Производственная надёжность нефтеперерабатывающих заводов и возможности больших данных

Рон Бек (RonBeck), директор по маркетингу в энергетической отрасли, AspenTech

Аналитика данных предлагает множество возможностей в сфере переработки и транспортировки нефти и газа в краткосрочной перспективе. Ранее в этом году в Хьюстоне состоялась CERAWeek 2017,где с целью обсуждения актуальных вопросов, прогнозирования и заявлений, собрались лидеры энергетической отрасли, включая генерального директора компании ExxonMobil, министров России и Саудовской Аравии по вопросам нефти и эксперты прогнозирования рынка.

Удивительно, но одиниз ключевых выводов состоял в том, что поэтапное достижение операционной эффективности, как заявили несколько руководителей нефтегазовых компаний, может быть достигнуто путем применения аналитики производственных данных.Руководителями были отмечены хорошие результаты, например, повышение производительности активов на 30%. Но как этого можно добиться?

Нефтеперерабатывающие заводы производят огромное количество данных. Есть данные по оборудованию, частоте обслуживания, технологическим параметрам производительности и затратам. Согласно словам старшего менеджера в крупной нефтеперерабатывающей компании: "У нас сейчас есть огромные объемы данных по нашим ключевым объектам,и наша цель состоит в том, чтобы знать, как эти данные использовать".

Повышение надёжности НПЗ

Когда специалисты в сфере нефтепереработки говорят о производственной надежности и повышении этой надежности, возникают важные и часто задаваемые вопросы: как определить степень надежности и как мы её оцениваем с точки зрения значимости для НПЗ?

В конечном счёте, есть два значимых показателя улучшений на НПЗ: финансовый и показатель безопасности операций. Оба эти показателя зависят от всей системы завода. Процесс измерения надёжности отдельного компонента, единицы оборудования и промышленного объекта является эффективным и значимым только тогда, когда все системы завода нацелены на использование этих данных для общего финансового укрепления завода. Для эффективного управления НПЗ и контроля надежности, компаниям необходимо отразить надёжность в нескольких показателях, которые позволят им понять и улучшить отдельные компоненты. Также необходимо рассмотреть следующие вопросы: Насколько надёжен определенный насос? Как часто он требует обслуживания? При каких условиях снижается его производительность или происходят поломки? Каков его срокработы? Какова общая доступность производственныха ктивов НПЗ в процентном соотношении?

Общее время работоспособности завода напрямую зависит от оборудования и надежности системы, снижения времени на техническое обслуживание, повышения эффективности обслуживания, планирования и производительности, оптимизации технического обслуживания и операционных планов и более быстрого реагирования на нарушения. Все эти инициативы можно начинатьна стадии проектирования, если на данном этапе клиент видит пользу в ремонтопригодности и надёжности.

Основой для увеличения производственной мощности или количества выпускаемой продукции могут быть улучшенные операционные стратегии, перенастройки процесса переработки, прорывы в технологиях переработки, реконструкция, расширение завода и более эффективные стратегии управления. Меры повышения безопасности, включающие проектирование-для-безопасности (design-for-safety), анализ угроз и рисков, а также целостное взаимодействие с активом приводят к сокращению количества происшествий, снижению рисков, соблюдениюнормативных требований и поддержке лучшегосоциального имиджа.

Ответственность за отслеживание различных показателей производительности актива часто разделена между различными руководителями, нет только одноголица, отвечающего за оптимизацию производственного актива.Предприятиям перерабатывающей промышленности нужна целостнаякартина всегопроизводственного актива, с учетом времени работоспособности, количества выпускаемой продукции и безопасности, а также способ отслеживать несколько показателей производительности актива.

Подход к анализу надёжности

Консультанты разработали подход к определению надежности, который они называют "RAM" (reliability, availability, maintainability). Эти методы используют поэтапный подход с целью определения надежности каждого элемента нефтеперерабатывающего завода. Они рассматривают то, что может стать потенциальной причиной сбоя, и то, как система может быть спроектирована и может обслуживаться и использоваться для минимизации риска и последствий этого сбоя.

Проблема с этим подходом заключается в том, что он применяется в такой комплексной химической и физической системе, как современный НПЗ, в которой оборудование и операционные процессы органически связаны, в том числе и с условиями загрузки, требований по производительности, логистики цепи поставок и погоды. Целостныйподход к глубокому моделированию процессов переработки необходим для понимания того, какие элементы системы представляют наибольший риск для работоспособности предприятия. И все это необходимо связать сзатратами. Какова стоимость снижения риска в каждом аспекте НПЗ, как эти риски соотносятся друг с другом, и, наконец, как найти оптимальный способ использовать доступный капитал для минимизации производственных и финансовых рисков. Другими словами, с помощью моделирования надежности на базе систем НПЗ топ-менеджеры, финансисты и страховщики могут быстро принимать лучшие решения по капитальным затратам и количественно оценить риск. Кроме того, приопределении вероятности риска в соответствии с состоянием системы, учитывается всё многообразие последствий сбоя и их вероятность.

Такой подход весьма практичен и не слишком сложен. С помощью передового инструмента моделирования надежности некоторые из крупнейших нефтеперерабатывающих и нефтехимических комплексов успешно и эффективно используют моделирование процессов переработки, вероятностный анализи данные по управлению производственными активами.

Связывая надёжность с производственными данными

Оборудование и технологические установки оснащаются всё более комплексно. Менее дорогостоящие датчики и желание операторов оборудования собирать больше данных вызывают взрыв интереса к сбору производственных данных. Значительная часть этих данных относится непосредственно к производительности и надежности оборудования. Эти данные являются основой для работы общесистемных моделей надёжности, что, в свою очередь, помогает выявить и количественно оценитьпотенциальные возможности увеличенияприбыли. С их помощью, как тактические, так и стратегические решения могут приниматьсябыстро и уверенно.

С правильным инструментом моделирования надёжности, специалистам перерабатывающих отраслей промышленности удалось:

Заглядывая вперед

Согласно анализу компании AspenTech, сегодня НПЗ по-прежнему теряют более 10 миллиардов долларов потенциальной прибыли.

Энергетические и химические компании в совокупности инвестируют много триллионов долларов в перерабатывающие заводы. Еще в январе 2015 года издание "Oil and Gas Journal" сообщило, чтов одном только сегменте нефтепереработки мировая совокупность производственных активов, которая включает 643 нефтеперерабатывающих завода, способна обрабатывать около 88 млн. баррелей в день. Только ExxonMobil, крупнейший держатель активов перерабатывающей промышленности, обладает производственной мощностью близкой к 5,5 млн. баррелей в день. Общая мощность активов химической промышленности во много раз превышают эту сумму. Эти активыимеют разницу в возрасте от старейшего в мире химического комбината Hoechst (ныне Celanese), который основан в 1863 году недалеко от Франкфурта в Германии, до новых объектов, запускаемых в настоящее время. Многие из этих активовуспешно работают дольше их предусмотренного срока жизни и планируют продолжать работать и совершенствоваться.

Мы надеемся, что в ближайшие несколько лет аналитика данных будет комплексно применяться на НПЗ для повышения надежности и увеличения срока работоспособности, что будет основой для улучшения этих перерабатывающих заводов в будущем.

aspentech.com
  и  www.aspentech.energoportal.ru