Дракон С.В.

Интеграция современных информационных ресурсов и систем в инновационную модель управления нефтегазовой корпорацией

Рисунок 3.3.1 – Вертикаль управления в нефтегазовой отрасли[1]

Таким образом, за счет информационных решений выстраивается вся управленческая производственно-технологическая цепь ВИНК — от добычи газа и нефти и их переработки до розничной сети, включая планирование запасов на газо- и нефтехранилищах. Она обеспечивает нефтегазовой компании экономию на складских запасах, учет сбыта, а также возможность проводить гибкую политику по изменению экспортных квот в зависимости от спроса на внутреннем рынке.

Исследование информационной составляющей интегрированного потенциала участников ПТЦ в нефтегазовой сфере показало, что характерной особенностью автоматизации территориально распределенных ВИНК являются развитые телекоммуникационные инфраструктуры, многие из которых базируются на высокопроизводительных АТМ-магистралях или на спутниковых системах. IP-технологии не так широко используются ВИНК, поскольку стали применяться уже после построения основной телекоммуникационной инфраструктуры ведущими компаниями отрасли. Крупные корпоративные объединения отрасли уже давно пришли к выводу, что ключом к успешному управлению ПТЦ является корпоративная информационная система. Это тем более важно в контексте актуализирующихся задач согласования спроса и предложения на множестве рынков, где компании успешно осуществляют свое присутствие. Дополнительную сложность процессу информатизации создает необходимость оперативной организации транспортировки готовой продукции и поставок сырья.

В то же время современные корпоративные информационные системы централизованы и, таким образом, являются слишком жесткими, чтобы оперативно и эффективно реагировать на постоянно меняющиеся объемы внешних и внутренних потоков заказов. В этой связи представляется, что в рамках рассмотренного выше мультиагентного подхода могут быть построены децентрализованные системы производства и продаж, которые могут использоваться как для моделирования, так и управления системами производства и продажи продукции в рамках ПТЦ. Децентрализованный мультиагентный подход обеспечит высокую гибкость, надежность и живучесть системы.

Развитие и практическое внедрение мультиагентных систем основано на результатах предыдущего опыта практического освоения концепции открытых систем, в том числе, архитектуры «клиент-сервер». При разработке распределенных мультиагентных систем также может применяться динамический подход, т.н. «мобильные агенты», когда по сети передаются не только данные, но и исполняемый код. Некоторые исследователи считают, что это позволяет в ряде случаев сократить объем передаваемых по сети данных, преодолеть ограничение локальных вычислительных ресурсов, облегчить координацию системы, а также выполнять параллельные асинхронные вычисления[2].

В настоящее время наиболее известными технологиями реализации статических и динамических распределенных приложений являются RPC (Remote Procedure Call), DCOM (Microsoft Distributed Component Object Model), Java RMI (Java Remote Method Invocation) и CORBA (Common Object Request Broker Architecture)[3]. С точки зрения разработки и реализации МАС наиболее важными, по-видимому, являются последние три — DCOM, Java RMI и CORBA.

Основной ценностью системы Microsoft DCOM является возможность интеграции приложений, созданных в разных системах разработки программного обеспечения для разных аппаратных платформ (Wintel, Alpha, Sun Solaris, Digital UNIX, IBM MVS и др.). Java RMI-приложения, имеющие клиент-серверную архитектуру, содержат механизмы для выполнения методов удаленных объектов. Технология CORBA использует для стандартизации архитектуры и интерфейсов взаимодействия объектно-ориентированных приложений специальных язык IDL (Interface Definition Language). Сами интерфейсы, описанные с помощью IDL, могут быть реализованы на любых языках программирования и присоединены к CORBA-приложениям[4].

Анализ существующих МАС[5] показывает, что наиболее распространенным при создании распределенных мультиагентных систем является архитектура Java RMI, на основе которой исследовательскими и коммерческими организациями разработано большое число специализированных библиотек и сред для разработки мультиагентных систем. Одним из удачных примеров специализированных сред для разработки мультиагентных систем является инструментарий Agent Builder компании Reticular Systems[6].

