Газовая промышленность Спецвыпуск № 2 2021

Основная задача группы компаний ООО «Газпром межрегионгаз» состоит в бесперебойной, безаварийной и безопасной поставке газа потребителям во всех регионах РФ от Калининграда до Владивостока. Ее решение невозможно без применения современных технологий автоматизации и цифровизации всего процесса в целом.

Залогом слаженной работы систем газораспределения служат комплексная автоматизация, дистанционный контроль режимов транспортировки и поставки газа, учет объемов газопотребления всех категорий потребителей, минимизация потерь и обеспечение безопасности поставок. Важно отметить, что направления развития современных технологий ООО «Газпром межрегионгаз» соответствуют тенденциям, обозначенным положениями федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СЧЕТЧИКИ ГАЗА

В связи с бурным ростом интернета вещей (Internet of Things – IoT) во всем мире активно развиваются технологии беспроводной передачи данных, способствующие в том числе созданию региональных и федеральных интеллектуальных систем учета энергоресурсов.

В группе компаний ООО «Газпром межрегионгаз» с 2020 г. активно реализуется проект по внедрению современных интеллектуальных счетчиков газа (ИСГ) (рис. 1), обеспечивающих передачу парамет-ров газопотребления в системы сбора данных (рис. 2). Технические характеристики данных счетчиков должны соответствовать всем актуальным требованиям по циф-ровизации процесса поставки газа, обеспечивать необходимый уровень защиты от различного рода воздействий и сохранять свои метрологические характеристики в течение всего срока службы.

Повсеместное применение ИСГ позволит исключить ручной сбор и передачу показаний, а также обеспечит оперативность поступления данных.

Помимо функций дистанционного сбора показаний газопотребления, существует задача обеспечения безопасности использования газа в бытовых условиях. Для ее решения особенно актуальным становится вопрос расширения функциональности ИСГ и интеграции с ними датчиков и систем безопасности (сигнализаторов загазованности) для коммунально-бытовых потребителей. Прорабатываются различные технические решения, позволяющие работать счетчику газа и системе безопасности как единому целому. При возникновении загазованности в помещении должна существовать возможность перекрытия потока газа на газопотребляющем оборудовании. В таком случае ИСГ передает сигнал о возникновении аварийной ситуации с временнóй меткой и привязкой к номеру счетчика и адресу его установки в систему сбора данных аварийной службы (при возможности – владельцу помещения) (рис. 3).

Создание подобных систем будет базироваться на использовании современных интеллектуальных приборов учета газа и программно-технических средств раннего обнаружения и круглосуточного контроля состояния системы газоснабжения потребителя: датчики CH4, датчики CO / CO2, запорная арматура, блоки контроля и передачи информации, вспомогательные датчики (датчики дыма, датчики затопления котельного оборудования и др.). На данный момент проводятся подбор и испытания энергоэффективного, надежного оборудования с длительным сроком эксплуатации. Для преодоления существующих технических сложностей в части интеграции данных между различными устройствами (счетчик газа, датчики, коммуникационное оборудование) и программными продуктами осуществляется тестирование комплекса оборудования в реальных условиях эксплуатации.

Для передачи данных ИСГ применяются различные коммуникационные модули, такие как GSM (Global System for Mobile Communications), NB-IoT (Narrow Band Internet of Things), LPWAN (Low-Power Wide-Area Network). В перспективе планируется также выпуск интеллектуальных счетчиков газа со встроенными eSIM-микрочипами (embedded SIM), что позволит отказаться от использования традиционных SIM-карт.

СИСТЕМЫ ТЕЛЕМЕТРИИ УЗЛОВ ИЗМЕРЕНИЙ РАСХОДА ГАЗА ПОТРЕБИТЕЛЕЙ

Другое направление по развитию автоматизации и цифровизации в группе компаний ООО «Газпром межрегионгаз» предполагает дооснащение узлов измерений расхода газа (УИРГ) промышленных потребителей системами телеметрии (СТМ).

В 2007–2012 гг. ООО «Газпром межрегионгаз» реализовал полномасштабную программу по внедрению автоматизированной системы коммерческого учета газа (АСКУГ), в рамках которой было установлено более 4,3 тыс. УИРГ потребителей, а также более 18 тыс. контролируемых пунктов СТМ с передачей данных в диспетчерские пункты региональных компаний по реализации газа. Кроме того, сами потребители газа, осознавая преимущества применения СТМ при дистанционной передаче показаний, установили за свой счет более 34 тыс. систем сбора и передачи данных. Установленные СТМ как в рамках программы АСКУГ, так и за счет потребителей обеспечивают дистанционный контроль реализации 83,4 % объема газа по категории «промышленность РФ».

Необходимо отметить, что работа по оснащению СТМ УИРГ потребителей на достигнутых показателях не остановилась. Так, в 2020 г. руководство ПАО «Газпром» поставило задачу повышения уровня дистанционного контроля газопотребления до 90 %.

В соответствии с утвержденным планом развития функциональности единого информационного пространства ПАО «Газпром» данные мероприятия запланированы на 2021–2022 гг.

В перспективе перед компанией стоит амбициозная задача – обеспечить 100%-ный дистанционный контроль газопотребления промышленными потребителями.

Текущее состояние оборудования АСКУГ, находящееся в эксплуатации более 10 лет, его моральное устаревание, а также прекращение сопровождения и выпуска запасных частей ряда марок оборудования СТМ со стороны производителей оборудования предполагает планомерную модернизацию и приведение в соответствие современным требованиям ранее установленных программно-технических комплексов. Это позволит повысить надежность работы системы и оперативность поступления данных.

РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БЕСПРОВОДНОЙ СВЯЗИ В СИСТЕМАХ ТЕЛЕМЕТРИИ

Для передачи данных с объектов в группе компаний ООО «Газпром межрегионгаз» посредством СТМ преимущественно используется сотовая связь стандарта GSM. В целях обеспечения надежного функционирования различных коммуникационных сетей ООО «Газпром межрегионгаз» проводится согласованная работа с операторами наземной, сотовой и спутниковой связи.

В рамках проработки новых подходов к автоматизации сбора данных с УИРГ потребителей, технологических параметров с объектов сетей газораспределения ООО «Газпром межрегионгаз» активно взаимодействует с АО «Газпром космические системы». Оборудование спутниковой связи этого предприятия было установлено на ряде объектов и в ходе испытаний зарекомендовало себя как надежное.

Рассматривается применение спутниковых технологий на объектах группы компаний ООО «Газпром межрегионгаз» с отсутствием покрытия сетями сотовой связи.

РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ СБОРА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

Помимо развития СТМ, в сегменте «промышленность РФ» разрабатываются и применяются новые системы контроля технологических параметров на объектах сетей газораспределения. Данные системы отличаются компактностью, независимостью работы от внешнего источника электроснабжения.

В настоящее время происходит апробация беспроводных автономных датчиков давления, устанавливаемых в удаленных (конечных) или других неблагоприятных по условиям подачи газа точках сети газораспределения, с функцией передачи данных давления и температуры окружающего воздуха на сервер сбора и обработки.

Такие приборы обеспечивают контроль давления газа в период пиковых нагрузок, выявление перебоев в поставках газа и оперативное уведомление диспетчерских служб газораспределительных организаций об изменениях в режимах газопотребления. Данные, полученные с датчиков давления в контрольных точках, позволят выполнить более точный анализ пропускной способности сети, выявить зависимость увеличения объема газопотребления от температуры наружного воздуха и времени суток, определить резерв пропускной способности сети газораспределения.

ОБЛАЧНЫЙ ЕДИНЫЙ ПУЛЬТ УПРАВЛЕНИЯ

В соответствии с современными мировыми тенденциями оптимизации и унификации систем сбора данных в ООО «Газпром межрегионгаз» разрабатывается облачное техническое решение – единый пульт управления (ЕПУ) СТМ.

С данным интерфейсом планируется интегрировать как внед-ряемые, так и эксплуатируемые в настоящее время СТМ. Задача достаточно сложная, учитывая экспоненциальный рост количества территориально распределенных источников поступления данных и наличие трудноразрешимых задач информационной интеграции. Также в ЕПУ будет реализован ряд современных решений, в частности поддержка технологии Big Data для обеспечения обработки больших массивов данных.

В 2020 г. был создан прототип ЕПУ, проведены испытания, подтвердившие его работоспособность и базовую функциональность. В ближайшее время планируется развитие функциональных возможностей ЕПУ, решение вопросов защиты информации, его интеграция со смежными информационно-управляющими системами, в том числе в Единое информационно-техническое пространство ПАО «Газпром».

В частности, планируется объе-динение ЕПУ с личными кабинетами потребителей, что повысит оперативность и прозрачность поступления данных об объемах газопотребления абонентом, а также системой биллинга, обеспечивающей проведение оплаты за газ в режиме онлайн.

После проведения всех мероприятий по созданию ЕПУ планируется его внедрение в промышленную эксплуатацию ООО «Газпром межрегионгаз» с организацией доступа дочерним обществам компании.

Развитие цифровизации и автоматизации – приоритетные направления деятельности ООО «Газпром межрегионгаз». Внедрение новых эффективных технологий, современных систем и средств автоматизации, развитие различных клиентоориентированных программных инструментов позволят значительно повысить эффективность деятельности компании в целом.

Повышение надежности систем автоматизации (СА) заключается в снижении количества отказов и обеспечении требуемых показателей [2].

Для улучшения качества эксплуатации систем и средств автоматизации производства требуется формализация всех этапов процесса: от учета и анализа отказов до разработки и реализации комплекса мероприятий по повышению надежности (КМПН).

В рамках поставленной цели решаются следующие задачи:

– оценка, анализ и прогнозирование показателей надежности;

– выявление снижающих надежность компонентов;

– разработка и внедрение методов выявления системных отказов;

– подготовка отчетов;

– разработка типовых решений по повышению надежности;

– формирование единого подхода к реализации комплекса мероприятий;

– разработка и внедрение мероприятий повышения надежности с последующей оценкой эффективности проведенных работ.

Выполнение поставленных задач осуществляется с помощью формирования системы планирования и реализации КМПН СА технологического оборудования:

– регистрация и расследование отказов;

– техническое расследование причин отказов компонентов;

– оценка, анализ и прогнозирование показателей надеж-ности [3];

– разработка организационно-технических мероприятий;

– разработка нормативно-технической документации [4];

– доведение до заинтересованных лиц и актуализация реестра информационных писем и технических решений;

– составление годовых планов мероприятий;

– подготовка отчета по реализованным мероприятиям;

– оценка эффективности комплекса мероприятий.

В соответствии с моделью системы планирования и реализации КМПН СА (рис. 1) процессы разбиты на подпроцессы с закреплением функций за структурными подразделениями, отвечающими за обеспечение эксплуатации СА [5] на уровне дочернего общества (ДО) ПАО «Газпром» и его филиалов (владельцев процессов / подпроцессов) (см. табл.).

РАССЛЕДОВАНИЕ И УЧЕТ ОТКАЗОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Регистрации подлежат все отказы систем и средств автоматизации.

Расследование и учет случаев, приведших к аварийным остановам газоперекачивающего агрегата (АО ГПА), выполняется в соответствии с требованиями.

Отказы СА, не приведшие к АО ГПА, расследуются и подлежат учету и регистрации в ССД «Инфотех» и «Базе данных учета отказов оборудования СА ДО».

Порядок фиксации представлен на рис. 2.

Информация по отказам, вносимая в ССД «Инфотех» и «Базу данных учета отказов оборудования СА ДО», используется для проведения анализа, прогнозирования показателей надежности СА и оценки эффективности КМПН.

Техническая экспертиза работоспособности отказавших компонентов систем автоматизации

Для выявления фактических источников отказов оборудования СА и повышения эффективности разрабатываемых КМПН предусмотрено проведение технической экспертизы отказавших компонентов. В случае нахождения оборудования на гарантийном обслуживании – с привлечением завода-изготовителя. Техническая экспертиза электронных компонентов СА производится специалистами инженерно-технического центра в соответствии с требованиями ГОСТ Р 56397–2015 [6]. По результатам апробации ответственные специалисты составляют акт установленной формы, в котором указываются выявленные неисправности оборудования и причины их возникновения.

ОЦЕНКА И АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Для выявления потенциальных источников отказов и разработки КМПН СА осуществляется комплекс работ по мониторингу, систематизации и анализу ситуаций с оценкой показателей надежности аппаратной части СА (программно-технических средств (ПТС)) (рис. 3, 4), подсистем САУ (рис. 5) и оборудования полевого уровня (рис. 6).

Отказы классифицируются по типам эксплуатируемых САУ, видам подсистем, отказавшим компонентам и причинам их возникновения.

Надежность СА оценивается по совокупности отказов (потокам отказов), приведших и не приведших к АО ГПА.

Оценка надежности аппаратной части средств автоматизации

Для оценки надежности аппаратной части выделяются СА с частотой возникновения отказов (приведших и не приведших к АО ГПА) более одного раза в течение 50 000 ч или за шесть лет эксплуатации в режимах «работа», «резерв».

По результатам анализа полученных отказов аппаратной части СА ПТС за рассматриваемый период выделяются системы с показателями, меньше установленных изготовителями или имеющими тенденции к ухудшению для разработки и реализации целевых КМПН [7].

Отдельное внимание уделяется структурированию причин возникновения отказов в соответствии с классификацией ССД «Инфотех»:

– дефекты изготовителей САУ;

– дефекты изготовителей ГПА (навесного и датчикового оборудования);

– эксплуатационные отказы;

– ремонтные отказы;

– отказы из‑за внешних факторов.

При таком анализе, в свою очередь, группируются отказы в зависимости от срока эксплуатации СА (рис. 4) для выделения отказов компонентов, эксплуатируемых за назначенным изготовителем сроком, и дальнейшего планирования восстановления ресурса данных компонентов СА в рамках текущих ремонтов САУ [8].

Отдельно от аппаратной части СА (ПТС) для анализа выделяются подсистемы: системы обособленного функционального назначения, имеющие собственную аппаратную часть (ПТС); системы антипомпажного и топливного регулирования, контроля вибрации, управления магнитным подвесом, пожарообнаружения, пожаротушения и контроля загазованности и т. д.

Анализ отказов (приведших и не приведших к аварийным остановам ГПА) и оценка надежности подсистем СА проводятся аналогично аппаратной части СА (ПТС). Пример распределения отказов приведен на рис. 5.

Оценка надежности оборудования полевого уровня систем автоматизации

В целях выявления наименее надежных компонентов оборудования полевого уровня СА выполняется расчет их интегральных показателей, учитывающих число отказов, фактическую наработку и общее количество эксплуатируемых компонентов в целом по ДО. Неудовлетворительной считается наработка на отказ компонентов СА менее 25 000 ч.

Расчет средней наработки на отказ компонентов оборудования полевого уровня СА производится по формуле:

B = ,     (1)

где Т – фактическая (календарная) наработка за рассматриваемый период; N – количество отказов компонентов данного типа за рассматриваемый период.

Свод, расчет и ранжирование показателей надежности компонентов оборудования полевого уровня СА осуществляются в следующем порядке:

– выгружается и объединяется информация по приведшим и не приведшим к АО ГПА отказам за рассматриваемый период из ССД «Инфотех»;

– заполняется информация о количестве компонентов каждого типа оборудования по ДО в целом;

– рассчитывается наработка на отказ по каждому типу отказавшего компонента;

– производится ранжирование отказавших компонентов в порядке возрастания наработки на отказ.

По результатам анализа полученных данных выделяются компоненты оборудования полевого уровня СА, требующие разработки целевых КМПН.

Выявление системных отказов

К системным относятся однотипные отказы, повторно возникающие на одной и той же СА, с частотой более одного раза за 50 000 ч наработки или за шесть лет эксплуатации в режимах «агрегат в работе», «резерв».

Из расчета исключаются множественные отказы компонентов, произошедшие единовременно в результате воздействия внешних факторов (грозовых разрядов, замыканий в цепях питания и т. п.) в целях уменьшения системной погрешности.

Свод, расчет и ранжирование повторяющихся отказов компонентов СА выполняется в следующем порядке:

– выгружаются данные по приведшим и не приведшим к АО отказам из ССД «Инфотех» и их объеди-нение;

– подсчитывается количество повторяющихся отказов с одинаковыми значениями полей («компрессорная станция» (КС), «номер ГПА», «отказавший элемент»);

– сортируются данные по количеству повторяющихся отказов в разрезе конкретных СА (выявление источников системных отказов).

