценка каждого показателя путем произведения нормированной суммы каждого показателя по всем критериям на их удельные веса.

Далее обозначаются границы интегральных сумм (таблица 3).

Таблица 3

Границы оценки интегральных сумм для включения выбранных показателей в ССП

Сегмент	Включается в ССП	На усмотрение руководства	Не включается в ССП
Разведка и добыча	0,045–0,05	0,04–0,044	<0,04
Переработка	0,055–0,065	0,05–0,054	<0,05
Транспортировка и сбыт	0,085–0,09	0,07–0,084	<0,07

Показатели, которые попали в установленные границы, представляют важность для стратегии компании в разрезе каждого вида деятельности и включаются в ССП. Для большей наглядности показатели необходимо проранжировать.

Предлагаемый алгоритм был применен нами для выборки КПЭ из числа наиболее распространенных показателей нефтяных компаний, и с помощью анализа был получен перечень КПЭ, представленный в таблице 4.

Таблица 4

Перечень показателей, входящих в ССП по результатам отбора

Сегмент	Структурное подразделение	Показатель	Ранг
Разведка и добыча	УБР НГДП	1 Количество месторождений, шт.	3
2 Дебит скважин, т/сут.	1
3 Объем добычи нефти, газа и газоконденсата, млн. т	2
4 Годовой прирост добычи, %	1
5 Коэффициент замещения запасов, %	6
6 Объем инвестиций в НИОКР, тыс. руб.	3
7 Количество аварий и несчастных случаев на производстве, шт.	4
8 Коэффициент производственного травматизма, %	6
9 Объем геолого-технических исследований, тыс. руб./сут.	7
10 Доля инновационного оборудования в ОПФ, %	5
Переработка	НПЗ	1 Производственная мощность установки, тыс. т	4
2 Объем переработки, млн. т	1
3 Глубина переработки нефти, %	3
4 Выход светлых нефтепродуктов, %	2
5 Коэффициент утилизации ПНГ, %	9
6 Доля высокооктановых бензинов в общем выпуске автобензинов, %	2
7 Количество выбросов, отходов в окружающую среду, тыс. т., м3/год	8
8 Количество аварий/несчастных случаев на производстве, шт./год	5
9 Объем/доля затрат на ОТ, ПБ и Э, тыс.руб./год; %	6
10 Количество новых введенных технологий, шт.	7
Транспортировка и сбыт	Торговые компании, АЗС	1 Пропускная способность трубопровода, млн. т/год; млрд. м3/год	4
2 Прирост объемов экспорта, %	3
3 Количество АЗС	1
4 Удельная аварийность трубопроводов, ед./км	4
5 Доля рынка в поставках бензина, %	2
6 Количество новых заключенных контрактов, шт.	2

Как видно из таблицы 4, наибольший ранг в каждом сегменте имеют показатели производственного характера, такие как дебит скважин, объем добычи и переработки, выход светлых нефтепродуктов, глубина переработки нефти. Это еще раз подтверждает влияние производственной составляющей на стратегию компании.

Показателей, отражающих инновационную деятельность, относительно немного, среди них: объем инвестиций в НИОКР (3 ранг), доля инновационного оборудования в основных фондах (5 ранг), объем геолого-технических исследований (7ранг),доля высокооктановых бензинов в общем выпуске автобензинов (2 ранг), количество новых введенных технологий (7 ранг). Несмотря на их стратегическую значимость, показатели инноваций практически не учитываются при планировании деятельности ВИНК, поэтому их количество меньше производственных.

В сегменте разведки и добычи показатели, отражающие отношения с клиентами, отсутствуют. Это связано с тем, что НГДП и УБР не имеют прямых контактов с потребителем. В свою очередь, у торговых компаний и АЗС, имеющих прямой доступ к потребителю, наиболее важными показателями являются доля рынка в поставках бензина, прирост объемов экспорта и количество новых контрактов.

Показатели, связанные с социальной и экологической ответственностью есть в каждом сегменте: количество аварий и несчастных случаев на производстве (5 ранг), коэффициент производственного травматизма (7 ранг), коэффициент утилизации ПНГ (5 ранг), удельная аварийность трубопроводов (4 ранг). Это связано с тем, что деятельность ВИНК оказывает большое влияние на окружающую среду, поэтому она обязательно должна оценивать деятельность по охране окружающей среды и обеспечению безопасности на производстве, а также вести контролировать связанные с этим показатели.

Показатели финансовой проекции, а также обучения и развития персонала необходимо включить в общую ССП на уровне всей компании по следующим причинам:

     финансовые показатели отражают уже прошедший результат, а не дальнейшую перспективу для компании;

     показатели финансов и персонала легче контролировать на уровне компании, так как именно руководство устанавливает цели в области финансов и имеет необходимые полномочия и инструменты для мотивации и дальнейшего развития персонала;

     показатели данных проекций, как правило, не связаны с отраслевой спецификой, их количество небольшое и они являются стандартными для всех компаний;

     это позволит избежать дублирования показателей, снизит информационную нагрузку.

Общими показателями финансовой составляющей являются чистая прибыль, EBITDA, ROACE, рентабельность капитала, дивиденд на акции, показателями проекции обучения и развития персонала — производительность труда, текучесть персонала, расходы на внутрикорпоративные социальные программы, расходы на обучение и развитие персонала [3].

Исходя же из анализа, по каждому сегменту ВИНК можно выделить следующую структуру ССП (таблица 5).