Большинство лидеров отечественной промышленности пока относятся к возможностям межкорпоративного электронного бизнеса (B2B) с очень большой долей скепсиса. По данным рейтингового агентства «Эксперт-РА»[7] наиболее высоким потенциалом внедрения систем электронной торговли обладают металлургический комплекс, машиностроение и фармацевтическая промышленность. Нефтегазовая промышленность также обладает высоким потенциалом внедрения B2B-решений, однако скорость их практической реализации оценивается как крайне медленная в силу монополизации и централизации производства, сложившейся в данной отрасли исторически.

Для российских финансово-промышленных групп, занимающихся нефте- и газопереработкой, скорее всего, будут актуальны внутренние системы, рационализирующие отношения между предприятиями ПТЦ и в масштабах отдельного предприятия. В условиях частичной автоматизации бизнес-процессов, проведенной на большей части крупных российских предприятий, возникает проблема координации этих процессов между собой. Предприятия сталкиваются с тем, что не удается создать единое информационное поле и добиться координации деятельности подразделений. Корпоративные сети, построенные по технологии intranet и распределенные системы поддержки принятия управленческих решений на основе мультиагентных технологий будут способствовать гармонизации и координации бизнес-процессов в ПТЦ.

В качестве элементов управления информационным полем в рамках нефтегазового предприятия рассмотрим автоматизированные системы управления предприятием (и ПТЦ) – АСУП и автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП). АСУП предназначена для регулярного решения основных задач управления производственно-хозяйственной деятельностью промышленного предприятия в целом и (или) его самостоятельных частей – элементов ПТЦ - на основе применения экономико-математических методов и вычислительной техники. То есть под АСУП понимается система, которая осуществляет автоматизированное управление только верхним уровнем предприятия, решает задачи, связанные с деятельностью функциональных отделов и не охватывает управление технологическими и производственными процессами и поэтому относится к системам управления организационного типа. В таких системах необходима организация, координация и согласование поведения работников. Поэтому основной задачей АСУП является автоматизация процесса труда работников, их организационной и управленческой деятельности.

При рассмотрении множества задач АСУП выделяют четыре их группы, которые образуют замкнутый цикл управления функционированием ПТЦ:  планирование, управление, учет и анализ. При этом следует отметить, что большая часть задач АСУП решается не в режиме реального времени производственного процесса, а в определенные, заранее известные временные периоды. Также характерной особенностью АСУП, отличающей их от других классов систем оперативного управления, являются специфические формы хранения и движения информации (электронный документооборот), которая вводится с определенным образом оформленных документов и выводится на документы, форма которых заранее установлена и согласована.

В состав АСУП входят:

- техническое обеспечение, включающее ЭВМ и различные, общие для ряда подсистем устройства сбора, подготовки и представления информации;

- информационное и программное обеспечение, включая общую базу данных АСУП, СУБД и собственно ПО ЭВМ;

- организационное обеспечение, под которым понимается не только формализованное в условиях АСУП взаимодействие определенных должностных лиц, но и соответствующие инструкции, утвержденный регламент работы средств вычислительной техники, формы организации процесса обработки информации и другие организационные мероприятия, обеспечивающие нормальное функционирование АСУП (рис.3.3.2).

Возможны различные подходы к классификации функциональных подсистем АСУП. В соответствии с ОРММ все существующие на предприятиях нефтегазовой отрасли подсистемы можно разделить на три группы с учетом функционального назначения, характера решаемых задач, а, следовательно, алгоритмического и программного обеспечения подсистем.

Рисунок 3.3.2 – Основные компоненты АСУП на предприятиях нефтегазовой отрасли[8]

К первой группе относятся подсистемы управления, обслуживающие основное производство, т.е. обеспечивающие его сырьем, материалами, кадрами, финансами и т.д. Ко второй– подсистемы планирования и управления основным производством. В третью - подсистемы, связывающие разные стороны деятельности предприятия по соответствующим фазам управления.