Фрагмент сводной таблицы представлен на рис. 7.

По результатам проведенного анализа формируется перечень СА с наибольшим количеством повторяющихся отказов для разработки целевых КМПН.

РАЗРАБОТКА НОРМАТИВНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ ДЛЯ ЭКСПЛУАТИРУЕМЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

По результатам совещаний по повышению надежности подготавливается нормативно-техническая документация на основании распорядительных документов ПАО «Газпром», заводов – изготовителей СА и ДО.

Разрабатываются (дорабатываются) следующие виды нормативно-технических документов:

– методики проведения измерений и исследований;

– регламенты проведения контрольных проверок;

– информационные письма;

– карты технического обслуживания оборудования СА.

Реестр информационных писем

Электронный реестр в области эксплуатации СА предназначен для обеспечения эффективного учета существующих и разрабатываемых в ДО и ПАО «Газпром» информационных писем, в том числе заводов-изготовителей (разработчиков). Реестр информационных писем содержит дополнительную информацию о месте внедрения, об оборудовании, для которого они предназначены, и о статусе внедрения. Статус внедрения информационных писем в электронном реестре устанавливается на основании формируемых филиалами ДО ежеквартальных отчетов об исполнении плана мероприятий по повышению надежности (рис. 8).

ЕЖЕГОДНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ПОВЫШЕНИЮ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Ежегодное планирование КМПН СА (рис. 9) на следующий календарный год производится в последнем квартале текущего года и основывается на результатах:

– анализа отказов за прошедший период по методике выявления источников их возникновения;

– проведения экспертной оценки компонентов;

– периодического контроля технического состояния в филиалах ДО;

– содержания информационных писем;

– отраслевых совещаний, совещаний ДО по повышению надежности эксплуатируемых СА;

– распорядительных документов ДО и ПАО «Газпром» в области эксплуатации.

План по повышению надежности СА предполагает следующие мероприятия:

– технические, включающие диагностические обследования (тепловизионный контроль компонентов, диагностику внутренних источников питания СА), реализацию технических решений по разработанным информационным (циркулярным) письмам, замену оборудования с низкой надежностью современными аналогами и т. п.;

– организационные, включающие разработку программ по замене компонентов СА с низкой надежностью, информационных (циркулярных) писем, методик проведения измерений и исследований, регламентов проведения контрольных проверок, доработку карт технического обслуживания оборудования СА и т. п.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ КОМПЛЕКСА МЕРОПРИЯТИЙ ПО ПОВЫШЕНИЮ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Для оценки эффективности КМПН производится сравнение надежности оборудования СА за равные промежутки времени до и после проведения мероприятия. Рассматриваемый период составляет не менее шести лет (50 000 ч).

Надежность СА оценивается на основании следующих показателей.

1. Наработка на отказ с учетом приведших и не приведших к АО ГПА рассчитывается по формуле:

,           (2)

где Т – фактическая (календарная) наработка за рассматриваемый период,; NАО – количество отказов, приведших к АО ГПА; NНПО – количество отказов, не приведших к АО ГПА.

Для принятия решения об эффективности КМПН значение наработки на отказ не должно быть меньше среднего ресурса ГПА до ремонта – 25 000 ч.

2. Коэффициент готовности означает вероятность того, что СА окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени (кроме планируемых периодов в течение которых применение не предусматривается) и с этого момента будет работать в течение заданного интервала времени. Коэффициент готовности СА рассчитывается следующим образом:

,           (3)

где ТР – время нахождения в работе (календарное); Тв – время восстановления (время поиска и устранения неисправности).

За время нахождения СА в работе принимается фактическая (календарная) наработка в течение рассматриваемого временного периода. Время восстановления рассчитывается как суммарное время вынужденного простоя по причине отказов, приведших и (или) не приведших к АО ГПА за рассматриваемый период [9].

Параметры, необходимые для расчета времени восстановления, вычисляются в процессе математической обработки отчетных форм ССД «Инфотех» за аналогичный период.

В соответствии с требованиями для САУ ГПА коэффициент готовности должен быть не менее 0,98. Мероприятия по повышению надежности признаются неэффективными при коэффициенте готовности меньше указанного значения.

3. Коэффициент технического использования – отношение математического ожидания суммарного времени пребывания объекта в работоспособном состоянии за некоторый период эксплуатации к математическому ожиданию суммарного времени пребывания объекта в работоспособном состоянии и простоев, обусловленных техническим обслуживанием и ремонтом за тот же период. Коэффициент технического использования рассчитывается по формуле:

,           (4)

где ТТОиР – время выполнения ТОиР, ч.

Расчетные параметры ТР и Тв аналогичны указанным ранее. ТТОиР рассчитывается как суммарное время проведения планового ТОиР СА в течение рассматриваемого временного периода. В соответствии с ГОСТ Р 54404–2011 [10] для САУ ГПА коэффициент технического использования должен быть не менее 0,91 (стационарные ГПА) и не менее 0,98 (ГПА с конвертированным двигателем). Мероприятия по повышению надежности признаются неэффективными при коэффициенте готовности меньше указанных значений.

По совокупности перечисленных критериев принимается итоговое решение об эффективности КМПН для каждой эксплуатируемой СА.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сформированная система планирования, разработки и реализации комплекса мероприятий по повышению надежности СА технологического оборудования позволяет разрабатывать целенаправленные мероприятия на основе систематизации полученных данных об отказах и анализа этих данных в целях выявления причин, приведших к неисправности, организовывать эффективное взаимодействие по повышению надежности с заводами – изготовителями (разработчиками) СА и основного технологического оборудования при непосредственном участии департаментов ПАО «Газпром».

Перечень процессов и подпроцессов системы планирования и реализации мероприятий по повышению надежности систем автоматизации

История Астраханского газоперерабатывающего завода (ГПЗ), самого крупного на юге России, началась в 1981 г. 31 декабря 1986 г. с введением в эксплуатацию Астраханского газового комплекса – основного производителя серы в СССР – стартовала разработка Астраханского газоконденсатного месторождения. В настоящее время этот комплекс-гигант занимается переработкой газового конденсата, осуществляет его очистку и фракционирование, а также занимается очисткой газа от кислых компонентов и получением серы методом Клауса. Сырьевой базой Астраханского ГПЗ служат природный газ и газовый конденсат Астраханского газоконденсатного месторождения, поступающие на завод в виде пластовой газожидкостной смеси. Суммарное содержание в газе кислых компонентов – сероводорода и диоксида углерода – составляет около 40 %, этана – 2,25 %. Следует также отметить большой конденсатогазовый фактор – 386 г / м3. Кроме того, газ данного месторождения характеризуется высоким содержанием тяжелых углеводородов группы С5+высшие и достаточным для экономически эффективного извлечения содержанием компонентов сжиженного газа – пропана и бутанов. Проектная годовая мощность завода – 12 млрд м3 газа сепарации и 3 млн т стабильного газового конденсата.

Товарной продукцией Астра-ханского ГПЗ являются:

– товарный газ;

– сера газовая (жидкая, комовая, гранулированная);

– бензин автомобильный, дизельное топливо, котельное топливо (мазут);

– пропан-бутан технический;

– бутан технический.

Астраханский ГПЗ осуществляет ряд химико-технологических процессов: транспорт газа, выделение конденсата и побочных продуктов, забор, переработку и хранение серы и готовой продукции. Основу бухгалтерского учета материально-производственных запасов составляет производственный учет поступившего на Астраханский ГПЗ сырья и выпущенной готовой продукции (рис. 1).

Производственный учет сырья и продукции обеспечивается:

– измерениями потоков сырья и продукции на каждом из этапов технологического цикла добычи, переработки и реализации готовой продукции;

– измерениями параметров, характеризующих потери сырья и продукции производства непрерывного цикла;

– измерениями и регистрацией количественных и качественных характеристик материальных средств, находящихся в процессе производства;

– формированием итоговой отчетности за установленный период (сутки, месяц, год).

Для автоматизированного расчета материального баланса на Астраханском ГПЗ и более точного планирования в рамках Инвестиционной программы ПАО «Газпром» реализовывается проект «Система автоматизированного учета сырья, полупродуктов и товарной продукции на Астраханском ГПЗ» (далее – Система), целями которого являются:

– автоматический контроль и учет количества поступающего в переработку сырья, произведенных полупродуктов, а также товарной продукции, отгруженной потребителю или находящейся в резервуарных парках;

– минимизация потерь поступающего и перерабатываемого сырья, а также поставляемой продукции за счет увеличения точности измерений;

– ведение электронного документооборота;

– формирование отчетности по данным баланса за определенный период (месяц, год), в том числе по объемам списания запасов;

– расчет оптимальных показателей баланса при соблюдении правил корректировки измерений с учетом метрологических погрешностей;

– формирование основных документов производственного учета;

– получение протоколов параметров по сырью и продукции;

– формирование товарно-транспортных накладных.

Общая организационная схема измерений количества сырья, полупродуктов и товарной продукции на Астраханском ГПЗ с указанием основных потоков, на которых проектом предусмотрены узлы и системы измерений, а также весовые комплексы, приведена на рис. 2.

Система состоит из:

– подсистемы автоматизированного учета сырья и промежуточных полупродуктов переработки (узлы измерений);

– подсистемы массового учета сжиженных углеводородов, бензинов, дизельного топлива и стабильного конденсата в резервуарных парках;

– подсистемы массового учета нефтепродуктов и серы при отгрузке в железнодорожные и автоцистерны;

– электронно-вычислительного комплекса, предназначенного для получения информации с узлов и систем измерений.

Подсистема автоматизированного учета сырья и промежуточных полупродуктов переработки содержит узлы измерений количества поступающего на вход Астраханского ГПЗ сырья (газожидкостной пластовой смеси после разделений на фракции методом сепарации высокого давления), узлы измерений промежуточных полупродуктов (стабильного конденсата, широкой фракции легких углеводородов (ШФЛУ) и обессеренного и кислого газа), узлы измерений получаемой товарной продукции (горючего природного газа, поступающего в магистральный газопровод, серы, бензина, дизельного топлива и т. д., направляемых в резервуарные парки хранения).

Подсистема массового учета сжиженных углеводородов, бензинов, дизельного топлива и стабильного конденсата в резервуарных парках выполнена на основе радарных уровнемеров в комплекте с преобразователями давления и температуры. Основное оборудование вышеуказанных узлов и систем измерений соответствует требованиям NASE MR 0175 / ISO 15156 «Промышленность нефтяная и газовая – материалы для использования в средах, содержащих сероводород, при нефте- и газодобыче» [1].

В состав подсистем массового учета нефтепродуктов и серы при отгрузке в железнодорожные и автоцистерны входят автомобильные и железнодорожные весы «АВИТЕК» отечественного изготовителя.

Структура электронно-вычислительного комплекса Системы состоит из уровня вычислителей и автоматизированных рабочих мест (АРМ) операторов, расположенных в центральных операторных и серверной. Электронно-вычислительный комплекс обеспечивает сбор информации с узлов измерений, ее обработку, отображение на рабочих местах операторов, а также ведение архивов. Станции сбора данных предназначены для получения данных с вычислителей расхода газа, предоставления информации для визуализации на АРМ операторов и передачу данных на серверы Системы для последующего хранения и выдачи отчетных документов.

В соответствии с функциональным назначением Систему можно разделить на семь базовых подсистем:

– сбора исходных данных (первичных измерений);

– сертифицированных расчетов: вычислители;

– передачи данных: интерфейс PI SYSTEM [2];

– хранения технологических данных: БДРВ PI SYSTEM;

– интеграции технологических данных с внешними ИС: интерфейс PI SYSTEM;

– администрирования: АРМ администратора;

– представления данных: АРМ пользователей, информационно-управляющая система производственными и технологическими процессами (ИУС ТП).

Функциональная схема Системы приведена на рис. 3.

Подсистема сбора исходных данных предназначена для измерения в автоматическом режиме количества сырья, прошедшего через коммерческие (оперативные) узлы измерений при приеме или отгрузке товарной продукции, а также для обеспечения безопасных условий эксплуатации технологического оборудования системы. Объектами управления являются железнодорожные и автомобильные наливные эстакады, наливные и сливные устройства, насосные станции слива и налива, резервуарные парки, коммерческие (оперативные) узлы измерений.

Подсистема сертифицированных расчетов (вычислители) предназначена для автоматического, исключающего участие операторов, расчета масс остатков товарной продукции в резервуарных парках Астраханского ГПЗ, расчета мас-совых и объемных расходов, массы отгружаемой готовой продукции. Вычислители реализованы на программных средствах, обеспечивающих выполнение сертифицированных расчетов.

Подсистема передачи данных осуществляет унификацию и гарантированную доставку в подсистему хранения технологических дан-ных – систему автоматизированного учета сырья, полупродуктов и товарной продукции (САУ СП и ТП) – из подсистемы сертифицированных расчетов производственных данных без резервирования каналов связи.

Подсистема хранения технологических данных реализована на основе базы данных реального времени (БДРВ) компании OSISOFT (PI SYSTEM) [2].

Подсистема интеграции технологических данных с внешними информационными системами (ИС) Астраханского ГПЗ выполняет функции подготовки и передачи данных (масса расходов, масса остатков, объемные остатки, объемные расходы) в ИУС ТП, а также сбор и передачу данных с ИУС ТП в САУ СП и ТП, в частности значения показателей качества из центральной заводской лаборатории Астраханского ГПЗ.

Подсистема администрирования включает необходимый набор функций для проведения диагностики, настройки и конфигурирования подсистем.

Подсистема представления данных – это единый интерфейс для представления технологических и производственных данных.

Функции представления информации пользователям осуществляются стандартными клиентскими приложениями, которые на программном уровне удовлетворяют следующим требованиям:

– графический человеко-машинный интерфейс, конфигурируемый в режиме онлайн, с использованием мнемосхем, одиночных и групповых трендов, анимации;

– создание сводок, отчетов по оперативным и архивным данным в таблицах MS Excel;

– использование SQL-запросов для обработки архивных и оперативных данных;

– импорт / экспорт данных из офисных программ (MS Excel, MS Word);

– использование Internet/ Intranet-технологий для представления данных;

– использование VBA, VB. NET, C# в качестве языков программирования для написания программ, обрабатывающих данные и расширяющих возможности стандартных клиентских приложений;

– иерархическое представление мнемосхем и отчетов;

– поддержка одновременной работы не менее 50 пользователей.

На рис. 4 в качестве примера работы программы приведена детализация показаний технологических параметров сырья и продуктов переработки по каждому узлу для входных установок сепарации высокого давления поступающей из скважин газожидкостной смеси.

Внедрение Системы позволит реализовать автоматическое выполнение ряда важных функций:

– исключение внесения нерег-ламентированных изменений в данные учитываемого сырья, полупродуктов и товарной продукции;

– применение единого алгоритма расчета суммарных величин (масс) и формирования исходных документов для производственного учета;

– обработка первичных данных для разных отчетов;

– вывод информации на уровень производственного учета и уровень диспетчерского управления;

– ведение автоматизированного бухгалтерского учета.

Кроме того, в рамках выполнения государственной учетной политики в области эффективного использования недр будут обеспечены точность и достоверность измерений:

– количественных и качественных показателей входных и выходных потоков сырья и полупродуктов его переработки (газожидкостной смеси, конденсата газового нестабильного, ШФЛУ и т. д.) с учетом современных требований;

– потоков на технологических установках (в цехах), в межцеховых продуктопроводах и в парках хранения завода для формирования материального баланса завода в дальнейшем;

– отгруженной товарной продукции завода (горючего природного газа, стабильного газового конденсата, продуктов переработки: бензина, дизельного топлива, мазута, пропан-бутановой продукции).

В настоящее время парк систем автоматизации оборудования для компримирования газа на объектах добычи и транспорта представлен современными установками, построенными на импортной и российской элементных базах. В основе лежит однотипная структура системы автоматического управления (САУ) с выделенным центральным программируемым логическим контроллером (ПЛК), или же система разбита на ряд подзадач, реализацией каждой из которых занимается собственный контроллер (рис. 1). При этом ввод-вывод параметров осуществляется через одно или несколько устройств связи с объектом (УСО). Взаимодействие между контроллерами происходит по проприетарным протоколам семейства Industrial Ethernet с использованием на физическом уровне витой пары или оптического канала связи. Реже применяется протокол Modbus RTU / RS-485.