Таблица 5

Структура проекций ССП по сегментам ВИНК

Сегмент	Количество показателей по проекциям
Внутренние бизнес-процессы	Отношения с клиентами	Инновации	Социальная и эколог. ответственность
Разведка и добыча	5	—	3	2
Переработка	4	—	2	4
Транспортировка и сбыт	2	3	—	1
Итого	11	3	5	7
Доля, %	42,3	11,5	19,3	26,9

Как видно из таблицы, по сегменту разведка и добыча и по сегменту переработка ССП будет состоять из следующих проекций: внутренние бизнес-процессы, инновации, социальная и экологическая ответственность. По сегменту транспортировка и сбыт ССП будет включать проекции: внутренние бизнес-процессы, отношения с клиентами, социальная и экологическая ответственность.

Следующим этапом является формирование самих ССП по каждому виду деятельности ВИНК в соответствии с определенными для них проекциями из числа отобранных показателей.

Соответственно разработанной ССП строятся стратегические карты, с помощью которых стратегические цели распределяются по областям, и устанавливаются причинно-следственные связи между проекциями [5, с. 344].

Далее по каждому показателю ССП определяются плановые значения и устанавливаются фактически достигнутые результаты за определенный период. Проводится план-фактный анализ, чтобы установить, что повлияло на фактическое значение того или иного показателя. Если имеющиеся отклонения фактических результатов от смоделированной системы сбалансированных показателей допустимы, то выполнение стратегии можно признать успешным. В случае недопустимости имеющихся отклонений необходимо принять меры по достижению показателей до требуемого уровня.

Проведя данный анализ, мы выявили показатели, которые наиболее полно отвечают всем требованиям, предъявляемым к ССП, определили структуру ССП для каждого сегмента ВИНК. Появляется возможность сравнить и проанализировать эффективность бизнес-стратегий структурных подразделений между собой, либо соответствие/отклонение фактических и плановых показателей нефтегазовой компании.

Таким образом, предложенная методика разработки ССП по управлению производством ВИНК позволит:

     наглядно увидеть взаимосвязь производственной деятельности каждого подразделения нефтегазовой компании с ее корпоративной стратегией;

     учитывать основные отраслевые особенности, оказывающие влияние на достижение желаемого результата;

     с помощью наиболее информативных показателей детально оценить эффективность производственной деятельности ВИНК.

Литература:

1. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. 320 с.
2. Буренина И. В. Планирование на предприятии: учебное пособие. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2007. 129 с.
3. Мусина Д. Р. Апробация методики оценки стратегии развития ВИНК на примере ОАО АНК «Башнефть» // Нефтегазовое дело [Электронный ресурс]: Электрон. науч. журн. — 2013.- № 1. — URL: http: //www.ogbus.ru (дата обращения: 28.05.2014).
4. Ильяс А. А., Тасмуханова А. Е. Формирование методического подхода к экономической оценке эффективности корпоративных стратегий нефтегазовых компаний на основе ССП // Нефтегазовое дело [Электронный ресурс]: Электрон. науч. журн. — 2015.- № 3. — URL:http: //www.elibrary.ru (дата обращения: 25.06.2015).
5. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010. 512 с.

Рассматриваются задачи управления разработкой нефтяных месторождений и обсуждаются современные компьютерные технологии для их решения.

Введение

Современные технические средства и программные продукты в области информатизации и автоматизации технологических процессов и управления производством позволяют решать широкий круг задач по повышению эффективности разработки нефтяных месторождений. В настоящее время существует широкий спектр компьютерных технологий и продуктов, которые могут использоваться как для улучшения стратегических показателей эксплуатации месторождения, например, для повышения коэффициента конечной нефтеотдачи пласта, так и оперативных показателей, таких как выполнение текущих планов добычи при минимизации эксплуатационных затрат и/или повышения эффективности и надежности использования промыслового оборудования. Возможны различные принципы классификации предлагаемых продуктов. Например, на рис.1 показана пирамида по «уровням автоматизации», применяемая, корпорацией Honeywell для описания основных направлений, охватываемых линейкой продуктов, выпускаемых ее подразделением по промышленной автоматизации HPS. Другой подход использован авторами обзора [1], где группировка предлагаемых инструментов основана на длительности процессов управления: от контуров автоматического регулирования исполнительными механизмами отдельных технологических установок до методов управления процессом разработки месторождения на длительный период на основании подстраиваемой гидродинамической модели пласта.
В основу классификации, используемой в данной статье, положен прикладной функциональный принцип, поскольку авторы ставили своей целью дать представление о возможностях и перспективах современных компьютерных технологий в решении производственных задач нефтедобывающего предприятия различного уровня.

Области приложений компьютерных технологий

Визуализация технологических процессов
Наличие достоверной и своевременной информации о протекании любого технологического процесса, его «визуализация», очевидно, является ключевым условием для управления этим процессом, как оператором, так и в автоматизированном режиме. Информационные системы, используемые на нефтяных месторождениях, становятся все более совершенными, и, соответственно, ценность и удобство восприятия собираемой ими информации постоянно улучшаются. Современные информационные системы позволяют получать в удобной для оператора форме данные со скважин, сборных пунктов, резервуарных парков, установок первичной подготовки нефти, дожимных и кустовых насосных станций в режиме реального времени. Материальную основу для сбора информации обеспечивают современные контроллеры и системы управления базами данных, которые позволяют хранить и обрабатывать данные технологических процессов как в режиме реального времени, так из реляционных баз данных. На пирамиде (рис.1 Уровни автоматизации) — это уровни L1 — L2.