Кроме того, по масштабам внедрения все множество подсистем целесообразно разделить на две группы: к группе А отнести наиболее часто встречающиеся подсистемы, являющиеся необходимыми для АСУП всеми нефтегазовыми предприятиями, а к группе Б – специальные, редко встречающиеся. Группа А – наиболее распространенные подсистемы: материально-технического снабжения, сбыт и реализация готовой продукции, финансовый отдел, энергетический отдел, ремонтно-механическая служба, транспорт, технико-экономическое планирование, текущее планирование, оперативно-календарное планирование.

Рассмотрим общие характеристики подсистем каждой группы.

Объектом управления в каждой из подсистем первой группы является та или иная сфера деятельности предприятия, например, материально-техническое снабжение, сбыт готовой продукции, обеспечение предприятия необходимыми кадрами и финансами. Ко второй группе следует отнести подсистемы, которые непосредственно связаны с производственной деятельностью предприятия, затрагивают отдельные стороны производственного процесса и во многом определяются характером основного технологического оборудования и производственной структурой предприятия. Примером такой подсистемы может служить подсистема управления основным производством, где в наиболее развитом виде решающая задачи текущего и оперативно-календарного планирования производства, а иногда задачи планирования состояния основного технологического оборудования. К третьей группе  отнесены те подсистемы, основным назначением которых является обеспечение совместного экономически эффективного функционирования разных элементов ПТЦ на соответствующих фазах управления. При этом объектом управления является все предприятие, а каждая подсистема призвана обеспечивать согласованное функционирование отдельных частей ПТЦ и сфер деятельности соответственно на стадии планирования, учета или анализа. К этой группе могут быть отнесены подсистемы технико-экономического планирования, статистического и бухгалтерского учета, анализа производственно-хозяйственной деятельности предприятия и др.[9]

Системам управления технологическими процессами (АСУ ТП) в нефтегазовой отрасли в России традиционно уделялось больше внимания, чем решениям класса АСУП. Решения АСУ ТП в ВИНК построены на концепции трехуровневой системы автоматизации:

- датчики, исполнительные механизмы и прочий КИП зачастую сами наделены интеллектуальными свойствами;

- контроллеры, выполняющие основные функции контроля, управления и обработки информации;

- ПК со SCADA-пакетами, функции которых заключаются в визуализации, ведении архивов, т.е. реализации HMI (Human Machine Interface). Однако часто используемые в российских нефтяных и газовых компаниях АСУ на разных уровнях используют средства от различных производителей, что затрудняет их работу в комплексе, ограничивает круг возможностей и перспективы модернизации. Практически все компании применяют в качестве базовых вычислительных средств высокопроизводительные Unix-серверы. Причем большинство нефтедобывающих компаний использует RISC-системы Sun Microsystems и Hewlett-Packard. IBM слабее представлена в отрасли, из крупных российских компаний только «Сургутнефтегаз» активно использует системы IBM. Однако в последнее время в некоторых сферах бизнеса нефтяных компаний намечается тенденция ухода от техники RISC и все большего использования вычислительных мощностей на платформе Intel, а также переход на операционные системы Linux или Windows.

Что касается АСУП, то очевидно тяготение большинства ВИНК к продукции разработчика SAP. Общее количество реализованных в нефтегазовой отрасли проектов SAP превысил число 30 SAP, из них 17 проектов уже завершены или близки к завершению. Примеров внедрения программных продуктов Oracle E-Business Suite намного меньше, а ERP-система J.D.Edwards внедряется, как правило, отдельными модулями, равно как и информационная система «Галактика». В области В2В нефтегазовые предприятия предпочитают работать с решениями Ariba и Commerce One, но реализованных проектов в данном сегменте не так уж много.

Особое место в системе информационного обеспечения предприятия нефтегазовой отрасли, как было отмечено ранее, занимают СППР.