Система состоит из устройства управления, устройств связи с объектом, устройства электропитания, блока экстренного останова и панели резервного управления, соединенных средствами локальной вычислительной сети с верхним уровнем (автоматизированным рабочим местом газоперекачивающего агрегата (ГПА) и автоматизированной системой управления технологическими процессами компрессорного цеха).

Данное оборудование размещается в электротехническом шкафу (или блок-боксах) с обеспечением климатических условий в месте его установки на уровне 20 °С и организацией системы питания контроллерного и периферийного оборудования УСО по первой категории электроснабжения.

Проект автоматизации представляет собой раздел документации, разрабатываемой проектным институтом или инженерной группой завода – изготовителя технологического оборудования, и состоит из схемы автоматизации, кабельных журналов, сметной документации и т. д. Система управления как совокупность технических и программных средств автоматизации, кабельной и коммутационной продукции, контрольно-измерительных приборов и исполнительных механизмов (ИМ) формируется непосредственно на объекте эксплуатации, что способствует выявлению возможных проектных ошибок только на уровне поля. Полный цикл проектирования, строительства и ввода в эксплуатацию объекта составляет, как правило, не менее трех лет.

По статистике основная часть отказов парка САУ происходит по причине сбоев в работе линий связи, датчикового оборудования, контроллеров. Общая наработка на отказ составляет около 50 000 ч.

Надежность САУ определяется наработкой на отказ основного активного оборудования: ПЛК, каналов измерения аналоговых параметров, участвующих в функциях управления и защиты, в том числе частоты вращения турбин, температуры газов, а также каналов управления ИМ.

Вследствие высокой стоимости резервированных систем управления зарубежного производства (включая специальное программное обеспечение верхнего уровня автоматизации) в современных отечественных САУ стали применяться нерезервированные контроллеры. Данный подход обусловлен недостаточной степенью надежности автоматизируемого технологического оборудования, вынужденно резервируемого на объекте (по схеме «1 + 1», «2 + 1» и т. д.). Увеличение количества элементов в системе усложняет и, как следствие, снижает ее надежность, параллельно повышая стоимость оборудования. Упоминаемая выше величина наработки на отказ САУ, выполненных на типовой структуре (рис. 1), совпадает с расчетными показателями (рис. 2) и имеет ограниченные возможности по увеличению значения этого параметра.

Современные САУ устанавливаются в специальных помещениях (блоках, контейнерах) с учетом требований, предъявляемых к типу взрывозащиты, сейсмостойкости и огнестойкости. Там же размещаются датчики и ИМ. Соединение их с входными клеммами технических средств САУ осуществляется посредством кабелей, коммутационных коробок, кабельных эстакад, приямков и узлов прохода непосредственно через стены блоков и контейнеров. Традиционно в аппаратных шкафах подключение к модулям УСО выполняется через промежуточные клеммники. Количество соединений в конкретной линии контроля технологического параметра или в канале управления составляет от двух до пяти (рис. 3).

Таким образом, приоритетной стала задача повышения отказоустойчивости систем за счет сокращения длины кабельных линий и количества клеммных соединений. Размещение аналого-цифрового преобразователя вблизи датчика позволяет снизить капитальные вложения благодаря сокращению длины кабельных линий, клеммных коробок и клемм, кабельных лотков, а также существенно расширить возможности диагностики линии связи.

В настоящее время актуализировались новые требования к САУ, определяемые тенденцией к унификации конструкции ГПА. Эта направленность заключается в разработке единых базовых конструктивных решений технологических блоков и модулей ГПА, исключающих излишнее усложнение системы.

В данном контексте рассматривается блочно-модульная конструкция, состоящая из функционально законченных блоков и модулей высокой заводской готовности, позволяющая с минимальными затратами произвести демонтаж после проведенных заводских испытаний, перевезти ее к месту постоянной эксплуатации, оперативно смонтировать и с минимальным объемом наладочных работ ввести в эксплуатацию. Часть наиболее сложных модулей ГПА может оснащаться локальными системами управления (например, газотурбинной установкой, центробежным газовым компрессором, аппаратом воздушного охлаждения газа). В этом случае высокая заводская готовность унифицированного модуля (включая средства автоматизации и локальные алгоритмы управления оборудованием) означает его способность к функционированию в составе конкретного ГПА. Вместе с тем экономически нецелесообразно оснащать другую часть модулей локальными подсистемами ввиду незначительного объема задач по их автоматизации. После заводских испытаний средства автоматизации этих модулей (аналоговые и дискретные датчики, станции управления) также должны быть готовы к программно-техническому подключению в единую САУ ГПА.

Таким образом, функциональная и техническая интеграция всех подсистем и средств автоматизации унифицированных модулей – главная задача при создании новой САУ ГПА. Вместе с тем установка технических средств автоматизации непосредственно на конструктивные элементы технологического оборудования ГПА требует решения ряда сопутствующих задач: применения адаптированных для работы в расширенных диапазонах температур, вибраций и электромагнитных излучений технических средств с высокой надежностью функционирования и предотвращения остановов технологического оборудования при отказах в работе отдельных элементов системы. Возникает потребность пересмотра подходов к созданию новых САУ ГПА для обеспечения соответствия их функциональности и структуры задачам унификации, использования современных средств автоматизации технологических процессов. Необходимо также разработать ряд технических и организационных решений, обеспечивающих выполнение операций технического обслуживания средств САУ не чаще, чем технологического оборудования ГПА.

В целях устранения названных проблем ПАО «Газпром» перед разработчиками была поставлена задача создания высоконадежных, отказоустойчивых САУ, обеспечивающих установку, монтаж, наладку и испытания автоматики на заводах совместно с технологическим оборудованием при одновременном сокращении продолжительности этих работ на компрессорных станциях.

В процессе решения этой задачи была разработана концепция инновационных систем автоматизации, построенных по распределенной архитектуре без центральных координирующих устройств управления (рис. 4). Основными функциональными узлами этих систем служат агрегатные интеллектуальные станции (АИС).

После согласования указанной концепции развития с машиностроительными предприятиями, поставляющими ГПА, нагнетатели и турбины в ПАО «Газпром», и обсуждения на ряде научно-технических советов, проводимых под эгидой профильных департаментов ПАО «Газпром», была разработана рабочая документация и проведен комплекс приемочных испытаний САУ.

Среди преимуществ новых САУ можно выделить простоту проектирования силами специалистов заводов по производству технологического оборудования и экономичность, достигаемую за счет сокращения объема кабельной продукции и капитальных затрат на создание инфраструктуры САУ. Наращиваемость таких систем производится без выполнения работ по проектированию и перепрограммированию ранее внедренных компонентов. Благодаря использованию функционального резервирования достигается многократное увеличение надежности системы управления. Каждая из АИС решает систему времен-нх булевых и аналоговых функций, реализующих алгоритмы управления технологической подсистемы. Источником информации для нее служат аналоговые и дискретные каналы подсистемы и цифровой код о состоянии других АИС, получаемый из информационной магистрали. Результат функционирования станции выражен аналоговыми и дискретными сигналами управления (вектор управления) и цифровым кодом, характеризующим состояние данной АИС на данный момент и, следовательно, состояние управляемой им технологической подсистемы (информационный вектор).

Ввиду относительной элементарности законов, реализуемых в отдельных АИС, программирование алгоритмов управления и конструктивная привязка к технологическому объекту могут выполняться специалистами заводов – изготовителей технологического оборудования.

Монтаж АИС осуществляется непосредственно на технологическом оборудовании и позволяет сократить на порядок количество кабелей, трудоемкость процесса, а также существенно повысить качество за счет его выполнения в заводских условиях. Объединение АИС на объекте в информационно-управляющую систему заключается в подключении кабеля питания и оптического кабеля для передачи данных.

При производственной необходимости существует возможность поэтапного оснащения АИС технологических узлов ГПА или компрессорного цеха во время плановых капитальных ремонтов.

Повышенная надежность системы достигается благодаря реализации функционального резервирования, при котором сигналы от технологических объектов распределяются таким образом, что отключение одной любой АИС не приводит к прекращению контроля защиты и останову технологического процесса. При этом в отличие от классических дублированных систем удается избежать аппаратной избыточности, вызванной необходимостью резервирования всех датчиков и модулей ввода. В основе функционального резервирования лежат алгоритмы управления САУ, работающие совместно с математическими моделями, связывающими различные технологические параметры объекта управления. При отказе любого канала измерения его значение в общем алгоритме управления замещается рассчитанной по математическим моделям величиной или другим каналом измерения, функционально связанным с неисправным каналом.

Методология структурного программирования САУ для ГПА позволяет осуществлять ее дооснащение какой‑либо дополнительной подсистемой (например, аппаратом воздушного охлаждения газа, системой сухого газового уплотнения и т. п.) без перепрограммирования и доработки остальных АИС. Достаточно подключения к информационной шине ГПА. С этого момента во всех АИС запускается процедура адаптивного распознавания обновленной структуры САУ, в результате которой включаются алгоритмы обработки информационного вектора нового АИС.

К недостаткам данного подхода надо отнести необходимость реализации мер по взрывозащите АИС при установке их во взрывоопасной зоне. Произведенная при автоматизации заводских стендов для испытаний турбин на ряде ГПА апробация подтвердила технико-экономические преимущества, представленные в настоящей статье.

ОСОБЕННОСТИ АЛГОРИТМОВ РЕГУЛИРОВАНИЯ САУ ГПА

В САУ ГПА «Комплекс-Р» используются нестандартные алгоритмы противопомпажного регулирования и защиты газового компрессора и контроля расхода топлива. Уникальность и экономическая эффективность этих алгоритмов подтверждены патентами России [1–6] и успешным опытом их внедрения и эксплуатации.

Для повышения эффективности противопомпажного регулятора разработан алгоритм (рис. 1), обладающий следующими особенностями:

– в качестве регулируемой величины используется отношение тангенса угла наклона линии, соединяющей начало координат напорно-расходной характеристики компрессора с рабочей точкой, к тангенсу угла наклона линии, соединяющей начало координат с точкой, расположенной на линии границы помпажа и имеющей ординату, равную ординате рабочей точки (см. рис. 2). Такой выбор регулируемой величины обеспечивает ее линейное изменение при движении рабочей точки к границе помпажа, в отличие от обычно используемой в регуляторах обратной величины отношения;

– величина коэффициента усиления пропорциональной части (КПЧ) основного контура пропорционально-интегрального регулирования формируется в зависимости от знака управляющего воздействия. При необходимости открытия АПК величина КПЧ в несколько раз больше, чем при необходимости его закрытия. Указанная несимметричность регулятора позволяет достичь большей скорости открытия клапана, чем в обычно применяемых симметричных регуляторах без потери устойчивости процесса регулирования;

– наличие алгоритма форсированного открытия АПК. То есть если в процессе открытия клапана под воздействием основного контура пропорционально-интегрального регулирования рабочая точка продолжает свое движение к границе помпажа и достигает опасного положения, то коэффициент усиления пропорциональной части регулятора скачком возрастает до величины, обеспечивающей открытие клапана с максимальной конструктивно возможной скоростью. Форсированное значение коэффициента усиления сохраняется до тех пор, пока рабочая точка под воздействием открытия клапана не переместится в зону устойчивой работы компрессора;

– присутствует алгоритм автоматического задатчика, предназначенный для упреждающего открытия АПК в условиях, когда рабочая точка, находясь в зоне устойчивой работы компрессора, под воздействием мощного возмущения двигается с большой скоростью к границе помпажа. Алгоритм позволяет контролировать скорость движения рабочей точки к границе помпажа и при превышении заданного значения обеспечивает открытие противопомпажного клапана, не дожидаясь приближения рабочей точки к границе помпажа. Таким упреждающим вступлением в действие контура регулирования удается уменьшить величину динамического заброса регулируемого параметра в опасную область;

– включена дополнительная функция сигнализатора помпажа – программного средства, предназначенного для формирования сигнала в момент фактического начала помпажных толчков. В сигнализаторе имеется два канала, в каждом из которых производится контроль знака и величины производной некоторого заранее выбранного параметра, изменение которого является характерным для начала помпажных колебаний. При превышении производной некоторой величины происходит срабатывание первого канала. Если через заданное время происходит срабатывание и второго канала, то на выходе сигнализатора формируется дискретный сигнал, обеспечивающий полное открытие АПК с максимальной конструктивно возможной скоростью.

Использование описанных особенностей алгоритма противопомпажного регулирования позволяет эксплуатировать автоматизированный компрессор в непосредственной близости от границы помпажа с уменьшенной зоной безопасности, что позволяет расширить зону разрешенных режимов компрессора за счет области, примыкающей к границе помпажа и характеризующейся максимальной экономичностью.

Алгоритм автоматического задатчика, несимметричность регулятора и форсирование коэффициента усиления контура регулирования также используются и в алгоритмическом обеспечении топливного регулятора. В частности в алгоритмах ограничивающего регулирования. Описанные алгоритмы имеют многолетний опыт использования и показали свою высокую эффективность.

ОСОБЕННОСТИ АЛГОРИТМОВ РЕГУЛИРОВАНИЯ САУ КОМПРЕССОРНОГО ЦЕХА

Один из способов увеличения экономичности работы КЦ – использование в САУ ГПА и в САУ КЦ алгоритмического обеспечения, позволяющего уменьшить расход газа, потребляемого газотурбинными установками, входящими в состав КЦ, т. е. позволяющего уменьшить суммарный расход топливного газа. Уменьшение суммарного расхода топливного газа может быть достигнуто путем рационального распределения нагрузок между ГПА КЦ. Транспортирование определенного количества газа при заданной степени повышения давления цеха может осуществляться при различных вариантах распределения общей заданной нагрузки цеха между агрегатами. При этом каждый из агрегатов имеет свою индивидуальную эффективность, следовательно, различные комбинации распределения общей нагрузки цеха между агрегатами характеризуются различным суммарным потреблением топливного газа агрегатами цеха.

Задача оптимального распределения заданной общей нагрузки КЦ между ГПА решается совместным использованием цехового регулятора и агрегатных регуляторов нагрузки. Цеховой регулятор нагрузки предназначен для стабилизации ОТПЦ при заданном распределении общей нагрузки между агрегатами. В качестве ОТПЦ по выбору могут использоваться давление транспортируемого газа в выходном или входном коллекторах цеха, степень повышения давления или расход транспортируемого газа через цех. Цеховой регулятор нагрузки решает поставленную задачу, вырабатывая задания каждому из агрегатных регуляторов.

Известны различные способы распределения общей цеховой нагрузки между агрегатами. Традиционным способом является поддержание одинаковых частот вращения роторов всех работающих компрессоров цеха. При идентичности характеристик ГПА использование этого способа обеспечивает равенство как расходов перекачиваемого газа, так и потребляемых компрессорами мощностей и расходов топливного газа. В действительности характеристики и параметры ГПА могут весьма существенно различаться. Использование этого способа приводит к большей загрузке агрегатов с худшими показателями и поэтому не является оптимальным.

Более распространен способ, при котором поддерживается равенство объемных расходов транспортируемого газа через все работающие компрессоры. Примерно равноценным является способ, при котором поддерживается равенство запасов по помпажу работающих компрессоров. Достоинством последнего является то, что при уменьшении расхода транспортируемого газа рабочие точки всех компрессоров цеха достигают линий настройки их противопомпажных регуляторов одновременно и открытие агрегатных противопомпажных кранов происходит синхронно. Однако в зоне устойчивой работы использование этого способа не обеспечивает максимальной экономии топливного газа.

При реализации любого из описанных способов распределения нагрузки, в случае если любой из агрегатов достигает одного из предусмотренных технологических ограничений, он выводится из алгоритма цехового распределения нагрузки на все время действия ограничения.

Предложенный в данной статье цеховой регулятор на всех режимах обеспечивает такое распределение общей цеховой нагрузки между работающими агрегатами, при котором отношение массового расхода транспортируемого цехом газа к массовому расходу топливного газа, потребляемого суммарно всеми агрегатами цеха, является максимальным. Он состоит из двух основных функциональных узлов: контура стабилизации заданного ОТПЦ и модуля оптимизации расхода топливного газа.