В рамках функций мониторинга производственных процессов и диспетчерского управления в современных информационных системах решаются, в том числе, следующие задачи.

Пользователь получает значения основных контролируемых параметров (дебит, давление, температура, и т.п.) от скважин, групповых замерных установок, технологических установок системы наземного обустройства, пунктов хранения и сдачи продукции и т. д. в режиме реального времени. При этом осуществляется визуализация узких мест: на экран выдаются текущие значения параметров в сравнении с установленными для них пределами в контролируемых технологических процессах. Обрабатываются и выдаются по требованию в требуемом формате данные тестирования скважин. Пользователю предоставляется богатый по своим возможностям генератор отчетов, позволяющий конструировать отчеты в стандартной форме по различным направлениям: сменные и ежедневные производственные отчеты, отчеты о добыче и сдаче углеводородов, объемах закачки, статусов скважин и т.п.

Технологическая безопасность
Выполняется мониторинг и отчет о событиях, информация о которых поступает от распределенной системы управления (РСУ) и датчиков систем безопасности. Записывается и анализируется последовательность событий, вызвавших срабатывание сигнализации. Выполняется постоянная верификация работы предохранительных клапанов на потенциально опасных участках сбора и первичной подготовки нефти и газа и на ее основе формируются отчеты обо всех изменениях в их состоянии. Например, на рис. 2 (Окно приложения контроля работы клапанов) приведен список стандартных отчетов, формируемых специальным приложением Safety Valve Scout фирмы Honeywell по контролю клапанов. Проводится контроль и анализ по всем остановкам оборудования, состоящий в фиксировании всех остановок, поиске причин остановок на основе восстановление по истории технологического процесса всех действий, приведших к остановке.
Выполняется подготовка отчетов на основе проведенного анализа (рис. 3 (Окно приложения мониторинга отключений технологических объектов).
Отдельной подсистемой, наряду с подсистемами пожаро и взрывобезопасности, является подсистема контроля утечек на трубопроводах. В настоящее время одним из наиболее перспективных направлений являются акустические системы обнаружения и определения мест расположения утечек. Достоинствами таких систем является возможность функционирования на всех режимах работы трубопровода (старт/стоп насосов, изменение значений расходов и т.п.), низкий уровень ложных срабатываний, что очень важно для целей автоматизированной защиты, простота обслуживания и высокая надежность функционирования. Важным современным требованием к системе безопасности является ее интеграция с распределенной системой управления, что позволяет своевременно реагировать на потенциальные угрозы и возникновение внештатных ситуаций, а также обеспечивать работу оборудования на безопасных режимах.

Диагностика оборудования
С проблемой безопасности тесно связана задача диагностики оборудования. Снабжение операторов и инженеров текущей
информацией о состоянии оборудования и его возможных неисправностях — одна из ключевых задач информационной системы. Современные системы реализуют принцип: симптом — неисправность — действие. Такие системы автоматически посылают сообщение тревоги при возникновении ситуаций, которые требуют внимание оператора, а богатая технология диагностики, основанная на документировании разработчиками потенциальных причин неисправностей и способов реагировании на них, позволяют предотвратить поломку или сбой в работе технологического устройства или быстро ликвидировать неисправность. Для диагностики основных типов оборудования разрабатываются специальные программные средства, которые реализуются в рамках единой распределенной системы управления. Таким примером может служить программное обеспечение для детальной диагностики турбин и компрессоров Honeywell’s TurboSuite, которое является одним из специализированных приложений РСУ Experion PKS. На рис.4 (Окно приложения мониторинга параметров турбины) приведен один из экранов данного приложения.

Диспетчерское управление
На современных диспетчерских центрах, как правило, реализуются следующие основные функции: диспетчеризация производства с доступом к скважинам, кустам, дожимным и кустовым насосным станциям (ДНС и КНС), участкам промысловых трубопроводов, пунктам сбора и первичной подготовки нефти и т.п.; мониторинг ключевых параметров производства с выдачей отклонений от планируемых заданий, дистанционная диагностика и мониторинг оборудования, аварийное отключение, согласование и корректировка измерений с контролем балансов в узлах учета, мониторинг испытания скважин, отчетность и др. Примером современного диспетчерского центра, в рамках функционирования которого решаются, в частности, описанные задачи, может служить разработка корпорации Honeywell — Production Control Center (PCC) [2]. В основе работы системы лежит следующий принцип: должна поддерживаться вся информационная цепочка от снятия показателей с датчиков на объектах до предоставления в удобной форме информации лицам, принимающим решения на всех уровнях управления. Принципиальная схема PCC показана на рис. 5 (Архитектура центра управления) . Все приложения PCC имеют одинаковые стандарты для меню, поиска, создания отчетов и используют общую модель данных. Система спроектирована таким образом, что возможно подключение любых открытых систем, таких как база данных Uniformance PHD разработки Honeywell или различные базы данных с OPC сервером. PCC базируется на Microsoft.NET платформе и стандартных Microsoft технологиях. Функционально программное обеспечение РСС может использоваться как приложение к РСУ последнего поколения фирмы Honeywell Experion PKS [3].

