Цифровая глобальная декарбонизация газодобычи

Дмитриевский, А.Н.; Еремин, Н.А.

Авторы: Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А.
Сборник: VII Международная конференция «Экологическая безопасность в газовой промышленности» (ESGI - 2021)
Серия: ESGI «Экологическая безопасность в газовой промышленности»
Тезисы
Год издания: 2020
Место издания: ООО «Газпром ВНИИГАЗ» Москва
Первая страница: 37
Последняя страница: 38
Аннотация: Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А.ИПНГ РАН, РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. ГубкинаЦифровая глобальная декарбонизация газодобычиОдним из положительных эффектов глобальной цифровой декарбонизации газодобычи является то, что она закладывает базис достижения нулевого углеродного следа при освоении газовых ресурсов УВ в Арктике. На основе Указа Президента «О сокращении выбросов парниковых газов» 2 июля 2021 года был опубликован Федеральный закон «Об ограничении выбросов парниковых газов», который вступает в силу 30 декабря 2021 года. Закон устанавливает перечень мер, направленных на ограничение выбросов парниковых газов, нормативы предельно допустимых выбросов и общие положения по реализации климатических проектов. Правительству поручено разработать Стратегию долгосрочного развития РФ до 2050 года с низким уровнем выбросов парниковых газов, в том числе обеспечить к 2030 году сокращение выбросов парниковых газов до 70% относительно уровня 1990 года. Минэкономразвития РФ подготовило проект постановления Правительства РФ, передающий функции оператора реестра углеродных единиц Национальному расчетному депозитарию. "Зеленый" газ, т.е. газ с нулевым углеродным следом, по оценкам экспертов может принести газовой компании дополнительной выручки до $49/1000 м3. Выявлены основные системные проблемы в сфере реализация цифровой модернизации газодобычи, а именно, подготовка кадров для цифровизации производства газа, включая специалистов по цифровой декарбонизации газодобычи, кибербезопасности и петророботизации; правовые и гуманитарные аспекты применения автоматизированных систем и использования петроробототехники. Российские газовые компании планируют использование элементов цифровой декарбонизации с опорой на масштабную автоматизацию бизнес-процессов, информационные технологии, сенсоры, цифровые двойники, искусственный интеллект. В контексте глобальной цифровой декарбонизации газодобычи потребность в интеллектуализации скважинных операций (бурение, приток, добыча, консервация) как никогда высока. Системы ИИ позволяют достичь экологически безопасного уровня управления газовыми операциями за счет своевременного предотвращения осложнений и аварий в газовом производстве, а также нивелирования влияния человеческого фактора на эффективность принятия управленческих решений. Как показали исследования, человек является причиной до 70% осложнений и аварий в газовом производстве. На принятие решения человеком влияют и его психофизиологическое состояние, здоровье, питание и неблагоприятные природно-климатические факторы Арктики. На каждую тонну добытого условного топлива приходится до $0,5 потерь из-за человеческого фактора. Значительные улучшения в технологии сбора больших геоданных в жизненном цикле газовых скважин (бурение, эксплуатация, капитальный ремонт) способствовали разработке передовых систем предотвращения осложнений и аварий, основанных на выявлении скрытых закономерностей в больших геоданных с использованием методов искусственного интеллекта. В докладе приводится описание созданной автоматизированной системы предотвращения аварийных ситуаций в жизненном цикле газовых скважин (бурение, эксплуатация и консервация) с использованием методов искусственного интеллекта. В работе использовались большие геоданные, полученные в режиме реального времени с геологических и технологических измерительных станций во время бурения в Северном море. В докладе обосновывается выбор оперативных и эффективных методов предотвращения осложнений и чрезвычайных ситуаций при строительстве газовых скважин с использованием методов искусственного интеллекта. Значительная часть работы была посвящена предварительной обработке данных, выбору системы признаков для каждого вида осложнения, нормализации и маркировке входных больших геоданных. Преимуществом созданной автоматизированной системы предотвращения осложнений и чрезвычайных ситуаций на скважинах с использованием методов искусственного интеллекта является способность "запоминать" закономерности возникновения чрезвычайных ситуаций, возможность непрерывного дополнительного обучения в процессе эксплуатации для адаптации к различным горно-геологическим условиям. Целью предварительной обработки больших геоданных является создание алгоритма искусственного интеллекта, который устраняет ошибочные данные, заменяет пропущенные значения и преобразует весь набор данных в ценную информацию (например, помеченные данные о бурении и газодобыче), которая впоследствии будет правильно интерпретирована и использована для обучения нейронных сетей. Предусмотрена возможность работы в составе распределенных аппаратно-программных комплексов с функцией защиты информации от несанкционированного доступа. В течение 2019-2021 