Контур стабилизации действует в реальном масштабе времени и при возникновении рассогласования между заданным значением ОТПЦ и его фактическим значением, превышающим зону нечувствительности контура, по пропорционально-интегральному закону (ПИ-закону) формирует задания агрегатным регуляторам таким образом, чтобы скомпенсировать возникшее рассогласование. При выработке заданий агрегатным регуляторам между ними должно сохраняться соотношение, определенное ранее модулем оптимизации расхода топливного газа.

Модуль оптимизации расхода топливного газа предназначен для перераспределения нагрузок между агрегатами цеха в целях сведения к минимуму суммарного расхода топливного газа, потребляемого всеми агрегатами, при сохранении их общей суммарной нагрузки. Другими словами, модуль оптимизации предназначен для такого изменения массового расхода газа, перекачиваемого каждым ГПА, при котором суммарное количество перекачиваемого всеми ГПА газа сохраняется неизменным, а суммарное количество потребляемого всеми ГПА топливного газа сводится к минимуму.

Модуль оптимизации расхода топливного газа вступает в работу только при установлении статического режима, характеризующегося тем, что рассогласование контура стабилизации ОТПЦ цехового регулятора не превышает величины зоны нечувствительности контура. При этом чтобы избежать раскачивания системы, поиск оптимального для данного режима соотношения между нагрузками агрегатов производится с использованием не реальных ГПА, а их математических моделей. И только после того как оптимальное соотношение найдено, производится медленная пошаговая корректировка нагрузок агрегатов. Если в процессе корректировки контур стабилизации ОТПЦ вступает в работу, корректировка соотношений прерывается до установления нового статического режима.

ОСОБЕННОСТИ АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ УСТАНОВКАМИ, ОБЪЕДИНЕННЫМИ В ОБЩИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС

Еще одной из многих нетривиальных задач, решаемых алгоритмическим обеспечением САУ, является обеспечение стабильной и надежной работы различных технологических установок, объединенных в общий технологический процесс. Ярким примером совместной работы агрегатных, цеховых и станционного регуляторов является оборудование ДКС «Комсомольская» (рис. 3). Станция имеет три ступени сжатия с параллельной работой различного количества агрегатов в каждой из ступеней. Характерной особенностью данной ДКС является то, что между второй и третьей ступенями сжатия газа Комсомольского месторождения в основную магистраль дополнительно в количестве 1 / 3 общего расхода подается газ Муравленковского месторождения. Кроме того, на линии подачи газа Муравленковского месторождения отсутствует арматура для регулирования расхода газа: расход газа определяется давлением в точке смешения. Перед и между ступенями сжатия и после них располагаются цех сепарации газа, аппараты воздушного охлаждения газа, цех очистки газа и другое технологическое оборудование.

Установленная на ДКС автоматизированная система управления технологическим процессом включает станционный регулятор, три цеховых регулятора и агрегатные регуляторы в соответствии с числом ГПА. Цеховые регуляторы первой и второй ступеней сжатия могут эксплуатироваться в двух режимах управления: дистанционном и местном. В режиме дистанционного управления цеховые регуляторы с помощью воздействия на частоты вращения ГПА стабилизируют основной регулируемый параметр каждой из ступеней в соответствии с заданиями, формируемыми станционным регулятором. В процессе регулирования они совместно с агрегатными регуляторами осуществляют распределение нагрузки между работающими агрегатами каждой из ступеней. В режиме местного управления процесс стабилизации основного регулируемого параметра ступеней происходит аналогично, но задания по стабилизируемой величине основного регулируемого параметра ступеней формируются не станционным регулятором, а оперативным персоналом.

В качестве основного регулируемого параметра ступеней по выбору могут использоваться степень сжатия ступени или расход газа через ступень, вычисляемый как сумма расходов газа через все параллельно работающие компрессоры ступени. Кроме контуров стабилизации основного регулируемого параметра каждый из цеховых регуляторов первой и второй ступеней сжатия имеют контуры ограничивающего регулирования:

– КОР максимально допустимого давления газа в выходном коллекторе соответствующей ступени. Он воздействует на частоты вращения ГПА ступени и степень открытия КХР.

– КОР максимально допустимой степени повышения давления газа и максимально допустимой температуры в выходном коллекторе АВО газа для каждой ступени сжатия. Он воздействует на частоты вращения ГПА ступени. Контур ограничения температуры действует только в режиме местного управления цеховых регуляторов.

– КОР минимального запаса до помпажа воздействует на степень открытия КХР, обеспечивая полное закрытие всех агрегатных противопомпажных клапанов.

Станционный регулятор предназначен для стабилизации расхода газа на входе ЦСГ путем формирования заданий цеховым регуляторам первой и второй ступеней сжатия при их работе в дистанционном режиме. Кроме контура стабилизации расхода газа в станционном регуляторе имеются контуры ограничивающего регулирования, воздействующие на частоты вращения ГПА первой и второй ступеней сжатия: КОР максимально допустимого расхода газа от Муравленковского ГП и КОР максимально допустимой температуры газа в выходном коллекторе АВО первой или второй ступени.

Цеховой регулятор третьей ступени может эксплуатироваться только в режиме местного управления. Регулятор обеспечивает стабилизацию основного регулируемого параметра третьей ступени сжатия, а также распределение нагрузки между ГПА третьей ступени сжатия совместно с агрегатными регуляторами.

В качестве основного регулируемого параметра третьей ступени сжатия может по выбору использоваться расход газа на выходе третьей ступени: либо измеряемый при помощи расходомерного устройства, либо вычисляемый как сумма расходов газа через агрегаты третьей ступени, получаемых из агрегатных противопомпажных регуляторов. Кроме контура стабилизации расхода газа в цеховом регуляторе третьей ступени сжатия имеются следующие контуры:

– КОР максимально допустимого давления газа в выходном коллекторе третьей ступени, который воздействует на частоты вращения ГПА третьей ступени и на степень открытия КХР;

– КОР максимально допустимого расхода газа от Муравленковского ГП, который воздействует на частоты вращения ГПА третьей ступени;

– КОР максимально допустимой степени повышения давления газа в третьей ступени сжатия и максимально допустимой температуры газа в выходном коллекторе АВО газа третьей ступени сжатия. Он также воздействует на частоты вращения ГПА третьей ступени;

– КОР минимального запаса до помпажа, который воздействует на степень открытия КХР, обеспечивая полное закрытие всех агрегатных противопомпажных клапанов третьей ступени сжатия.

Описанная система продемонстрировала возможность обеспечения согласованной работы технологического оборудования ДКС «Комсомольская» и была принята в эксплуатацию.

Другим примером сложного технологического процесса является согласованная работа оборудования газового промысла «Бованенково». Основная задача любого газового промысла – обеспечить непрерывную добычу газа, его подготовку к транспорту и подачу в систему магистральных газопроводов. Одними из наиболее уязвимых элементов в технологической цепочке газового промысла являются технологические нитки установок НТС с ТДА. Надежность работы НТС с ТДА определяется стабильностью давления газа на выходе компрессора ТДА (в коллекторе осушенного газа) и недопустимостью выхода значений давления газа за эксплуатационные пределы, определяемые режимами работы ТДА. Как правило, технологический процесс газового промысла предусматривает последовательную работу ниток НТС с ТДА и ДКС. Основным режимом работы является поддержание заданного расхода газа, передаваемого в магистральный газопровод, путем поддержания стабильного расхода газа через нитки НТС с ТДА.

Опыт эксплуатации таких установок показал, что в случае оснащения ДКС цеховым регулятором, реализующим традиционные решения (поддержание давления на выходе ДКС, или расхода газа через ДКС, или степени сжатия ДКС) требуемые показатели стабильности давления газа после НТС с ТДА (на входе ДКС) не выдерживаются. Бóльшую часть времени имеют место отклонения фактического давления на входе ДКС от требуемого значения. Указанные отклонения обусловлены следующими обстоятельствами: несов-падением производительности НТС с ТДА и ДКС из‑за погрешностей узлов измерений расходов и наличия внешних возмущений (таких как изменение давления на выходе ДКС в магистральном газопроводе) и неконтролируемым в части поддержания входного давления ДКС процессом перезагрузки агрегатов КЦ ДКС (заменой одного подключенного к магистральному газопроводу работающего агрегата на другой), выполняемым по командам оператора.

На рис. 4 приведена оптимизированная схема организации связей и взаимодействия САР ДКС и САУ ГПА. Первая обеспечивает автоматическое поддержание давления во входном коллекторе ДКС (после НТС с ТДА) при нормальном режиме работы и автоматизированную перезагрузку агрегатов КЦ ДКС с обеспечением стабильного давления во входном коллекторе ДКС.

Основными возмущающими воздействиями, приводящими к изменениям режима работы НТС с ТДА, являются:

– изменение выходного давления НТС с ТДА при изменении режима по расходу, пуску / останову технологической нитки;

– изменение давления в магистральном газопроводе, связанное с режимом работы единой газотранспортной сети;

– изменение давления газа на входе НТС с ТДА и наличие временнóго промежутка, необходимого для стабилизации расхода газа через НТС с ТДА;

– изменение состава и фазы среды, связанные с особенностями функционирования скважин.

Соответственно, цеховой регулятор должен обеспечивать:

– поддержание основного параметра регулирования – давления газа на входе ДКС (основной параметр регулирования должен задаваться оператором или системой управления верхнего уровня);

– распределение нагрузки между ГПА ДКС;

– предельное регулирование (ограничение) давления газа на входе и выходе ДКС, степени повышения давления (степе-ни сжатия), минимального расхода через компрессоры ГПА.

Предельное регулирование указанных параметров должно осуществляться за счет изменения производительности компрессоров ГПА (опосредованно путем регулирования расхода топлива ГТУ ГПА совместно с регуляторами ГПА) и рециркуляции газа, воздействуя на цеховой КХР.

Каждый из контуров регулирования имеет определенные значения ограничений, устанавливаемые таким образом, чтобы в первоначальный момент времени вступали в действие ограничения по производительности, затем по рециркуляции газа. Если текущее значение давления на входе ДКС достигает минимального ограничиваемого значения первого контура, то этот контур воздействует на частоты вращения ГТУ группы ГПА в сторону их уменьшения и, соответственно, уменьшения производительностей компрессоров ГПА. Если же, несмотря на это воздействие, текущее давление на входе ДКС продолжает уменьшаться и достигает уставки второго контура ограничения, то формируется воздействие на степень открытия КХР: газ из нагнетательного коллектора ДКС перепускается во входной коллектор ДКС. Аналогичные действия производятся при увеличении давления на входе ДКС, но при этом сначала обеспечивается закрытие КХР, а после полного его закрытия осуществляется воздействие, направленное на увеличение частот вращения роторов ГТУ.

Основным рабочим параметром для КОР является давление на входе ДКС, при этом ограничение максимального давления на выходе ДКС имеет наивысший приоритет. При увеличении давления в выходном коллекторе до уставки первого контура ограничения его дальнейший рост предотвращается уменьшением частот вращения ГТУ. В случае если текущее давление продолжает увеличиваться и достигает уставки второго контура, то начинается воздействие на увеличение степени открытия КХР. Ограничение максимально допустимой степени сжатия осуществляется путем уменьшения частот вращения ГТУ ГПА. Ограничение минимально допустимого запаса по помпажу компрессоров ГПА обеспечивается открытием КХР настолько, чтобы запас по помпажу был не менее установленного безопасного значения.

Вследствие наличия инерционного запаздывания цехового КХР, обусловленного его конструкцией, при формировании воздействия на положение КХР со стороны цехового регулятора необходимо одновременно соответствующим образом воздействовать на степень открытия агрегатных АПК. Для компенсации инерционных задержек в цеховом регуляторе вычисляется рассогласование величин управляющего воздействия и текущего положения КХР, а также величины несоответствия требуемого в настоящий момент расхода газа и фактического расхода газа через КХР. Если величина рассогласования оказывается больше заданного значения, то вычисленная величина распределяется между агрегатными линиями рециркуляции компрессоров таким образом, чтобы массовые расходы рециркуляции через все АПК компрессоров были примерно одинаковыми, а в сумме равными разнице между ожидаемым и фактическим расходами через КХР. По мере уменьшения вычисляемого рассогласования производится соответственное прикрытие всех АПК агрегатов с сохранением одинаковых расходов рециркуляции через них, вплоть до полного их закрытия и сведения рассогласования к нулю. Алгоритмическое обеспечение регуляторов позволяет реализовать описанные выше режимы.

Для сведения к минимуму возмущений, возникающих при замене подключенного к магистральному газопроводу работающего ГПА на другой, в цеховом регуляторе ДКС реализован алгоритм, состоящий из следующих операций:

– с автоматизированного рабочего места оператора КЦ задается номер выгружаемого агрегата из числа работающих в режиме «Магистраль» под управлением САР группы ГПА и номер нагружаемого ГПА из числа резервных агрегатов;

– автоматически формируется команда на открытие КХР до заданного положения;

– по достижении заданного положения КХР автоматически формируется команда в САУ нагружаемого агрегата для перевода агрегата из режима «Кольцо» в режим «Магистраль»;

– переход нагружаемого агрегата в режим «Магистраль» происходит под управлением САУ ГПА;

– по достижении значения давления газа в нагнетательном трубопроводе нагружаемого агрегата, равного значению давления газа в выходном коллекторе цеха, САУ ГПА формирует команду на открытие крана № 2 нагружаемого ГПА;

– одновременно с формированием команды на открытие крана № 2 нагружаемого ГПА по измеряемым параметрам производится вычисление текущего расхода газа через компрессор нагружаемого ГПА. По значению этого расхода рассчитывается задание на текущее открытие КХР. Таким образом, происходящее за счет нагружаемого ГПА увеличение общего расхода газа, отбираемого из входной магистрали всеми ГПА группы, компенсируется открытием КХР. Возможная неточность компенсации изменяющегося расхода открытием КХР может привести к значительному отклонению от уставки давления газа во входном коллекторе ДКС. Во избежание этого осуществляется вычисление фактического отклонения давления от уставки, и при превышении этого отклонения от заданного значения (конфигурируемый параметр) в зависимости от знака отклонения производится уменьшение или увеличение скорости открытия КХР (в задание на степень открытия КХР вводится соответствующая поправка);

– по достижении значения частоты вращения ротора ГТУ нагружаемого ГПА значения частоты вращения ротора ГТУ выгружаемого ГПА формируется команда на перевод выгружаемого ГПА в режим «Кольцо» и его вывод из‑под управления со стороны цехового регулятора с одновременным вводом нагружаемого ГПА под управление цеховым регулятором,

– по мере открытия АПК выгружаемого ГПА и уменьшения частоты вращения ротора его ГТУ снижается объем газа, отбираемого из входного коллектора ДКС выгружаемым ГПА, в соответствии с чем производится прикрытие КХР.

По достижении краном № 2 выгружаемого ГПА закрытого положения формируется команда на полное закрытие КХР. После полного закрытия КХР, выдержки заданного времени (конфигурируемый параметр), требующегося для окончания всех переходных процессов и установления статического режима алгоритм перезагрузки ГПА считается законченным.

Выполненные на объекте проверки алгоритма автоматической перезагрузки агрегатов показали его высокую эффективность: наибольшее отклонение фактического значения давления газа на входе ДКС от заданного значения составило меньше 0,5 %, а весь процесс перезагрузки занял 6 мин. При этом процесс перезагрузки ГПА не оказал никакого влияния на работу ниток НТС с ТДА. Продолжительность перезагрузки ГПА, выполняемой под управлением оперативного персонала, составляет порядка 10–15 мин и во многом зависит от квалификации персонала. Его квалификация также существенно влияет и на степень воздействия перезагрузки ГПА на работу ниток НТС с ТДА.