Управление технологическими процессами
Наряду с классическими схемами автоматического управления с контурами регулирования, основанными на принципе обратной связи, в последние годы для управления технологическими процессами успешно применяется новое направление в промышленной автоматизации — усовершенствованное управление (сокращенно APC от Advanced Process Control).
Соответствующее программное обеспечение реализует алгоритмы многосвязного регулирования с прогнозом реакции объекта на сигнал управления. Прогноз рассчитывается на основе настраиваемой модели технологического процесса. Как показывает практика, АРС управляет технологической установкой лучше оператора, поскольку дает возможность работать вблизи допустимых границ по производительности, оптимизируя тем самым выход продукции и снижая время простоев установки. На рис. 6 (Схема применения продуктов АРС для управления технологическим процессом)
показана принципиальная схема управления группой технологических установок (ТУ) на базе технологии АРС с использованием ПО Profit.PLUS фирмы Хоневелл. Данные для настройки модели технологического процесса берутся из гидродинамической модели резервуара, сделанной третьей стороной, и передаются на ProfitMax — пакет для линеаризации нелинейной модели вокруг рабочей точки, Profit Optimizer служит для координации решений нескольких Profit Controller, которые выдают управляющие сигналы непосредственно на исполнительные механизмы или уставки регуляторов отдельной установки. В России на сегодняшний день наибольшее распространение АРС получило в нефтепереработке, однако, как показывает мировая практика, АРС может с успехом применяться и в технологических процессах добычи и промысловой подготовки нефти. В частности, АРС в нефтедобыче может использоваться для решения следующих задач: управление цепочкой компрессоров и сепараторов от скважин до пунктов сбора нефти с целью снижения противодавления на устья скважин, управление газлифтом, управление давлением и температурой в сепарационных установках для оптимизации выхода жидкой фазы, для сглаживания переходных процессов в системе сбора и промысловой подготовки продукции при изменениях режимов работы технологических установок и др. Эффективной областью приложений АРС являются процессы добычи на газоконденсантных месторождениях, где решаются оптимизационные задачи выхода конденсата при плановых ограничениях на добычу природного газа. Особую актуальность приобретает использование АРС на морских добывающих платформах, где существуют очень высокие требования к безопасности и экономической эффективности работы оборудования в условиях применения безлюдных технологий и ограниченного производственного пространства [4].

Управление производством
Современные системы управления производством или MES (Manufacturing Execution System) в англоязычной терминологии — это информационные и коммуникационные системы производственной среды предприятия. В структуре автоматизированного управления предприятием место MES находится между системами управления технологическими процессами и ERP (Enterprise Resource Planning). MES, собирая и обрабатывая данные в режиме реального времени от технологических объектов и автоматизированных систем управления и исторические данные из производственных реляционных баз данных, осуществляет поддержку принятия решений в автоматизированном или ручном режимах. Одновременно, MES готовит и передает информацию в необходимой форме в систему ERP. В настоящее время можно выделить следующие направления работы МЕS на нефтедобывающих предприятиях.

Планирование и составление расписаний. Данная группа приложений позволяет строить физически реализуемые рациональные планы, как для отдельной промышленной установки, так и для предприятия в целом. Например, в [5] рассмотрена задача и предложен алгоритм для решения задачи оптимального планирования геолого-технических мероприятий (ГТМ) для нефтедобывающего предприятия. Задача ставится на максимизацию суммарного эффекта от проведения выбранного в результате решения множества ГТМ за все время наблюдения эффектов от их проведения при выполнении «бюджетного ограничения» — суммы затрат на проведение всех мероприятий и ограничения на выполнения плана по добыче нефти за каждый этап планируемого периода (квартал при годовом планировании). Там же рассматривается многокритериальная версия этой задачи. Управление производственным процессом. Инструменты данного приложения позволяют контролировать производственный процесс, отслеживая ключевые параметры производства и сравнивая результаты замеров с плановыми заданиями. Для нефтедобывающих предприятий (НДП) на настоящий момент особый интерес представляют приложения данного семейства, направленные на повышения качества процессов измерения продукции. Проблемы точности измерения всех трех видов флюидов (нефть, газ, вода) всегда была актуальной для НДП. В настоящее время актуальность этой задачи особенно возросла в связи с принятием нового ГОСТ на точность измерения количества извлекаемой из недр нефти и нефтяного газа (ГОСТ 8.615 — 2005). Примером подобного приложения является пакет Production Balance, входящий в семейство Business FLEX фирмы Honeywell. Применение Production Balance повышает точность измерения продукции без вложения дополнительных средств в дорогостоящее измерительное оборудование. Математические методы, реализованные в пакете Production Balance, позволяют решить две основные задачи: согласовать данные измерений, выполненных на различных технологических участках разнообразными измерительными устройствами с различной точностью, и уточнить размещение продукции, т. е. уточнить результаты измерения продукции на скважинах или кустах, за счет более точных коммерческих измерений на пунктах сдачи продукции. Одновременно Production Balance автоматизирует и улучшает визуализацию процесса сбора и обработки измерений.

Оптимальное управление разработкой месторождения
Современный уровень развития методов и программных продуктов по управлению процессами проектирования и разработки нефтяных месторождений позволяет перейти к постановке и решению комплексной задачи оптимизации разработки месторождения.

Рассмотрим цепочку задач, решаемых при планировании разработкой месторождении на заданный плановый период.
Выбор оптимальных параметров работы скважин.