Организация компьютерной поддержки принятия решений в задаче оперативного управления органично вытекает из автоматизации этапов анализа и учета продукции. Представляется, что для ОАО «Газпром» целесообразно применить программный комплекс анализа и учета движения продукции в рамках ПТЦ. Информация, получаемая в процессе функционирования комплекса, является необходимой и достаточной для принятия решений по оперативному управлению производством и касается трех аспектов:

- анализа характера имеющейся информации (полная или неполная, четкая или нечеткая, экспертная или расчетная);

- структуризации исходных данных и выявления в этих структурированных данных показателей, необходимых и достаточных для формирования выходных показателей;

- формирования управляющих решений по полученным значениям выходных показателей.

Таким образом, информация, имеющаяся в производственных базах данных, должна быть превращена в систему показателей (критериев), позволяющих предоставить лицу, принимающему решения (ЛПР), варианты решений и оценить их эффективность.

В условиях современного рынка нефтепродуктов с большой номенклатурой выпускаемой продукции резко усложняются управленческие задачи, возникает потребность глубокого анализа информации, как вновь поступающей, так и хранящейся в базах данных. При этом возникает необходимость детального анализа информации в реальном масштабе времени. В связи с этим предлагается для поддержки оперативного управления в товарном производстве нефтегазовой компании разработать систему поддержки принятия решений.  СППР, построенная на основе информации из производственных баз данных, должна располагать набором определенных математических моделей выбора решений по множеству критериев и получения этих решений современными методами математического моделирования. На рис.3.3.3  представлена схема взаимодействия предлагаемой СППР с существующей на предприятии системой оперативного управления товарным производством.

Рисунок 3.3.3 - Схема взаимодействия СППР с системой оперативного управления нефтегазовой корпорации[10]

Для эффективного  функционирования ПТЦ предлагаемая СППР моделирует различные варианты компаудирования компонент цепи и предлагает полученные варианты ЛПР, которое на анализа информации принимает обоснованное решение, эффективность результатов которого можно оценить в процессе моделирования.

Предлагаемая система поддержки принятия решений также позволит:

- вести оперативный учет и регулирование производства продукции в товарном производстве;

- избежать ошибок при формировании отчетов и детализировать отчеты по требуемым параметрам;

- предоставить пользователю поддержку в виде различных рекомендаций, рассчитанных на основе симплекс-метода;

- накапливать базу принятых решений в процессе работы и осуществлять поиск прецедентов;

- оперативно планировать производство продукции и производить корректировку планов в реальном масштабе времени в зависимости от изменившихся условий производства;

- планировать выпуск товарной продукции по наименьшей себестоимости и существующим ограничениям[11].

В то же время, как в целом ряде других отраслей и сфер деятельности, одним из главных препятствий на пути более динамичного развития информационных технологий в нефтегазовой сфере является консерватизм персонала ИТ-служб, особенно в региональных предприятиях ВИНК. Затрудняет процесс информатизации отрасли и разобщенность российских компаний нефтегазового комплекса в вопросах стратегии и тактики применения информационных технологий. Совместной деятельности ИТ-служб различных нефтедобывающих компаний препятствуют и естественные ограничения, к которым относятся, в первую очередь, специфические геологические особенности месторождений, требующие индивидуальной настройки ИТ-приложений. Наряду с этим каждая компания исторически использует часто несовместимые технологии.

Рассмотрим процесс применения современных информационных технологий на примере рассматриваемого предприятия ОАО «Газпром». В рамках соглашения по развитию совместного сотрудничества, подписанного ООО «Газпромнефть НТЦ», РГУ Нефти и Газа им. Губкина и IBM, будет осуществлена реализация концепций и ИТ-решений, направленных на повышение эффективности разработки нефтяных месторождений и их эксплуатации. Находящееся в стадии разработки решение даст возможность реализации концепции интеллектуального интегрированного управления при разработке и эксплуатации нефтегазовых месторождений (так называемое «электронное месторождение»), что будет способствовать созданию среды хранения и обработки промысловых и геолого-геофизических данных, а также системы управления знаниями. Результатом внедрения такого комплекса станет повышение эффективности работы геофизиков, геологов, нефтяных инженеров, т.е. всех тех, кто несет ответственность за разработку месторождений и их эксплуатацию. Вследствие проведения мероприятий также ожидается повышение уровня разведанных и уже исследованных запасов, повышение уровня извлекаемости, сократятся сроки ввода месторождения в эксплуатацию, снизятся риски, и уменьшится стоимость добывающего оборудования и эксплуатации станций.