Эффективность описанного алгоритмического обеспечения цехового регулятора прежде всего заключается в высокой точности и надежности стабилизации давления на выходе ниток НТС с ТДА (во входном коллекторе ДКС). Благодаря этому достигается бесперебойная работа ТДА, что, в свою очередь, обеспечивает стабильную подачу газа в магистральный газопровод. Существенное сокращение времени перезагрузки агрегатов позволяет значительно сократить потери в суммарной производительности ДКС в процессе перегрузки ГПА.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной статье рассмотрены особенности алгоритмического обеспечения САУ, используемых как для автоматизации ГПА, так и в качестве систем автоматизации КЦ и ДКС. Кроме традиционно применяющихся в САУ ГПА и оборудования КЦ в целом алгоритмов, авторами разработаны специальные алгоритмы управления, включая алгоритмы автоматического регулирования, направленные на увеличение экономичности автоматизируемого оборудования и расширяющие функциональные возможности САУ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

List of abbreviations

АВО – аппарат воздушного охлаждения

АПК – антипомпажный клапан

ГП – газовый промысел

ГПА – газоперекачивающий агрегат

ГТУ – газотурбинная установка

ДКС – дожимная компрессорная станция

КОР – контур ограничивающего регулирования

КХР – кран холодной рециркуляции

КЦ – компрессорный цех

МГ – магистральный газопровод

НТС – низкотемпературная сепарация газа

ОТПЦ – основной технологический параметр цеха

САР – система автоматического регулирования

САУ – системах автоматического управления

ТДА – турбодетандерный агрегат

ЦСГ – цех сепарации газа

ЦОГ – цех очистки газа

ACS – automatic control systems

ACU – air cooling unit

AMS – automatic management system

ASV – anti-surge valve

BCS – boosting compressor station

CP – compressor shop

CRV – cold recirculation valve

GF – gas field

GPU – gas pumping unit

GSP – gas separation plant

GTP – gas treatment plant

GTU – gas turbine unit

LCL – loop of limitating control

LTS – low-temperature gas separation

MGP – main gas pipeline

MTPP – shop main technological parameter

TEU – turbo-expander unit

Применение активных магнитных подшипников вместо традиционных масляных для роторов центробежных компрессоров (ЦБК) обладает рядом преимуществ: позволяет исключить затраты на маслоснабжение ЦБК, повысить эффективность компрессора, снизить износ его механических частей за счет бесконтактного вращения ротора, улучшить качество перекачиваемого газа, а также расширить возможности диагностики компрессорного оборудования. Снижение капитальных вложений и эксплуатационных расходов на транспорт газа, которое достигается за счет применения технологии магнитных подшипников, обусловило заинтересованность ПАО «Газпром» в развитии систем электромагнитного подвеса (СЭМП). Широкое применение СЭМП на объектах газовой промышленности стало возможным благодаря успешному решению ряда научно-технических задач, связанных с отработкой методик расчета и проектирования электромагнитных подшипников для компрессоров мощностью до 25 МВт. Однако создание высоконадежной системы управления электромагнитным подвесом все еще остается весьма актуальной задачей. Сложность алгоритмов регулирования, высокие требования к быстродействию, помехозащищенности и стабильности характеристик, а также отраслевые требования к техническим средствам автоматизации, их надежности и ремонтопригодности показали необходимость оснащения СЭМП цифровыми микропроцессорными системами управления.

ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ ПОДВЕСОМ

Первой отечественной реализацией системы такого класса стала система автоматического управления электромагнитным подвесом (САУ ЭМП) «Неман-100», отвечающая современным требованиям по точности, надежности и сервисным функциям, предъяв-ляемым к автоматизированным системам газоперекачивающих агрегатов (ГПА). Опытный образец прошел испытания на компрессорной станции «Помарская» ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в 2014 г. Внедрение современных цифровых технологий в ходе данной работы позволило значительно повысить показатели наработки на отказ систем электромагнитного подвеса, а также улучшить их эксплуатационные характеристики [1]. Следующим этапом работ по данной тематике стало решение указанных задач: замена импортных комплектующих отечественными аналогами, оптимизация габаритно-установочных размеров и расширение сервисных функций. Пилотный образец модернизированной системы управления магнитным подвесом на базе российских программно-технических средств (ПТС) в комплекте с подшипниками производства АО «Корпорация ВНИИЭМ» апробирован на компрессорной станции «Лукояновская» ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в 2018 г.

Основными элементами цифровой СЭМП (рис. 1) являются микропроцессорная САУ ЭМП и электромеханические узлы (статорная и роторная части электромагнитов). Рассматриваемая САУ ЭМП включает шкаф управления (ШУ) и систему измерения положения ротора.

Система измерения реализована на базе вихретоковых датчиков перемещения и вторичных преобразователей (драйверов). Датчики подключаются по дифференциальной схеме для уменьшения уровня синфазных помех. Вихретоковый принцип измерения позволяет с высокой точностью и чувствительностью измерять положение ротора в полости нагнетателя с полосой пропускания от 0 до 10 кГц. На основании показаний датчиков положения рассчитываются значения виброперемещений ротора и величины сдвига от центрального положения в радиальных и осевом направлениях. Высокое быстродействие вторичных преобразователей датчиков позволяет использовать сигналы положения ротора в системе автоматического регулирования положения САУ ЭМП с целевой частотой дискретизации. Отличительной особенностью данной системы измерения является возможность проведения метрологического контроля без разборки нагнетателя.

В шкафу управления САУ ЭМП размещены управляющие программно-аппаратные средства системы, усилители мощности и вспомогательная аппаратура. В ходе работ реализована децентрализованная структура построения САУ ЭМП с использованием отдельных контроллеров и усилителей мощности на каждую ось управления (рис. 1). Данное решение позволяет оптимизировать нагрузку на аппаратные средства в условиях работы цифрового регулятора с временем цикла около 0,080–0,100 мс. Такое быстродействие системы управления обеспечивает заданную жесткость СЭМП, смещение резонансных частот валопровода ЦБК за рабочий диапазон частоты вращения ротора и, как следствие, улучшает качество и надежность регулирования. Для реализации новой структуры системы потребовалось разработать унифицированные процессорные и силовые модули заданного быстродействия и конструктивного исполнения.

Процессорные модули представляют собой контроллеры широтно-импульсной модуляции (ШИМ-контроллеры) (рис. 2), обеспечивающие управление положением ротора по одной координате, формируя сигналы управления током пары электромагнитов. В модуле осуществлены аналого-цифровое преобразование сигнала положения ротора, цифровая фильтрация данных, контроль тока в электромагнитах, программная реализация пропорционально-интегрально-дифференцирующих (ПИД) регуляторов, а также формирование массива технологической и диагностической информации. Каждый ШИМ-контроллер, используя потенциальные и токовые сигналы, в режиме широтно-импульсной модуляции взаимодействует с отдельными модулями усилителя мощности. Частота модуляции соответствует частоте работы цифрового регулятора тока в электромагнитах и регулятора положения ротора. Такая синхронизация позволяет снизить уровень помех на входе цифровых регуляторов.

Характеристики силовых модулей (рис. 3) спроектированы исходя из параметров обмоток всего мощностного ряда электромагнитных подшипников роторов ЦБК, применяемых на объектах ПАО «Газпром». Схема усилителя мощности рассчитана на работу с напряжением питания до 600 В и коммутацией токов до 50 А. В модуле используются интеллектуальные силовые ключи, выполненные в виде моноблоков с IGBT-транзисторами и оппозитными диодами. Для защиты от переходных перенапряжений и для снижения динамических потерь в силовых ключах в модулях установлены снабберные конденсаторы. Выбранный тип силовых ключей (IGBT – Insulated Gate Bipolar Transistor) обеспечил необходимую частоту коммутации сигнала управления при высоких значениях напряжения питания электромагнитов. Достигнутая частота коммутации сигнала (12 кГц) соответствует целевому быстродействию по каналам управления системы, а выбранное напряжение питания электромагнитов (до 350 В) обеспечивает соответствующую скорость изменения тока в высокоиндуктивных обмотках электромагнитных подшипников и, как следствие, значительный запас устойчивости системы регулирования.

Кроме рассмотренных выше специализированных блоков, в составе САУ ЭМП применены серийные промышленные комплектующие и ПТС отечественного производства. При выборе ПТС обеспечено их сопряжение (унификация) с аналогичными системами управления ГПА, что сокращает время на пусконаладочные работы систем автоматизации ГПА и облегчает техническое сопровождение системы агрегатной автоматики как единого комплекса. Особое внимание уделено повышению надежности схемы электропитания, а также стабильности работы ПТС в широком диапазоне температуры эксплуатации.

РЕАЛИЗАЦИЯ СЕРВИСНЫХ ФУНКЦИЙ

Опыт внедрения и эксплуатации систем магнитного подвеса показал целесообразность включения элементов вибродиагностики и некоторых сервисных функций в состав системы. В рамках данной задачи в центральном вычислительном модуле реализованы: формирование осциллограмм сигналов, поступающих в САУ ЭМП, и вывод их на экран панели оператора в виде спектра (рис. 4), расчет амплитуды и фазы колебаний ротора, расчет осевой силы. Также разработаны автоматизированные функции настройки параметров регуляторов и фильтров, построения амплитудно-частотных (АЧХ) и фазочастотных (ФЧХ) характеристик системы регулирования для проверки устойчивости (рис. 5), функции проверки защиты, ведения архива событий, параметризации и калибровки измерительных каналов, тарировки осевой силы. Разработанные сервисные функции позволили отказаться от специального оборудования и приборов при вводе в эксплуатацию и при техническом сопровождении систем магнитного подвеса.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Перспективы развития СЭМП связаны с использованием преимуществ цифровой архитектуры для реализации дополнительных алгоритмов диагностики и синтеза новых структур регуляторов. Дальнейшее расширение диаг-ностических функций направлено на мониторинг состояния электромагнитов, в том числе на постоянный контроль обрыва, короткого замыкания катушек электромагнитов, замыкания пластин шихтованной стали ротора электромагнитов, контроля состояния страховочных подшипников исходя из траектории движения по ним ротора при проведении тестов. Функции вибрационной диагностики дают возможность оценить состояние механической части, например, остаточный дисбаланс ротора по величине первой оборотной частоты вибрации. Возможности системы позволяют осуществлять диагностику компрессорного оборудования за счет мониторинга отклонений от базового вибрационного портрета ЦБК.

Задача создания многосвязного регулятора положения ротора тесно связана с особенностями режима работы на дожимных компрессорных станциях, отличающегося более жесткими условиями по степеням сжатия и входному давлению, а также использованием гибких роторов. Особое внимание на таких объектах должно быть уделено контролю качества механической части системы, в том числе балансировке валопровода ЦБК для уменьшения уровня вибрации, вызванной остаточным дисбалансом. Для этой цели в САУ ЭМП реализована программа расчета параметров для механической подбалансировки валопровода нагнетателя, рассчитывающая данные балансировки ротора ЦБК в собственных опорах без демонтажа роторной части.

В настоящее время самый актуальный вопрос при разработке и модификации отечественных систем управления – импортозамещение электронных компонентов. Ключевыми и наиболее технологически сложными направлениями при этом являются создание и организация производства микропроцессоров, а также последующее конструирование изделий на их базе. Такая работа проводится и в рамках развития систем автоматизации объектов газовой промышленности. В частности, завершается адаптация центрального модульного контроллера МК150–02 с российским микропроцессором типа Baikal-T1 [2] для применения в составе САУ ЭМП. В целях реализации решений в области промышленной автоматизации разработчиками выполнен перевод контроллера на работу под управлением защищенной операционной системой реального времени «Нейтрино», реализованы промышленные протоколы FBUS и Modus TCP, а также сторожевой таймер. При этом благодаря использованию кроссплатформенной инструментальной системы прикладное программное обеспечение практически не требует переработки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время на объектах ПАО «Газпром» в составе ЦБК 16 МВт и 25 МВт эксплуатируется более 80 систем на базе рассмотренной в статье САУ ЭМП. Подробно отработаны и задокументированы методики настройки, метрологического контроля и технического обслуживания. Решены вопросы информационной безопасности. Для повышения уровня подготовки эксплуатирующего персонала на базе учебного центра ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» создан стенд-имитатор компрессора с электромагнитными подшипниками [3]. На примере сотрудничества с ПАО «ИСКРА» в рамках проекта «Расширение компрессорной станции «Елизаветинская» проработаны вопросы поставки и испытаний на заводском стенде в составе ЦБК единого комплекта САУ ЭМП и электромагнитов.

Достигнутые результаты в разработке и апробации отечественного комплекта активных электромагнитных подшипников в сочетании с газодинамическими уплотнениями позволяют обеспечить потребность газовой промышленности в «сухих» ЦБК, повысив технико-экономическую эффективность транспорта природного газа исключительно благодаря российским технологиям и имеющейся научно-технической базе российских предприятий.

Обеспечение безопасного функционирования магистральных газопроводов является одной из приоритетных задач ПАО «Газпром». Требуемый уровень надежности и безопасности газотранспортных систем осуществляется за счет их телемеханизации. Системы линейной телемеханики (СЛТМ) обеспечивают непрерывный автоматический контроль за объектами линейной части газотранспортной системы, дистанционное автоматизированное управление линейными объектами, а также идентификацию и локализацию аварий на газопроводах.

Современные решения и подходы к телемеханизации объектов линейной части представлены на примере системы линейной телемеханики «СТН-3000‑Р» производства АО «АТГС», выполненной на базе программно-технических средств российского производства и полностью соответствующей требованиям ПАО «Газпром», предъявляемым к системам автоматизации линейных объектов [1].

ОБЪЕКТЫ ТЕЛЕМЕХАНИЗАЦИИ

Системы линейной телемеханики применяются на следующих производственно-технологических объектах комплекса транспортировки газа [2]:

– крановые узлы на линейной части магистральных газопроводов, на перемычках между нитками газопроводов, на газопроводах-отводах и речных (дюкерных) переходах;

– переходы магистрального газопровода через железнодорожные пути, автомобильные дороги, естественные и искусственные препятствия;

– узлы запуска и приема внут-ритрубных устройств;

– узлы редуцирования газа на магистральных газопроводах (УРГ);

– газораспределительные станции (ГРС);

– газоизмерительные станции (ГИС);

– системы энергоснабжения производственно-технологических объектов линейной части магистральных газопроводов, газопроводов-отводов, продуктопроводов и межпромысловых коллекторов газовых месторождений;

– станции катодной защиты, расположенные на производственно-технологических объектах линейной части магистральных газопроводов, газопроводов-отводов, продуктопроводов и межпромысловых коллекторов газовых месторож-дений.

ЗАДАЧИ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНОЙ ТЕЛЕМЕХАНИКИ

Благодаря информации, предоставляемой СЛТМ, персонал газотранспортной организации может обеспечить безопасное и эффективное управление технологическим процессом транспортировки газа с возможностью непрерывного контроля технологических параметров и оперативного реагирования в штатных и нештатных ситуациях, а также снизить возможный ущерб за счет предотвращения аварийных ситуаций и оперативной локализации аварийных участков на линейной части газопроводов.

СТРУКТУРА СЛТМ

Система линейной телемеханики представляет собой территориально-распределенную двухуровневую автоматизированную систему управления. На верхнем уровне СЛТМ осуществляются дистанционный контроль и управление технологическим оборудованием, организация человеко-машинного интерфейса, накопление информации о ходе технологического процесса и действиях оперативного персонала. Верхний уровень состоит из пункта управления (ПУ ТМ) и в ряде случаев промежуточных пунктов управления (ППУ ТМ), предназначенных для управления обособленными группами линейных объектов [3]. На нижнем уровне СЛТМ выполняются сбор, первичная обработка и передача информации по каналу связи на верхний уровень СЛТМ, а также формирование управляющего воздействия на исполнительные устройства по командам, поступающим с верхнего уровня СЛТМ. Нижний уровень СЛТМ состоит из контролируемых пунктов телемеханики (КП ТМ) и систем автоматического управления (САУ) оборудованием производственно-технологического объекта.

Необходимо отметить, что построение системы линейной телемеханики в большой степени определяется структурой и средствами технологической связи, обеспечивающими передачу информации между уровнями СЛТМ [3]. Также технологическая связь накладывает ограничения на такие технические характеристики СЛТМ, как объем телемеханизации и быстродействие. Если в первых СЛТМ для передачи данных между верхним и нижним уровнями применялись модемы и радиомодемы, обеспечивающие скорость передачи данных не более 9,6 кбит / с, то в настоящее время основной средой передачи данных стали локальные вычислительные сети (ЛВС), использующие транспортный протокол TCP / IP. Поэтому основными каналами передачи данных в современных системах телемеханики стали:

– волоконно-оптические линии связи (ВОЛС);

– системы широкополосного беспроводного доступа (ШПД);

– спутниковые каналы связи.