На основании математической гидродинамической модели пласта, позволяющей учесть гидравлическое взаимовлияние скважин, решается задача выбора оптимальных дебитов эксплуатационных и нагнетательных скважин. В качестве критерия оптимизации используются технико-экономическиие критерии, например минимизация объемов добываемой попутной воды, при условии ограничений на забойные давления и выполнении планов добычи нефти. В настоящее время для решения подобных задач разработан эффективный математический аппарат, основанный на методах математического программирования и существенно учитывающий специфику математической модели задачи [6]. В том числе исследованы и предложены методы решения для более общих постановок задач, в которых наряду с дебитами находятся оптимальные множества вновь вводимых скважин из избыточного множества возможных мест разбуривания.
Выбор оптимальных вариантов развития наземных сетей промыслового обустройства.
На основании заданных показателей варианта разработки месторождения, рассчитанных в результате решения вышеуказанных задач, решаются задачи оптимального развития наземных систем обустройства. Для решения задач, возникающих на этом этапе, разработаны специальные методы целочисленного программирования [7].
Гидравлический расчет системы.
После выбора варианта нефтегазосборных сетей должна решаться многоуровневая задача согласования гидродинамических процессов: фильтрации в пласте (первый уровень), лифтах скважин (второй уровень) и наземных нефтегазосборных трубопроводов (третий уровень). Подобная постановка задачи и принципиальные подходы к ее решению описаны в [8]. Вычислительная трудность решения подобной интегральной задачи даже на современных компьютерах приводит к необходимости ее декомпозиции в процессе решения на отдельные уровни. При этом при решении задачи данного уровня параметры решения задачи, рассчитанные на предыдущем уровне, используются в качестве граничных условий или ограничений.
Оптимизация работы технологических установок систем обустройства.
После расчета на основании решения вышеперечисленных задач основных параметров разработки и наземных систем возникают задачи поддержания рабочих точек производственных процессов в рассчитанных диапазонах в статическом режиме, а так же управление переходными процессами при изменении режимов работы установок. Для решения возникающих задач в настоящее время существует большой набор различных коммерческих продуктов, например, Profit.PLUS, UniSim, HYSYS.Upstream и др., использующих, в частности, методы математического моделирования процессов и усовершенствованного управления (АРС), упомянутого выше.

Заключение.
Использование описанных в статье инструментов для управления процессами разработки нефтяных месторождений могут дать значительный экономический эффект, определяемый повышением конечного коэффициента нефтеотдачи пластов, снижением затрат на добычу, промысловую подготовку и транспорт нефти, газа и воды, более эффективным использованием оборудования. Но надо иметь в виду, что хотя основной экономический эффект проявляется после применения инструментов более «высокого» уровня (например, L3 — L4 на рис. 1), для возможности эффективного использования этих методов управления и оптимизации необходим определенный уровень оснащения месторождения системами сбора информации и средствами автоматизации. Здесь в первую очередь надо отметить необходимость наличия достаточно качественной системы измерений и сбора данных и определенного уровня развития низовой автоматики на технологических объектах. Необходимым элементом комплексной системы управления разработкой месторождения является создание и постоянная актуализация гидродинамической модели пласта. Существенным элементом достижения эффекта от интегрального применения современных компьютерных технологий является грамотная организация бизнес процесса выполнения проектов по автоматизации. Как показывает мировой опыт, наиболее эффективной представляется стратегия «генерального подрядчика по автоматизации», когда одна и та же компания (выбираемая, например, на тендерной основе) отвечает за выполнения всех этапов проекта автоматизации: предпроектное обследование объекта, поставка продуктов, монтаж оборудования и инициализация программного обеспечения, ввод в эксплуатации, достижение оговоренных показателей и сопровождение. При этом генеральный подрядчик отвечает за совместимость и качество продуктов, поступающих от различных поставщиков, и гарантирует уровень компетентности, отбираемых им субподрядчиков.

Список цитируемой литературы

1. H.P. Bieker, O. Slupphaug, T.A. Johansen Real Time Production Optimization of Offshore Oil and Gas Production Systems: A Technology Survey //SPE 99446, SPE Intelligent Conference and Exhibition, Amsterdam, Netherlands, 11-13 April, 2006.
2. Першин О. Ю., Соркин Л. Р. Интегрированный центр сбора информации и управления производством на нефтяных месторождениях // Нефтяное хозяйство. — 2008. — № 5. — С. 99 — 102.
3. Соркин Л. Р., Подъяпольский С. В., Родионов А. В. Experion PKS — новая распределенная система управления фирмы Honeywell // Автоматизация в промышленности. — 2005. — №11 — С. 3-9.
4. Соркин Л. Р., Першин О. Ю. Современные решения по автоматическому управлению на морских платформах // Нефтяное хозяйство. — 2007 — №5. — С. 117 — 119.
5. Колтун А. А., Першин О. Ю., Пономарев А. М. Модели и алгоритмы выбора оптимального множества геолого-технических мероприятий на нефтяных месторождениях //. Автоматика и телемеханика. — 2005. — №8. — С. 36-45.
6. А. В. Ахметзянов, В. Н. Кулибанов Проблемы оперативного планирования и регулирования добычи нефти при разработке нефтяных месторождений // Автоматика и телемеханика. — 2002. — №8. С. 3-12.
7. Бабич О. А., Муштонин А. В., Першин О. Ю. Метод синтеза иерархических промысловых трубопроводов на основе решения последовательности экстремальных задач // Автоматика и телемеханика. — 2003. — №5. — С. 147 — 156.
8. Соркин Л. Р., Першин О. Ю., Ахметзянов А. В., Кулибанов В. Н. // Перспективы интегрированного управления разработкой нефтяных месторождений. // Нефтяное хозяйство. — 2005. — 6. — С. 132 — 133.