годов было получено шесть свидетельств о регистрации компьютерных программ и два патента на изобретение.Dmitrievsky A. N., Eremin N. A. Digital global decarbonization of gas production // VII International Conference Environmental Safety in the Gas Industry (ESGI - 2021). - OOO Gazprom VNIIGAZ Moscow, 2020. - pp. 37–38.One of the positive effects of global digital decarbonization of gas production is that it lays the foundation for achieving a zero carbon footprint in the development of hydrocarbon gas resources in the Arctic. On the basis of the Presidential Decree on the Reduction of Greenhouse Gas Emissions, on July 2, 2021, the Federal Law on the Limitation of Greenhouse Gas Emissions was published, which comes into force on December 30, 2021. The law establishes a list of measures aimed at limiting greenhouse gas emissions, standards for maximum permissible emissions and general provisions for the implementation of climate projects. The government was instructed to develop a Strategy for the long-term development of the Russian Federation until 2050 with a low level of greenhouse gas emissions, including to ensure by 2030 a reduction in greenhouse gas emissions by up to 70% compared to the 1990 level. The Ministry of Economic Development of the Russian Federation has prepared a draft resolution of the Government of the Russian Federation, transferring the functions of the operator of the register of carbon units to the National Settlement Depository. Green gas, i.e. gas with zero carbon footprint, according to experts, can bring the gas company additional revenue of up to $ 49/1000 m3. The main systemic problems in the field of digital modernization of gas production were identified, namely, training of personnel for digitalization of gas production, including specialists in digital decarbonization of gas production, cyber security and petrobotization; legal and humanitarian aspects of the use of automated systems and the use of petro-robotics. Russian gas companies plan to use elements of digital decarbonization based on large-scale automation of business processes, information technology, sensors, digital twins, and artificial intelligence. In the context of the global digital decarbonization of gas production, the need for the intellectualization of well operations (drilling, inflow, production, conservation) is as high as ever. AI systems make it possible to achieve an environmentally safe level of gas operations management due to the timely prevention of complications and accidents in gas production, as well as leveling the influence of the human factor on the efficiency of managerial decision-making. Studies have shown that humans are the cause of up to 70% of complications and accidents in gas production. A person's decision-making is also influenced by his psychophysiological state, health, nutrition and unfavorable natural and climatic factors of the Arctic. For each ton of the extracted equivalent fuel, up to $ 0.5 losses due to the human factor are accounted for. Significant improvements in the technology of collecting large geodata in the life cycle of gas wells (drilling, operation, overhaul) have contributed to the development of advanced systems for preventing complications and accidents based on identifying hidden patterns in large geodata using artificial intelligence methods. The report provides a description of the created automated system for preventing emergencies in the life cycle of gas wells (drilling, operation and conservation) using artificial intelligence methods. The work used large geodata obtained in real time from geological and technological measuring stations while drilling in the North Sea. The report substantiates the choice of prompt and effective methods for preventing complications and emergencies during the construction of gas wells using artificial intelligence methods. A significant part of the work was devoted to preliminary data processing, selection of a system of features for each type of complication, normalization and labeling of input large geodata. The advantage of the created automated system for preventing complications and emergencies at wells using artificial intelligence methods is the ability to memorize the patterns of emergencies, the possibility of continuous additional training during operation to adapt to various mining and geological conditions. The goal of pre-processing large geodata is to create an artificial intelligence algorithm that eliminates erroneous data, replaces missing values, and transforms the entire dataset into valuable information (such as flagged drilling and gas production data), which can then be correctly interpreted and used to train neural networks. It is possible to work as part of distributed hardware and software systems with the function of protecting information from unauthorized access. During 2019-2021, six certificates were received
Добавил в систему: Еремин Николай Александрович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИПМех РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИПМех РАН

Цифровая глобальная декарбонизация газодобычитезисы доклада

Прикрепленные файлы