Широкое распространение вычислительных сетей позволило не только значительно увеличить объем и скорость передачи данных между КП ТМ и ПУ ТМ, но также использовать все возможные методы резервирования каналов передачи данных, применяемые в локальных и глобальных вычислительных сетях.

Типовая структура современной СЛТМ представлена на рис. 1.

КОНТРОЛИРУЕМЫЙ ПУНКТ

Контролируемый пункт современной СЛТМ кроме стандартных функций доставки информации от аналоговых и дискретных датчиков и передачи команд телеуправления обеспечивает контроль достоверности получаемой информации от контрольно-измерительных приборов и автоматики, диагностику нештатных ситуаций по косвенным признакам, автоматическое управление технологическим оборудованием по сложным алгоритмам, управление системой коррозионной защиты трубопровода, управление системой энергоснабжения, охранную сигнализацию объекта и многое другое. Рассматриваемый КП СЛТМ может выполнять алгоритмы управления любой сложности, что позволяет реализовать систему автоматического управления ГРС и ГИС на тех же программно-технических средствах. Такое решение представлено на рис. 2. Оно обеспечивает бесшовную интеграцию САУ ГРС и САУ ГИС в систему линейной телемеханики газотранспортного предприятия и позволяет получать с уровня ПУ ТМ доступ к информации о расходе и физико-химических свойствах газа в режиме реального времени, чтению архивов данных, недоступных ранее, а также выполнению дистанционной диагностики оборудования САУ ГРС и САУ ГИС.

В настоящее время основной объем информации в системе линейной телемеханики генерируется устройствами и системами, оснащенными собственными микропроцессорными системами управления и передающими информацию по цифровым интерфейсам. Цифровые интерфейсы имеют регуляторы, станции катодной защиты, автоматические пункты секционирования, счетчики электроэнергии и т. д. Во многих случаях эти устройства несовместимы друг с другом, и КП СЛТМ становится коммуникационным центром, обеспечивающим сбор информации со всех интеллектуальных приборов и ее передачу на пункт управления, как показано на рис. 3.

Срок службы современной системы линейной телемеханики составляет 15 лет. За это время многое может измениться: технологическое оборудование, приборы КИПиА, системы энергоснабжения и т. п. Применение технологических языков программирования в соответствии со стандартом МЭК 61131–3 (IEC 61131–3) [4] для создания программного обеспечения контролируемых пунктов позволяет организовать его сопровождение и доработку силами эксплуатирующей организации для реализации новых функций, а также для подключения дополнительного оборудования.

ЭЛЕКТРИФИЦИРОВАННЫЕ И АВТОНОМНЫЕ КП ТМ

Техническая реализация КП ТМ определяется условиями эксплуатации программно-технических средств, развитостью инфраструктуры линейных объектов, технологическими решениями построения линейных объектов и другими факторами.

Традиционные проектные решения по телемеханизации линейных объектов магистральных газопроводов предусматривают их электрификацию. В этом случае КП ТМ получает электропитание от централизованных источников электроэнергии (трансформаторных подстанций, блочно-комплектных электростанций и др.), как показано на рис. 4.

В ряде случаев подвод электроэнергии к производственным площадкам телемеханики выполнить невозможно, например, при расположении КП ТМ на особо охраняемых природных территориях. В других случаях подвод электроэнергии к производственным площадкам является экономически нецелесообразным. Для таких объектов используются КП ТМ с возобновляемыми источниками электропитания (ВИЭ). Благодаря надежности и простоте эксплуатации наибольшую популярность получили ВИЭ на базе солнечных батарей. Низкое энергопотребление современных систем линейной телемеханики позволяет с помощью солнечных батарей обеспечивать электропитание контролируемых пунктов, контрольно-измерительных приборов и исполнительных устройств даже на многониточных магистральных газопроводах, как показано на рис. 5.

Для однониточного магистрального газопровода или газопровода-отвода контролируемый пункт может быть выполнен в виде шкафа, предназначенного для установки на открытых площадках, и размещен в периметре крановой площадки, как показано на рис. 6. Данное решение наиболее популярно в густонаселенных районах, т. к. не требует землеотвода для установки КП ТМ. В большинстве случаев в периметре крановой площадки удается выделить невзрывоопасную зону, в которой можно разместить КП ТМ в общепромышленном исполнении. При ограниченных размерах крановой площадки, в которой вся ее площадь является взрывоопасной зоной, применяются автономные КП ТМ во взрывозащищенном исполнении.

Для передачи информации между автономными КП ТМ и ПУ ТМ применяются беспроводные каналы связи: радиоканал УКВ или канал мобильной связи (GSM). Контролируемые пункты телемеханики предназначены для эксплуатации в жестких условиях при температуре окружающей среды до –40 °С, а в некоторых случаях и до –50 °С, что особенно важно для КП ТМ с ВИЭ, на которых невозможно обеспечить обогрев оборудования даже в штатных режимах работы [5].

КОНТРОЛЬ ЗАГАЗОВАННОСТИ ПЕРЕХОДОВ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГАЗОПРОВОДОВ ЧЕРЕЗ АВТОМОБИЛЬНЫЕ И ЖЕЛЕЗНЫЕ ДОРОГИ

Частным случаем автономного КП ТМ является контролируемый пункт на переходе магистрального газопровода через автомобильную или железную дорогу, предназначенный для оперативного выявления утечек газа в местах пересечения магистрального газопровода с транспортной инфраструктурой. Выявление утечки газа выполняется путем постоянного измерения концентрации метана в вытяжной свече, установленной на защитном футляре в месте пересечения магистрального газопровода с автомобильной или железной дорогой, как показано на рис. 7. В связи с отсутствием электроснабжения, а также выделенных участков земли для установки полноценного КП ТМ с ограждением и техническими средствами охраны для контроля загазованности переходов получили распространение специализированные контролируемые пункты, имитирующие технологическое оборудование и устанавливаемые непосредственно на вытяжной свече (см. рис. 8).

Контролируемый пункт телемеханики контроля загазованности переходов имеет сверхнизкое энергопотребление и питается от встроенного аккумулятора, рассчитанного на работу в течение года без подзарядки. Измерение концентрации метана выполняется постоянно, и при превышении установленного порога по каналу GSM на пункт управления передается аварийное сообщение. Для контроля работоспособности КП ТМ по расписанию один раз в сутки передает на ПУ ТМ сведения о своем состоянии.

ПУНКТ УПРАВЛЕНИЯ

На пункте управления системы телемеханики решаются следующие задачи:

– сбор, обработка и отображение параметров линейной части, САУ ГРС, ГИС, УРГ в режиме реального времени;

– дистанционное управление и регулирование;

– контроль значений параметров, аварийная сигнализация;

– сбор и хранение архивов, построение трендов;

– создание отчетов;

– информационный обмен с вышестоящей системой оперативно-диспетчерского управления.

Для обеспечения надежности на ПУ ТМ выполняется резервирование серверов, жестких дисков, сетевых интерфейсов. В целях контроля работоспособности проводится мониторинг программно-технических средств (загрузки процессора, заполненности жестких дисков, объема используемой памяти и т. п.), а также мониторинг каналов связи.

Для выявления на ранних этапах нештатных ситуаций на ПУ ТМ реализованы следующие дополнительные функции:

– по состоянию кранов и значению давления производится расчет состояния участков линейной части «в работе», «остановлен (под газом)», «остановлен (без газа)», «авария». Вручную участок может быть переведен в состояние «проводятся плановые работы». Состояние участков отображается цветом на видеокадре, что позволяет избежать ошибок при переключении запорной арматуры как в ходе плановых работ, так и в процессе локализации аварийного участка;

– предупредительные уставки давлений и температур по линейной части и входам ГРС подстраиваются к текущему значению параметров в режиме «одной кнопки». Это позволяет использовать узкий коридор предупредительных уставок (например, ±0,1 МПа, ±2 °С), немедленно оповещать диспетчера о любом изменении режима газотранспортной системы;

– система выявления нештатных ситуаций анализирует принимаемые параметры по линейной части на допустимость. Например, неравенство давлений газа до и после крана при открытом кране, выход разницы давлений в начале и в конце участка магистрального газопровода за установленную величину и т. д. При невыполнении соотношений сообщение о наличии проблемы направляется эксплуатационному персоналу.

Вычислительная мощность и высокая надежность современного ПУ ТМ позволяют использовать его в качестве полноценной системы диспетчерского контроля и управления филиала, исключив промежуточный уровень ПУ линейного объекта, как показано на рис. 9. Такое решение позволяет сократить эксплуатационные затраты, увеличить быстродействие системы диспетчерского контроля и управления и в большинстве случаев повысить надежность управления производственно-технологическим комплексом.

НОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ

Развитие высокоскоростных сетей связи и широкое распространение протокола TCP / IP в качестве стандартного протокола транспортного уровня позволили совмещать в одном канале связи данные, передаваемые по разным протоколам. Это в значительной мере меняет концепцию СЛТМ как системы, состоящей из однотипных контролируемых пунктов и пункта управления. Теперь любое устройство, применяемое на линейной части магистрального газопровода, потенциально может независимо от контролируемого пункта телемеханики передавать данные непосредственно на пункт управления. В этом случае для приема информации на ПУ ТМ возможно применение широко распространенной технологии OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) [6], предоставляющей доступ к данным с помощью стандартизованных механизмов. Таким образом, система линейной телемеханики трансформируется в полноценную автоматизированную систему управления линейной частью (АСУ ЛЧ), как показано на рис. 10.

Преимущества такого решения очевидны:

– обеспечивается передача на ПУ ТМ полного объема информации, предусмотренного разработчиком устройства без ограничений, накладываемых интерфейсом или протоколом КП ТМ;

– обеспечивается выполнение расширенных функций, предусмотренных производителем устройства, например, функций диагностики или передачи архивной информации, которые могут быть реализованы на автоматизированных рабочих местах (АРМ) профильных специалистов;

– снижается сложность и сокращаются сроки пусконаладочных работ за счет применения готового программного обеспечения, поставляемого вместе с устройством.

Достоинства предлагаемого решения можно наглядно продемонстрировать на примере автоматических пунктов секционирования (реклоузеров), применяемых в системе электроснабжения линейной части магистральных газопроводов. Микропроцессорная система управления, входящая в состав реклоузера, содержит значения нескольких сотен параметров. Диспетчеру линейного ПУ магистрального газопровода такой объем информации не нужен, и при передаче данных от реклоузера на пункт управления по традиционной схеме через КП ТМ все эти данные остаются невостребованными. При современном подходе весь набор параметров реклоузера может быть доставлен на ПУ ТМ и проанализирован на выделенном АРМ работниками службы электрохимзащиты с помощью специализированного программного обеспечения, поставляемого вместе с реклоузером.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современный уровень развития программно-технических средств позволяет создавать принципиально новые системы линейной телемеханики более высокого качества, которые могут обрабатывать в реальном времени большие объемы информации и имеют возможность интеграции в многоуровневые системы управления производственно-технологическими комплексами.

ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Согласно СТО Газпром 5.37–2011 [1], узлы учета газа классов А, Б и В должны выполнять функции автоматического определения компонентного состава газа и его плотности при стандартных условиях. На данный момент не все узлы измерения соответствуют данному требованию, следовательно, плановое строительство новых и модернизация существующих узлов потребуют серьезных материальных затрат на оснащение системами измерения физико-химических параметров (ФХП) газа.

При организации системы количественного учета природного газа, а также для вычисления объемного расхода газа, приведенного к стандартным условиям, обычно применяют один из следующих методов (по ГОСТ 8.611–2013, п. 6.3.1 [2]):

– PTZ-пересчет (является действующей методикой, реализованной в расходомерах Turbo Flow UFG). Применяется к газам, для которых имеются данные о коэффициенте сжимаемости, рассчитываемом на основе известного компонентного состава газа;

– -пересчет (по плотности). Применяется к газам, для которых отсутствуют данные о коэффициенте сжимаемости (компонентном составе) или точность существующих расчетных методов не удовлетворяет требованиям ГОСТа.

В настоящее время контроль ФХП транспортируемого природного газа на узлах измерения осуществляется с помощью потоковых автоматизированных хроматографов, однако зачастую вместо этого используется метод периодического лабораторного анализа предварительно отобранных проб, поскольку для узлов измерений расхода газа малой и минимальной производительности использование хроматографа экономически нецелесообразно. Далее по результатам лабораторного анализа рассчитывается плотность газа и с помощью систем телеметрии передается в вычислители расхода газа, установленные на узлах измерений, не оснащенных потоковыми хроматографами. Ввиду ежесуточного динамического изменения компонентного состава газа, а следовательно, и его плотности, а также вследствие запаздывания внесения ее значений в вычислители расхода газа формируется погрешность измерений расхода газа.

Ультразвуковые (УЗ) расходомеры являются наиболее востребованными приборами учета в газовой промышленности благодаря следующим преимуществам:

– высокая точность (от 0,3 %);

– высокая воспроизводимость результатов измерения (0,15 %);

– широкий динамический диапазон (1 : 200);

– возможность установки на трубопроводы диаметром от 25 до 3000 мм [3];

– способность работать с реверсивными потоками;

– устойчивость к загрязнению чувствительных элементов [4].

Кроме того, УЗ метод не предполагает наличия движущихся элементов и деталей, а прибор обладает незначительным падением давления, работает в широком температурном диапазоне среды измерения (–60…70 °С) и в диапазоне избыточного давления от 0 до 25 МПа.

Ввиду высокой цены (от 90 тыс. у. е.) и стоимости обслуживания автоматизированных хроматографов в последние годы все больше внимания уделяется методу -пересчета при разработке новых принципов измерения и при создании конструкций приборов для автоматического определения плотности газов, являющихся важным элементом комплексной автоматизации производственных процессов во многих отраслях.

При этом необходимо отметить, что плотномеры газа (например вибрационного типа), обеспечивающие точность измерения порядка 0,1 %, для рабочих и стандартных условий – это два различных прибора, отличающиеся конструктивным исполнением. Соответственно, для реализации метода -пересчета необходимо наличие расходомера и двух плотномеров газа: для рабочих и стандартных условий, стоимость которых в сумме превышает 50 тыс. у. е.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целями данной работы являлись разработка и экспериментальное исследование измерительной системы на базе УЗ расходомеров Turbo Flow UFG с функцией определения плотности природного газа. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

– провести анализ и выбрать метод измерения плотности природного газа на потоке в автоматическом режиме;

– разработать алгоритм и реализовать в диагностическом программном обеспечении (ПО) функцию расчета плотности природного газа на основе измеренной скорости звука;

– разработать и реализовать способ компенсации влияния температуры и скорости газового потока при измерении скорости звука;

– провести лабораторные испытания расходомера с использованием поверочных газовых смесей – имитаторов природного газа и исследовать метрологические характеристики расчетной методики.

ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ИЗМЕРЕНИЯ ПЛОТНОСТИ

Существует большое количество методов определения плотности жидкостей и газов, основанных на различных физических принципах (рис. 1).

Большую группу составляют поплавково-весовые методы (ООО «Союзцветметавтоматика», Россия; ООО НПО «Атом», Россия; LEMIS Baltic JSC, Латвия; Tobias Associates Inc., США), среди которых – измерение ареометром, метод гидростатического взвешивания, поплавковый и гидростатические методы определения плотности (Lemis-Baltic, Латвия; Mettler-Toledo, Швейцария). Они определяют зависимость статического давления столба жидкости или газа постоянной высоты от их плотности.

К отдельной группе можно отнести гидродинамические методы, в которых плотность зависит от других физических величин, например времени истечения жидкости или газа из отверстия, силы удара струи о барьер, энергии потока, динамического давления и др. Плотномеры, созданные на основе этих методов, отличаются простотой эксплуатации, но практически не поддаются автоматизации.

Действие радиоизотопных плотномеров (SAIP, Италия; Ohmart Corp., США; НПП «Тетра», Украина) основано на измерении ослабления пучка излучения в результате его поглощения или рассеяния в жидкости или газе, которое связано с плотностью среды. Их достоинством является отсутствие контакта с исследуемой жидкостью, а недостатком – необходимость защиты персонала.