Прежде,
чем перейти к рассмотрению аппаратных
средств автоматизации, следует обратить
внимание на особенности
различных технологических процессов
нефтегазовой отрасли. Именно эти
особенности определяют архитектуру
АСУТП и применяемые для ее реализации
аппаратные средства автоматизации.

• Для технологических
  процессов добычи и транспорта нефти и
  газа характерна значительная
  рассредоточенность объектов по площадям
  (добывающие скважины, нагнетательные
  скважины, групповые замерные установки,
  кустовые насосные станции, линейные
  участки магистральных
  нефте-газо-продуктопроводов и т. д.).

С другой стороны,
многие технологические процессы
сосредоточены на сравнительно небольших
площадях. Это установки подготовки
нефти, установки комплексной подготовки
газа, компрессорные и насосные станции
магистральных газо-нефтепроводов,
дожимные насосные станции, все
технологические процессы переработки
нефти и газа, а также нефтехимические
процессы и т. д.

Очевидно, комплекс
технических средств и организация
каналов связи при автоматизации таких
объектов различны.

• Управление
  технологическими процессами добычи
  нефти и газа сводится к управлению
  оборудованием — электроцентробежными
  или штанговыми насосами, групповыми
  замерными установками, кранами.
  Управление реализуется командами
  открыть,
  закрыть, включить, выключить, остановить,
  запустить (дискретное
  управление).
  Практически отсутствует непрерывное
  управление технологическими параметрами
  с обратной связью. Широко развиты
  функции контроля, сигнализации аварийных
  ситуаций, блокировок.

Объектами управления
в технологических процессах транспорта
нефти и газа являются насосные и
компрессорные агрегаты, цеховые и
станционные краны, вспомогательное
оборудование, а также линейные участки
нефте- газопроводов, газораспределительные
станции и т. п. Для линейных участков
характерны контроль параметров,
сигнализация отклонений и дискретное
управление кранами. К тому же эти объекты
удалены от пунктов управления на
значительные расстояния. В то же время
насосные и компрессорные станции —
«компактные» объекты, при автоматизации
которых наряду с контролем, сигнализацией
и дискретным управлением часто реализуются
функции непрерывного управления
(регулирования).

По-другому
строится управление процессами подготовки
и переработки нефти и газа. Наряду с
задачами контроля и сигнализации
отклонений здесь широко развиты функции
стабилизации технологических параметров
в режиме с
обратной
связью
(непрерывное управление). Управление
такими процессами требует применения
более сложных алгоритмов (каскадные
системы, системы с компенсацией
возмущений, системы со взаимозависимыми
параметрами, адаптивные системы, системы
оптимального управления).

Исходя из особенностей объектов
автоматизации нефтегазовой отрасли,
выдвигаются и соответствующие требования
к архитектуре, а также аппаратным и
программным средствам АСУТП.

Для
автоматизации непрерывных технологических
процессов подготовки нефти и газа,
заводских процессов переработки нефти
и газа, а также нефтехимических процессов
наиболее адаптированы DCS-системы.
В таких
системах все известные функции
автоматизации распределены между
различными аппаратными средствами
системы управления. Каждый компонент
системы узко специализирован и «занимается
своим делом». Наиболее характерная
черта управляющих процессоров DCS-систем
— способность поддерживать от нескольких
десятков до нескольких сот контуров
ПИД-регулирования.

Для
рассредоточенных объектов, таких, как
нефтяные и газовые промыслы, а также
для объектов транспорта нефти и газа
применяют SCADA-системы.
Задачей таких систем является обеспечение
автоматического дистанционного
наблюдения и дискретного управления
функциями большого количества
распределенных устройств (часто
находящихся на большом расстоянии друг
от друга и от диспетчерского пункта).
Количество возможных устройств,
работающих под управлением систем
диспетчерского контроля и управления,
велико и может достигать нескольких
сотен. Для этих систем наиболее характерной
задачей является сбор и передача данных,
которая реализуется дистанционно
расположенными терминальными
устройствами (RTU).

На
рис. 1.1 представлена схема комплекса
технических средств многоуровневой
системы управления, обобщающая
многочисленные применения таких систем
для управления технологическими
процессами нефтяной и газовой
промышленности.

Как правило, это двух- или трехуровневые
системы, и именно на этих уровнях
реализуется непосредственное управление
технологическими процессами. Специфика
каждой конкретной системы управления
определяется используемой на каждом
уровне программно — аппаратной платформой.

• Нижний
  уровень —
  уровень объекта (контроллерный) —
  включает различные датчики
  (измерительные преобразователи) для
  сбора
  информации
  о ходе технологического процесса,
  электроприводы
  и исполнительные устройства для
  реализации регулирующих и управляющих
  воздействий.
  Датчики поставляют информацию локальным
  контроллерам
  (PLC), которые могут обеспечить реализацию
  следующих функций:

• сбор, первичная
  обработка и хранение информации о
  состоянии

оборудования
и параметрах
технологического процесса;

• автоматическое логическое управление
  и регулирование;

• исполнение команд
  с пункта управления;

• самодиагностика
  работы программного обеспечения и
  состояния самого контроллера;

— обмен информацией
с пунктами управления.

Рис.
1.1. Обобщенная архитектура системы
управления.