Для того чтобы реализовать интеллектуальное управление разработками месторождений и их эксплуатацией, необходимо создать благоприятную среду для совместной работы специалистов, единое пространство для хранения данных о месторождениях и обработки полученной информации, провести разработку системы мониторинга, оптимизации и прогнозирования поведения отдельных скважин и месторождений в целом в режиме реального времени. Результатом реализации соглашения станет выход на новый, более качественный уровень процесса создания единой системы управления информационными ресурсами научно-технического центра ОАО «Газпром», что, в свою очередь, будет способствовать существенному повышению скорости и производительности обработки промысловых, технологических и геолого-геофизических данных месторождений компании «Газпромнефть», а также расширению проектных и научно-исследовательских мощностей НТЦ ОАО «Газпром», обеспечению его информационной безопасности.

В рамках проекта, в первую очередь, будет осуществлена реализация эффективной среды для ведения геологами совместной работы (виртуальные рабочие места). Это будет способствовать работе по совместному формированию гидродинамических 3D/4D моделей, эффективной интерпретации данных сейсмических исследований с применением технологий облачных вычислений, распределенному доступу к ресурсам комплекса, расчету и интерпретации моделей на компьютерах IBM, что в конечном итоге позволит степень влияния отдельных видов рисков на деятельность предприятия, а также снизить основные издержки производства.

Данный проект разработки интегрированной платформы по повышению эффективности строительства нефтегазового комплекса является первым в своем роде. С объединением научных, технологических, инженерных ресурсов лидеров индустрии и с подписанием меморандума вносится большой вклад в развитие стратегической отрасли экономики России.

Таким образом, использование уникального научного и практического опыта специалистов ООО «Газпромнефть НТЦ», Государственного Университета Нефти и Газа и мирового опыта IBM в вопросах реализации проектов, направленных на создание в крупнейших международных компаниях нефтегазовой отрасли цифровых интеллектуальных систем управления по добыче нефти, обслуживанию месторождений, поддержки в процессах геологического моделирования, а также управления структурно-функциональным взаимодействием участников производственно-технологической цепи, позволит эффективно использовать полученный синергетический эффект, а также внедрять  инновационные методики и технологии в нефтяной индустрии России, направленные на создание уникальной модели управления по добыче и переработке углеводородов и газа.

[1] Составлено автором на основе результатов проводимого исследования

[2] Мешалкин В.П., Дови’ В.Г., Марсанич А. Принципы промышленной логистики М.: РХТУ, 2002 -722 с.

[3] Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем — СПб.: Питер, 2001 — 384 с.

[4] Мешалкин В.П., Дови’ В.Г., Марсанич А. Стратегия управления логистическими цепями химической продукции и устойчивое развитие - М.:РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2003 - 650 с.

[5] Указ.ист.

[6] Батищев С.В., Ивкушкин К.В., Минаков И.А., Ржевский Д.А., Скобелев П.О. Мультиагентная система моделирования производства и продажи автомобилей. [сылка более недоступна}

[7] Перспективы развития межкорпоративного электронного бизнеса в российской промышленности, доклад рейтингового агентства «Эксперт-РА» [сылка более недоступна}

[8] Янкина И.А. Методическое пособие По дисциплине «Интегрированные системы проектирования и управления» . МГУИЭ. - 2011

[9] Янкина И.А. Методическое пособие По дисциплине «Интегрированные системы проектирования и управления» . МГУИЭ. - 2011

[10] Михайлов П.И., Старцева Е.Б., Грудина В.Н. Обеспечение поддержки оперативного управления процессом получения продукции в товарном производстве ОАО «Ново-Уфимский НПЗ»// Нефтегазовое дело, 2007.

[11] Указ. ист.