Плотномеры, работающие на основе вибрационного принципа (Mettler-Toledo, Швейцария; ООО «ТЕРМЭКС», Россия; ООО «Пьезоэлектрик», Россия; LEMIS Baltic JSC, Латвия; Micro Motion Inc., США) на сегодняшний день являются одними из самых точных и чувствительных в линейке приборов для измерения плотности жидкостей и газа. Они оснащены электромеханическим генератором, который состоит из приемных катушек и катушек возбуждения. На выходе происходит сравнение частоты колебаний усилителя с частотой кварцевого генератора. Частотомер измеряет разность ча-стот этих колебаний, которая в конечном счете пересчитывается в плотность среды [5].

Несмотря на большое разнообразие различных методов и средств измерения ФХП сред, требование сохранения работоспособности и стабильности метрологических характеристик при их использовании непосредственно в технологическом процессе существенно сужает круг подходящих первичных преобразователей, поскольку в данном случае автоматические измерения необходимо выполнять в условиях высоких температур, агрессивности и (или) токсичности объектов контроля и т. д. Как известно, именно в такой ситуации применение УЗ преобразователей в качестве первичных датчиков контроля качества технических жидкостей оказывается достаточно эффективным.

Физической основой промышленного применения УЗ методов для измерения характеристик газовых сред (АО «Геотрон», Россия; Haffinans B. V., Нидерланды; FLEXIM Flexible Industries GmbH, Германия) является функциональная зависимость параметров ультразвуковых волн (скорости распространения, коэффициента затухания, продольного и сдвигового акустических импедансов) от свойств среды распространения [6]. В настоящее время в основном используется скорость звука.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ УЗ МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ ПЛОТНОСТИ ГАЗА

В результате проведения работ в ООО НПО «Турбулентность-ДОН» по изучению методов потокового анализа ФХП природного газа предварительно получены положительные результаты применения УЗ метода. В основе идеи лежит применение УЗ преобразователя расхода газа для измерения скорости звука и ее зависимости от концентрации компонентов газовой смеси: плотности, температуры и давления.

Основные преимущества данного подхода:

– измерение плотности природного газа происходит с помощью УЗ расходомеров в режиме реального времени (для рабочих и стандартных условий) с относительной погрешностью не более 0,3 % в диапазоне концентраций метана от 88 до 99,9 мол. %;

– применение метода -пересчета в случаях, когда метод РТZ-пересчета выходит за пределы применимости, т. е. в режимах, не описанных стандартизированными методиками измерений (МВИ, ГОСТ, ГСССД);

– наличие функции оценки компонентного состава анализируемого газа;

– исключение ошибок ввода показателя плотности или состава газа;

– непрерывное ведение часовых и суточных архивов измеряемых ФХП газовой смеси в реальном времени;

– наличие встроенной метрологической самодиагностики, обеспечивающей непрерывный динамический контроль соответствия заданным значениям качественных показателей газа;

– возможность непрерывного измерения текущих теплофизических параметров газовой смеси (теплотворной способности и числа Воббе);

– возможность значительно сократить затраты на модернизацию и реконструкцию существующих узлов учета газа.

Для измерения непосредственно скорости звука применен время-импульсный метод, основанный на измерении времени распространения УЗ волн в контролируемой среде в зависимости от изменения ее плотности. Зондирующие импульсы пропускаются через среду с определенным периодом T с помощью УЗ передатчика и принимают эхо-импульсы приемником. Импульсы запуска устанавливают в логическую единицу измерительный триггер, который разрешает работу измерителя временнх интервалов. Эхо-импульс после усиления и преобразования в цифровой вид сбрасывает в ноль измерительный триггер, в результате чего на выходе формируется импульс длительностью t. Цифровой код, пропорциональный длительности импульса, поступает в блок обработки, где вычисляется скорость звука в среде, а затем плотность газа с учетом температуры и давления.

Такой акустический измеритель представляет интерес для практических приложений, только если он в состоянии реализовать измерения с высокой точностью, т. е. относительная погрешность измерений параметров должна быть не выше нескольких десятых долей процента [7].

На рис. 2 приведена классификация погрешностей измерения плотности газа УЗ методом, которая состоит из систематической и случайной составляющей [8]. Если случайные погрешности обычно исключаются при помощи математического аппарата путем полной или частичной компенсации, то систематическая погрешность определяется погрешностями измерительных каналов. Из представленной схемы следует, что существует такая составляющая, как погрешность от влияния скорости потока среды на результат измерения скорости звука. В ультразвуковых преобразователях расхода (УЗПР) природного газа Turbo Flow UFG применяются особые схемы и методы коррекции значения измеренного потока при изменении скорости звука [9]. Так, в результате проведенных исследований влияния скорости потока природного газа в диапазоне от Vпот. min = 0,2 до Vпот. max = 40 м / с на измерение скорости звука были определены значения относительной погрешности ее измерения в рабочих условиях: от –0,905 до 0,252 % (рис. 3). В эксперименте использовался стандартный УЗПР с Ду-150 мм, установленный на подконтрольном газораспределительном пункте (ГРП). В ходе исследования происходило сравнение расчетной и измеренной скорости звука при известных температуре и давлении газа. Для расчета использовался метод, описанный в ГОСТ 30319.3–2015 [10]. За сутки до проведения испытаний УЗПР на линии трубопровода, подконтрольного ГРП, предварительно был получен компонентный состав газа из паспорта качества, предоставленного лабораторией Ростовского линейного производственного управления магистральных газопроводов.

Из анализа полученных данных следует, что при пересчете скорости звука на плотность газа относительная погрешность составила бы в среднем от –2,0 до 0,5 %, если не применять коррекцию скорости звука. При использовании данной корректировки в диапазоне скоростей потока от 0,2 до 40 м / с относительная погрешность определения плотности газа составляет менее ±0,2 %. Согласно рекомендациям Р Газпром 5.6–2008 «Методика выполнения измерений с помощью ультразвуковых преобразователей расхода при высоких давлениях (до 25 МПа)» [11], относительная погрешность измерения плотности для рабочих условий не должна превышать ≤ 0,5 %, для стандартных условий – ≤ 0,44 %. В документе СТО Газпром 5.2–2005 «Методика выполнения измерений с помощью ультразвуковых преобразователей расхода» [12] данная погрешность для плотномера лимитирована уровнем ≤ 0,6 % (для рабочих условий). Как следует из полученных экспериментальных данных, пределы относительной погрешности определения плотности газа по измеренной скорости звука соответствуют требованиям перечисленных выше нормативных документов.

ИЗМЕРИТЕЛЬ ПЛОТНОСТИ ГАЗОВЫХ СМЕСЕЙ НА ОСНОВЕ УЗ МЕТОДА

При реализации измерителя плотности газовых смесей в составе УЗПР обычно применяются приближенные методики расчета концентраций компонентов газовой смеси по измеренной скорости звука VЗВ, м / с, основанные на правилах для бинарных смесей:

            (1)

где М1 – молекулярный вес первого вещества, г / моль; М2 – молекулярный вес второго вещества, г / моль; СР1, CV1 – удельная изобарная и удельная изохорная теплоемкость первого вещества, Дж / (кг·К); СР2, CV2 – удельная изобарная и удельная изохорная теплоемкость второго вещества, Дж / (кг·К); x – концентрация первого вещества в долях. Данная методика дает относительную погрешность измерения плотности газа до 1 % при концентрации основного компонента – метана (СН4) – от 90 мол. %, что является неприемлемым результатом.

Конструкторским бюро ООО НПО «Турбулентность-ДОН» разработан другой метод определения плотности природного газа по измеренной скорости звука, позволяющий оценить концентрации таких компонентов газовой смеси, как метан (СН4), этан (С2Н6), пропан (С3Н8), бутаны (С4Н10), пентаны (С5Н12), гексан (С6Н14), азот (N2) и углекислый газ (СО2). При этом сделано только одно допущение, что инертные газы (гелий, аргон) имеют незначительные концентрации и представлены в сумме с азотом.

Согласно алгоритму расчета вначале по измеренной скорости звука в газе при рабочих условиях (Т = Траб, Р = Рраб) вычисляется концентрация метана. Далее вычисляется скорость звука для стандартных условий, на основе которой происходит определение остальных концентраций компонентов газовой смеси (рис. 4). Имея оценочные значения компонентного состава, можно легко определить коэффициент сжимаемости, показатель адиабаты и плотность газовой смеси для рабочих и стандартных условий.

В рамках данной методики расчета получена зависимость концентрации основного компонента – метана cCH4, мол. % от скорости звука VЗВ. раб, м / с в газовой смеси с учетом влияния температуры Траб., °С и давления Рраб., МПа (2). В свою очередь, вычисляется скорость звука, приведенная к стандартным условиям VЗВ.с.у, м / с, на основе которой рассчитываются концентрации остальных основных компонентов смеси:

            (2)

При этом строго выполняется равенство:

.   (3)

Расчетные соотношения для определения компонентного состава хорошо согласуются со значительным объемом статистических экспериментальных данных, в том числе предоставленных ПАО «Газпром» (паспорта качества на различные составы природного газа) для концентраций по метану – от 87 до 99 %.

При исследовании разработанной математической модели использовались графические зависимости плотности (VЗВ, Т, Р), кг / м3 (рис. 5, а) и концентрации метана (рис. 5, б) сCH4(VЗВ, Т, Р), мол. % от измеренной скорости звука VЗВ при известных температуре Т и давлении Р, построенные для рабочих условий. При проведении лабораторных исследований использовались поверочные газовые смеси – имитаторы природного газа с молярной концентрацией метана 88,00, 93,43 и 98,224 %. Перед испытаниями фланцы прибора UFG-F-C были закрыты специальными шиберными заглушками с впускным и выпускным вентилями, а из внутреннего объема расходомеров откачан воздух. После наполнения газовой смесью (молярная доля метана МСН4 = 93,3 %, паспортная плотность при стандартных условиях пасп. = 0,7153 кг / м3) прибор был помещен в климатическую камеру для полной стабилизации температуры. Устранение смещения нуля и коррекция по скорости звука (так называемая сухая калибровка) были выполнены с использованием расчетной методики ГОСТ 30319.3–2015 [10] по определению плотности, фактора сжимаемости и скорости звука.

Для подтверждения эффективности разработанного способа компенсации влияния температуры были проведены экспериментальные исследования с использованием климатической камеры. Оценивалось влияние изменения температуры в диапазоне от –20 до 60 °С на результат определения плотности газа по скорости звука, а также влияние состава природного газа при изменении концентрации метана (СН4) от 88,00 до 98,224 %. Для выполнения полного термостатирования требовалось не менее 4 ч на каждую температурную точку диапазона ввиду значительной массы прибора. Результаты измерений и расчетов представлены в таблице.

На рис. 6 приведены графики зависимости относительной погрешности измерения плотности от температуры при различных концентрациях метана в газовой смеси. Из них следует, что относительная погрешность определения плотности природного газа по разработанной методике не превышает ±0,3 % для концентраций метана от 88,00 до 98,224 мол. %.

После проведения лабораторных испытаний ультразвуковой расходомер UFG-F-V с Ду-150 мм с января 2020 г. был установлен на линию газового трубопровода подконтрольного ГРП для проведения опытной эксплуатации и оценки метрологических характеристик измерителя с функцией определения плотности природного газа. Ежемесячно на протяжении всего 2020 г. с указанного прибора производилось считывание часовых и суточных архивных данных, а также параллельно запрашивались данные хроматографического анализа периодически отбираемых проб газа лабораторией Ростовского линейного производственного управления магистральных газопроводов. На рис. 7 представлены посуточные графики изменения плотности газа, приведенной к стандартным условиям, которая получена на основе измеренной скорости звука по прибору Turbo Flow UFG и рассчитана на основе данных о компонентном составе газа (рис. 7, а), а также график относительного отклонения измеренной плотности от рассчитанной (рис. 7, б). С помощью статистического анализа измеренной от рассчитанной зависимостей был определен коэффициент их корреляции – 0,9286. При этом среднее значение относительного отклонения составило 0,1889 %, минимальное значение – 1,059 %, максимальное – 0,976 %, среднеквадратическое отклонение составило 0,282 %.

Таким образом, применение разработанной автоматизированной измерительной системы на базе УЗ расходомеров Turbo Flow UFG с функцией определения плотности природного газа (рис. 8) дает возможность реализации функции -пересчета измеренного объемного расхода в массовый согласно ГОСТ 8.611–2013. При этом данный измерительный комплекс способен осуществлять полный динамический учет изменения ФХП газа в режиме реального времени с удовлетворительными метрологическими характеристиками.

ВЫВОДЫ

1. В работе описана проблема измерения массового расхода природного газа, возникающая из‑за динамического изменения состава газа и несвоевременного его внесения в вычислитель УЗ преобразователя расхода, и предложены пути автоматизации измерений.

2. Описаны возможности решения данной задачи с помощью приборов учета UFG, позволяющих осуществлять управление и контроль за работой УЗ расходомеров во время их эксплуатации. Наличие уникальной функции оценки плотности природного газа с возможностью приближенного вычисления его компонентного состава расширяет диагностические возможности УЗ преобразователя расхода, в числе которых отслеживание качества природного газа в реальном времени, исключение ошибок ввода показателя плотности или состава газа, возможность автоматического изменения метода расчета физических параметров природного газа для повышения точности и достоверности измерения.

3. Разработан метод определения плотности природного газа по измеренной скорости звука, который позволяет оценить концентрации основных компонентов смеси природного газа (метана, этана, пропана, бутана, пентана, гексана, азота и углекислого газа) с учетом влияния температуры и давления. Расчетные соотношения для определения компонентного состава удовлетворительно согласуются с экспериментальными данными для концентраций по метану от 88 до 98,224 %, при этом погрешность измерения не превышает ±0,3 %.

4. Проведена оценка метрологических характеристик разработанной методики определения плотности газа в лабораторных условиях ООО «Турбулентность-ДОН» и в условиях подконтрольной эксплуатации на узле учета газа ГРП высокого давления.

5. Представлены данные долгосрочного эксперимента, проводимого на подконтрольном ГРП: посуточные графики изменения плотности газа, приведенной к стандартным условиям по прибору UFG на основе измеренной скорости звука и рассчитанной плотности на основе данных о компонентном составе газа. Определена степень их взаимосвязи: коэффициент корреляции равен 0,9286.

Зависимость относительной погрешности измерения скорости звука и плотности газа от температуры в диапазоне от –20 до 60 ºСDependence of relative measurement error of sound speed and gas density on temperature in the range from –20 to 60 ºС

В мире все больше внимания уделяется экологической безопасности промышленных объектов и объектов магистральных трубопроводов. Ряд произошедших техногенных катастроф приковал внимание общественности к условиям их эксплуатации.

На сегодняшний день в мире существует большое количество систем определения утечек (СОУ), построенных на различных физических принципах.

СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ УТЕЧЕК, ПОСТРОЕННАЯ НА ДАТЧИКАХ ЗАГАЗОВАННОСТИ

Принцип действия: вдоль контролируемого участка устанавливаются датчики загазованности, настроенные на транспортируемое вещество. При возникновении в воздухе предельной концентрации газа датчик выдает аварийный сигнал, который посредством телемеханики передается диспетчеру.

Достоинства: быстрое определение и высокая точность обнаружения места утечки (метры), хорошая чувствительность.

Недостатки системы: необходимость установки большого количества дорогостоящих приборов, «капризность» датчиков загазованности, сложность их эксплуатации и защиты от снега.

Системы такого типа применимы при пересечении железных и автомобильных дорог, в укрытиях или местах возможного скопления газа.

ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ УТЕЧЕК

Принцип действия: вдоль контролируемого трубопровода на небольшом расстоянии укладывается оптоволокно, которое используется как распределенный волоконно-оптический термодатчик. Каждые 20–50 км оно подключается к специализированному контроллеру. Оптоволокно реагирует на изменение температуры грунта возле утечки.

Достоинства: быстрое определение и высокая точность обнаружения места утечки (метры), возможность использования оптоволокна для организации каналов связи вдоль трубопроводов; кроме того, ряд производителей таких СОУ предлагают функцию охраны от вторжений в зону трубо-провода.