Так как информация в контроллерах
предварительно обрабатывается и частично
используется на месте, существенно
снижаются требования к пропускной
способности каналов связи.

В
качестве локальных PLC
в системах контроля и управления
различными технологическими процессами
в настоящее время применяются контроллеры
как отечественных, так и зарубежных
производителей. На рынке представлены
многие десятки и даже сотни типов
контроллеров, способных обрабатывать
от нескольких десятков до нескольких
тысяч и даже десятков тысяч переменных.

Разработка, отладка и исполнение
про­грамм контроллерами осуществляется
с помощью специализированного программного
обеспечения, широко представленного
на рынке. Это, прежде всего, многочисленные
пакеты программ для программирования
контроллеров, предлагаемые производителями
аппаратных средств. К этому же классу
инструментального ПО относятся и пакеты
ISaGRAF (CJ International France), InConrol (Wonderware, USA),
Paradym 31 (Intellution, USA), имеющие открытую
архитектуру.

• Информация
  с локальных контроллеров может
  направляться в сеть диспетчерского
  пункта непосредственно, а также через
  контроллеры
  верхнего уровня
  (см. рис.
  1.1). В зависимости от поставленной задачи
  контроллеры верхнего уровня (концентраторы,
  коммуникационные контроллеры) реализуют
  различные функции. Некоторые из них
  перечислены ниже:

— сбор данных с
локальных контроллеров;

— обработка данных,
включая масшта­бирование;

— поддержание
единого времени в сис­теме;

— синхронизация
работы подсистем;

— организация
архивов по выбранным параметрам;

— обмен информацией
между локальными контроллерами и верхним

уровнем;

— работа в автономном
режиме при нарушениях связи с верхним

уровнем;

— резервирование
каналов передачи данных и др.

• Верхний
  уровень —
  диспетчерский пункт (ДП) — включает одну
  или несколько станций управления,
  представляющих собой автоматизированное
  рабочее место (АРМ) диспетчера/оператора.
  Здесь же может быть установлен сервер
  базы данных. На верхнем уровне могут
  быть организованы рабочие места
  (компьютеры) для специалистов, в том
  числе и для инженера по автоматизации
  (инжиниринговые станции). Часто в
  качестве рабочих станций используются
  ПЭВМ типа IBM PC различных конфигураций.

Станции
управления предназначены для отображения
хода технологического процесса и
оперативного управления. Эти задачи и
призвано решать прикладное
программное
обеспечение SCADA,
ориентированное
на разработку и поддержание интерфейса
между диспетчером/оператором и системой
управления, а также на обеспечение
взаимодействия с внешним миром.

• Все
  аппаратные средства системы управления
  объединены между собой каналами
  связи. На
  нижнем уровне контроллеры взаимодействуют
  с датчиками и исполнительными
  устройствами, а также с блоками
  удаленного и распределенного ввода/вывода
  с помощью специализированных сетей
  удаленного ввода/вывода
  и полевых
  шин.

Связующим
звеном между локальными контроллерами
и контроллерами верхнего уровня, а часто
и пультами оператора являются управляющие
сети.

Связь
различных АРМ оперативного персонала
между собой, с контроллерами верхнего
уровня, а также с вышестоящим уровнем
осуществляется посредством информационных
сетей.

1. Основные технические характеристики
   контроллеров

и программно-технических комплексов.

Современный рынок
контроллеров и программно-технических
комплексов весьма разнообразен. Выбор
наиболее приемлемого варианта
автоматизации представляет собой
многокритериальную задачу, решением
которой является компромисс между
стоимостью, техническим уровнем,
надежностью, комфортностью, затратами
на сервисное обслуживание, полнотой
программного обеспечения и многим
другим.

Поэтому важно
выделить основные характеристики и
свойства комплексов контроллеров и
ПТК, на основании которых можно сделать
выбор при построении систем управления.

В качестве таких
характеристик в этом пособии предложены
пять обобщенных показателей:

• характеристика
  процессора;

• характеристика
  каналов ввода/вывода, поддерживаемых

контроллерами;

• коммуникационные
  возможности;

• условия эксплуатации;

• программное
  обеспечение.

Рассмотрим эти
показатели.

1.3.1.
Характеристика
процессора.
Здесь имеется
ввиду:

• тип, разрядность
  основной процессорной платы и рабочая
  частота;

• поддержка математики
  с плавающей запятой, позволяющая
  выполнять

эффективную
обработку данных;

• наличие функции
  ПИД-регулирования;

• наличие
  и объем различных видов памяти: ОЗУ
  (RAM),
  ПЗУ (ROM),
  СППЗУ (EPROM),
  ЭСППЗУ (EEPROM),
  флэш (Flash).

ОЗУ
(оперативное запоминающее устройство)
или RAM (random
access memory — память с произвольным доступом)
представляет собой тип памяти, которая
позволяет чтение и запись в любую ячейку
без предварительного поиска. В контроллерах
этот тип памяти используется для хранения
программ и значений технологических
параметров (данных).

ОЗУ
теряет информацию при отключении
питания, однако существуют «энергонезависимые»
модули ОЗУ, содержащие встроенный
источник автономного питания.

По
принципу действия ОЗУ делятся на
статические (на триггерах) и динамические
(на ёмкостных ячейках с регенерацией).

Статическая память
(SRAM) используется для кэширования данных
в процессоре и накопителях, динамическая
(DRAM) составляет основной массив памяти.

ПЗУ
(постоянное запоминающее устройство)
или ROM (Read Only Memory — память только для
чтения) устроена в виде адресуемого
массива ячеек (матрицы), каждая ячейка
которого может кодировать единицу
информации. Данные на ROM записывались
при ее изготовлении путём нанесения на
матрице алюминиевых соединительных
дорожек литографическим способом.
Наличие или отсутствие в соответствующем
месте такой дорожки кодировало «0»
или «1».

В контроллерах
память типа ПЗУ используется для хранения
программ пользователя. Данный тип памяти
не получил широкого распространения в
связи с тем, что современное программное
обеспечение зачастую имеет много
недоработок и часто требует обновления,
в то время как производственный цикл
изготовления памяти достаточно длителен
(4-8 недель).

Преимущества:

— низкая стоимость
готовой запрограммированной микросхемы
(при

больших объёмах
производства);

— высокая скорость
доступа к ячейке памяти;

— высокая надёжность
готовой микросхемы и устойчивость к

электромагнитным
полям.

Недостатки:

— невозможность
записывать и модифицировать данные
после

изготовления;

— сложный
производственный цикл.

EPROM
(СППЗУ),
EEPROM
(ЭСППЗУ)
и Flash
(флэш)
относятся к классу энергонезависимой
перезаписываемой памяти (английский
эквивалент — nonvolatile read-write memory или NVRWM).

Различные
источники по-разному расшифровывают
аббревиатуру EPROM — как Erasable Programmable ROM или
как Electrically Programmable ROM (стираемые
программируемые ПЗУ или электрически
программируемые ПЗУ). В EPROM перед записью
необходимо произвести стирание (для
получения возможности перезаписывать
содержимое памяти). Стирание ячеек EPROM
выполняется сразу для всей микросхемы
посредством облучения чипа ультрафиолетовыми
или рентгеновскими лучами в течение
нескольких минут.

В EPROM стирание
приводит все биты стираемой области в
одно состояние (обычно во все единицы,
реже — во все нули). Запись на EPROM
осуществляется на программаторах.

Большим
достоинством такой памяти является
возможность перезаписывать содержимое
микросхемы.

Недостатки:

— небольшое
количество циклов перезаписи;

— невозможность
модификации части хранимых данных;

— высокая вероятность
«недотереть» (что в конечном итоге
приведет к сбоям) или передержать
микросхему под ультрафиолетовым светом,
что может уменьшить срок службы микросхемы
и даже привести к её полной негодности.

EEPROM
(E²PROM или Electronically EPROM) — электрически
стираемая память (ЭСППЗУ) была разработана
в 1979 году в компании Intel.

Главной
отличительной особенностью EEPROM (в т. ч.
и Flash)
от ранее рассмотренных типов
энергонезависимой памяти является
возможность перепрограммирования при
подключении к стандартной системной
шине микропроцессорного устройства. В
EEPROM появилась возможность производить
стирание отдельной ячейки при помощи
электрического тока. Для EEPROM стирание
каждой ячейки выполняется автоматически
при записи в нее новой информации, т.е.
можно изменить данные в любой ячейке,
не затрагивая остальные. Процедура
стирания обычно существенно длительнее
процедуры записи.

Преимущества
EEPROM по сравнению с EPROM: увеличенный
ресурс работы, проще в обращении;
недостаток — высокая стоимость. В
контроллерах этот тип памяти используется
как для хранения программ, так и для
хранения данных.

Flash
(полное
название —
Flash Erase EEPROM) впервые
была разработана компанией Toshiba в 1984
году, и уже на следующий год было начато
производство 256 Кбит микросхем flash-памяти
в промышленных масштабах. В 1988 году
компания Intel разработала собственный
вариант флэш-памяти.

Во
флэш-памяти используется несколько
отличный от EEPROM
тип ячейки-транзистора. Технологически
флэш-память родственна как EPROM,
так и EEPROM.
Основное отличие флэш-памяти от EEPROM
заключается в том, что стирание содержимого
ячеек выполняется либо для всей
микросхемы, либо для определённого
блока (кластера, кадра или страницы).
Обычный размер такого блока составляет
256 или 512 байт, однако в некоторых видах
флэш-памяти объём блока может достигать
256 Кб. Следует заметить, что существуют
микросхемы, позволяющие работать с
блоками разных размеров (для оптимизации
быстродействия). Стирать можно как блок,
так и содержимое всей микросхемы сразу.
Таким образом, в общем случае, для того,
чтобы изменить один байт, сначала в
буфер считывается весь блок, где
содержится подлежащий изменению байт,
стирается содержимое блока, изменяется
значение байта в буфере, после чего
производится запись измененного в
буфере блока. Такая схема существенно
снижает скорость записи небольших
объёмов данных в произвольные области
памяти, однако, значительно увеличивает
быстродействие при последовательной
записи данных большими порциями.

Преимущества
флэш-памяти по сравнению с EEPROM:

• более высокая
  скорость записи при последовательном
  доступе за счёт

того, что стирание
информации во флэш производится блоками;

• себестоимость
  производства флэш-памяти ниже за счёт
  более простой организации.

Недостаток
— медленная
запись в произвольные участки памяти.

Поскольку
речь идет о памяти процессора, который
является основным компонентом управляющего
контроллера, предпочтительными типами
памяти являются динамическая ОЗУ (RAM),
которая обладает наибольшим быстродействием,
и прогрессирующая флэш-память, которая
обладает достаточно высокой скоростью
доступа, энергонезависима и имеет
невысокую стоимость.