Недостатки системы проявляются в высокой стоимости монтажа, необходимости прокладки оптоволокна вдоль трассы, обрыве оптоволокна при ремонте трубопроводов из‑за близкого расположения кабеля, требованиях оптических контроллеров к наружной температуре в блок-боксах.

АКУСТИЧЕСКАЯ И ИНФРАЗВУКОВАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ УТЕЧЕК

Принцип действия: на трубопроводе каждые 20–30 км устанавливаются специальные датчики, позволяющие фиксировать звуковые или инфразвуковые сигналы, создаваемые утечкой.

Достоинства: быстрое определение утечки, фиксация утечек небольшого размера с точностью определения менее 100 м. Может использоваться для выявления локализации внутритрубных снарядов.

Недостатками системы можно назвать сложность установки и эксплуатации специальных датчиков, ложные срабатывания, низкую чувствительность при изменении режимов работы трубопроводов и сопутствующих шумах (например, шум от работы насосов и пр.).

ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ УТЕЧЕК

Принцип действия: система построена на анализе изменения гидравлических параметров при возникновении утечек. Обычно система использует параметры расхода на входе и выходе контролируемого участка и данные телемеханики по температуре и давлении.

Достоинства: проста в установке и эксплуатации, не требует монтажа специальных датчиков, использует данные от существующей телемеханики, работает как на стационарных, так и на нестационарных режимах работы трубопровода, определяет небольшие утечки.

Недостатки системы: длительное время обнаружения (в случае малых утечек до десятков минут), низкая точность определения места утечки (±1000 м).

ВОЛНОВАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ УТЕЧЕК

Принцип действия: на крановых узлах трубопровода устанавливаются датчики давления и контроллеры СОУ, система фиксирует распространение волны давления от утечки.

Достоинства: простота в установке, возможность совмещения с системой телемеханики, использование стандартных датчиков давления, определение места утечки с высокой точностью (50–100 м), быстрое время обнаружения (3-5 мин), простота в эксплуатации.

Недостатки системы: снижение чувствительности в нестационарных режимах трубопровода, ложные срабатывания.

При разработке СОУ и выборе принципа построения, как правило, руководствуются следующими требованиями:

– обнаружение небольших утечек с точностью 50–100 м;

– простота в установке и минимальное время монтажа;

– возможность установки на существующие трубопроводы без значительных капитальных затрат;

– эксплуатация в сложных климатических условиях.

Так как ни одна из вышеперечисленных систем в чистом виде не удовлетворяет указанным требованиям и имеет ряд ограничений, особую актуальность приобретает разработка комбинированной СОУ, одновременно использующей два различных принципа.

Примером может послужить программно-технический комплекс «СИРИУС-СОУ» (ООО «НПА Вира Реалтайм»), состоящий из двух взаимодополняющих систем – волновой и параметрической СОУ. Обе они просты в установке на трубопроводе и используют только стандартное и широко распространенное измерительное оборудование.

«СИРИУС-СОУ» – сертифицированный комплекс программных и технических средств, на базе которого внедряются СОУ для магистральных и внутрипромысловых продуктопроводов, конденсатопроводов, газопроводов, метанолопроводов, нефтепроводов, водопроводов.

Комбинированная СОУ предназначена для выявления утечек как при дефектах технологического оборудования, так и при несанкционированных отборах, а также позволяет определить величину, координаты и время возникновения утечки.

«СИРИУС–СОУ» обеспечивает непрерывный мониторинг герметичности технологического участка трубопровода во всех режимах работы в реальном времени, включая нестационарные и режим остановленной перекачки.

В зависимости от технической оснащенности трубопровода, особенностей объекта и включенных в состав системы программных модулей, СОУ может поставляться как параметрическая, волновая и комбинированная.

ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА «СИРИУС-СППР.СОУ»

Параметрическая СОУ – это программный комплекс, функционирующий совместно с системой диспетчерского управления на основе данных из телемеханики и применения гидравлической математической модели трубопровода. Для работы параметрической СОУ используются поступающие из системы телемеханики в режиме реального времени данные измерений расхода, давления, температуры, вязкости, плотности, состояния технологического оборудования и сравниваются с полученными от модели расчетными данными (табл. 1). В случае отклонения расчетных значений от реальных принимается решение о наличии утечки, времени, величине и координатах ее возникновения.

В параметрической СОУ применяются следующие алгоритмы обнаружения утечек:

– мгновенного баланса масс;

– интегрального баланса масс;

– градиентного изменения давления;

– баланса масс с использованием математической модели.

Данная система функционирует как на стационарных, так и на нестационарных режимах работы трубопровода.

Параметрическая СОУ (рис. 1) включает только верхний уровень, в состав которого входит:

– сервер СОУ (основной / резервный – опционально) с программным обеспечением ПК «Сириус-СППР. СОУ» (ООО «НПА Вира Реалтайм»);

– автоматизированные рабочие места СОУ с программным обеспечением ПК «Сириус-СППР.АРМ» (ООО «НПА Вира Реалтайм»).

В качестве входных данных для параметрической СОУ используются параметры из телемеханики (автоматики):

– давления с линейных контролируемых пунктов (до и после задвижки крана);

– давления с компрессорных (насосных) станций;

– расход в начале и в конце каждого участка;

– расход в местах подкачки (откачки) перекачиваемого продукта;

– температура в начале / конце трубопровода;

– плотность и вязкость в начале трубопровода;

– сигналы состояний задвижек (кранов) на компрессорных станциях и линейной части;

– положение регуляторов давлений (расходов);

– сигналы состояний компрессоров / насосов;

– сигналы от устройств контроля прохождения очистных и диагностических устройств.

Все измеренные величины и сигналы о любых событиях в системе сопровождаются меткой времени, которая присваивается соответствующим контроллером нижнего уровня и относится к тому моменту времени, когда параметр фактически был измерен (событие произошло).

Обмен информацией между телемеханикой и сервером СОУ происходит на верхнем уровне по локальной вычислительной сети с помощью программных технологий OPC (Open Platform Communications) по спецификации ОРС DA, OPC UA.

Система телемеханики должна обеспечивать:

– период опроса линейных контролируемых пунктов серверами телемеханики (автоматики) не более 2 с;

– время поступления информации от технологических объектов в сервер телемеханики не превышающее 2 с;

– метку времени возникновения сигнала;

– точность синхронизации контроллеров телемеханики и автоматики – 10 мс.

Системой «СИРИУС-СОУ» формируются и передаются в серверы телемеханики (автоматики) или вышестоящие системы сообщения о факте обнаружения, времени и координатах утечки.

ВОЛНОВАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ УТЕЧЕК «СИРИУС–СОУ»

Волновая СОУ – программно-аппаратный комплекс, работа которого основана на использовании контроллеров, установленных вдоль трубопровода на пунктах телемеханики и применении программного обеспечения для обнаружения волны давления, возникающей в трубопроводе при образовании в нем утечки (табл. 2).

С помощью волновой СОУ диагностируются утечки, возникающие между контролируемыми пунктами системы, измеряющими давление.

В волновой СОУ применяются следующие алгоритмы с использованием:

– вейвлет-преобразования (wavelet transform);

– корреляционных функций;

– машинного обучения на основе нейросетевых архитектур.

Для работы СОУ по волне давления требуется установка специализированных контроллеров (модулей), датчиков давления на линейных контролируемых пунктах трубопровода (возможно использование существующих датчиков давления) и компьютера СОУ на верхнем уровне.

Волновая СОУ строится по иерархическому принципу и включает три уровня: нижний (датчики давления), средний (контроллеры с поддержкой функций СОУ) и верхний (сервер СОУ с программным обеспечением ПК «Сириус-СППР.СОУ»).

В качестве оборудования среднего уровня с поддержкой функции СОУ применяются следующие контроллеры:

– серии «САТЕЛЛИТ» (ООО «НПА Вира Реалтайм», Россия);

– серии Regul (ООО «Прософт-Системы»).

В СОУ возможно применение контроллера другого типа и марки при условиях выполнения основных требований, проведения доработок программного обеспечения и дополнительных испытаний.

Основное отличие применяемых контроллеров в волновой СОУ состоит в их способности производить опрос аналоговых входов с частотой не менее 50 Гц и разрядностью модулей ввода аналоговых параметров не менее 15 бит. Контроллер СОУ выполняет синхронизацию времени от GPS / ГЛОНАСС-приемника с точностью не ниже 10 мс и осуществляет взаимодействие с датчиками давления по HART-протоколу (Highway Addressable Remote Transducer).

Данные по давлению, полученные контроллером СОУ с частотой 50 Гц и выше, передаются пакетами на верхний уровень, где объединяются в файлы для дальнейшей обработки программными модулями. Глубина архива для передачи и длина пакетов настраиваются, что позволяет создавать волновую СОУ на низкоскоростных каналах связи.

КОМБИНИРОВАННАЯ СИСТЕМА «СИРИУС–СОУ»

В комбинированную систему включены и волновая и параметрическая СОУ. Комбинированная СОУ работает как на стационарных, так и на нестационарных режимах работы трубопровода. Синергия двух систем позволяет практически исключить ложные срабатывания и определять незначительные утечки в короткие сроки в различных режимах работы трубопровода.

Метод обнаружения утечек по волне давления основан на волне падения давления, возникающей в трубе при разрыве, и позволяет диагностировать только быстро развивающиеся разрывы. Данный метод позволяет определять утечки 0,1-0,2 % от максимального расхода перекачки с точностью до 10–50 м (табл. 3).

При разрыве трубы образуются отрицательные волны давления, распространяющиеся в обе стороны от места разрыва. Падение давления в месте образования утечки рассчитывается по формуле:

,           (1)

где Dleak – эквивалентный диаметр образовавшегося отверстия, мм; DT – диаметр трубы, мм; – плотность жидкости, кг / м3; PT – избыточное давление в трубе, Па; a – скорость звука, м / с.

Из формулы (1) видно, что падение давления в месте утечки определяется физическими свойствами жидкости (плотностью, скоростью звука), геометрическими размерами трубы (диаметром), режимными параметрами (избыточным давлением).

Для работы метода необходимо фиксировать отрицательные волны давления. Для этого на диагностируемом участке трубы устанавливаются контроллеры СОУ, с высокой частотой (более 50 Гц) считывающие показания давления и синхронизованные по времени с погрешностью ∆t = ±10 мс. Все данные обрабатываются серверами СОУ с применением приведенных выше специализированных алгоритмов, основная задача которых состоит в выделении полезного сигнала (падение давления) на контролируемом пункте, сопоставлении его со значениями соседних во избежание ложных сообщений и вычислении координат утечки (рис. 2).

Параметрическая СОУ, основанная на методе баланса масс, позволяет диагностировать как быстро развивающиеся разрывы в трубе, так и медленные утечки жидкости, дает возможность определения утечки между расходомерами на больших участках трубы.

Метод основывается на том, что при возникновении утечки расход в начале участка становится больше, чем в конце участка. Кроме того, в методе баланса масс учитывается количество жидкости в самой трубе, уменьшающееся при образовании утечки.

Для определения утечек используется формула:

= Qin – Qout – ,         (2)

где – накопление жидкости в трубе; Qin – средний объемный расход на входе в трубу; Qout – средний объемный расход на выходе трубы; t – время анализа; ∆V – изменение объема жидкости в трубе.

Изменение объема жидкости в трубе ∆V зависит от давления p, температуры T, коэффициента сжимаемости нефти , длины трубы L, диаметра трубы D, толщины стенки , модуля упругости метал-ла E, термического коэффициента расширения металла , термического расширения жидкости : ∆V = f(p, t, k, L, D, , E, , ).

В случае когда значение   в формуле (2) превышает заданный порог, СОУ выдает сообщение об утечке.

В СОУ данный метод функционирует параллельно с другими, что позволяет точнее идентифицировать утечки и исключать ложные сообщения.

При возникновении утечки на экране появляется отметка - красный треугольник с вертикальной линией на трассе трубопровода.

После расчета в информационном окне появляются значения координаты и оценочной величины утечки (рис. 3).

Все сообщения об обнаруженных утечках находятся в оперативных сообщениях системы и окне активных тревог, где по каждому случаю можно получить информацию и произвести ее квитирование.

Также место возникновения утечки отображается на топографической основе с привязкой к местности и с диапазоном погрешности локализации (рис. 4).

Все результаты работы СОУ, действия операторов при квитировании утечек и прочая информация фиксируются в журнале с метками времени и перемещаются затем в архив системы, что позволяет в любой момент времени загрузить необходимые данные и провести детальный анализ ситуации и работы системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, комбинированная СОУ позволяет предупреждать и защищать магистральные трубопроводы от техногенных катастроф и несанкционированных врезок. Накопленный опыт по созданию и внедрению СОУ для таких компаний, как ООО «Газпром переработка» (на конденсатопроводах и продуктопроводах широких фракций легких углеводородов), ПАО «СИБУР Холдинг» (на продуктопроводах широких фракций легких углеводородов), ПАО «Транснефть» (на магистральных нефтепроводах), ООО «СК «РУСВЬЕТПЕТРО» и АО «НК «Нефтиса» позволяет совершенствовать алгоритмическое и техническое обеспечение для применения на различных объектах.

На момент написания статьи завершаются испытания и сдача комбинированной СОУ на «Магистральном газопроводе (Интерконнекторе) «граница Болгарии – граница Венгрии» на территории Республики Сербия.

Многие из СОУ надежно работают более 10 лет на трубопроводах и неоднократно помогали своевременно выявлять аварийные ситуации, а в некоторых ситуациях позволяли предотвращать хищения нефтепродуктов.

Таблица 1. Точностные характеристики параметрической системы определения утечек

Примечание. Точные значения времени, погрешности определения координат и значения чувствительности обнаружения утечек устанавливаются индивидуально для каждой системы, зависят от многих факторов (протяженности трубопровода, диаметра, перепада высот, физических свойств перекачиваемого продукта и т. п.) и определяются на этапе проработки СОУ.

Таблица 2. Точностные характеристики волновой системы определения утечек

Примечание. Точные значения времени обнаружения, погрешности определения координаты и значения чувствительности обнаружения утечек устанавливаются индивидуально для каждой системы, зависят от многих факторов (протяженности трубопровода, диаметра, перепада высот, физических свойств перекачиваемого продукта и т. п.) и определяются на этапе проработки системы обнаружения утечек.

Таблица 3. Точностные характеристики комбинированной системы определения утечек

Примечание. Точные значения времени обнаружения, погрешности определения координаты и значения чувствительности обнаружения утечек устанавливаются индивидуально для каждой системы, зависят от многих факторов (протяженности трубопровода, диаметра, перепада высот, физических свойств перекачиваемого продукта и т. п.) и определяются на этапе проработки системы обнаружения утечек.

Применение импортных датчиков температуры в ПАО «Газпром» всегда носило исключительный характер, поскольку на всем технологическом оборудовании отечественного производства использовались только отечественные средства измерения температуры в соответствии с технической политикой ПАО «Газпром». Исключение составляло только газоперекачивающее оборудование зарубежного производства, в состав которого изначально входили импортные датчики температуры.

При постановке задачи по разработке и освоению производства отечественных датчиков температуры ПАО «Газпром» дополнительно установило требование, чтобы в конструкциях российских датчиков были устранены недостатки, выявленные в ходе эксплуатации оригинальных средств измерения. При этом решение данной задачи осложнялось необходимостью сохранить в разрабатываемых конструкциях все габаритно-установочные размеры импортных датчиков, т. к. доработка посадочных мест на оборудовании была исключена. Мероприятия по импортозамещению начались еще в 1995 г. с разработки комплекса термоэлектрических преобразователей для импортных агрегатов ГТК10И, ГТК25И. В данной статье представлены основные этапы этих работ.

КОМПЛЕКС ТЕРМОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ДЛЯ ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩИХ АГРЕГАТОВ ТИПА ГТК10И, ГТК25И

Газоперекачивающие агрегаты (ГПА) ГТК10И, ГТК25И (производства компаний General Electric Co. и GE Nuovo Pignone S.R.L.) начали эксплуатироваться на объектах ПАО «Газпром» в 1980‑х гг. и используются по настоящее время. Наиболее сложными в технологическом плане являются конструкции датчиков температуры выхлопа и межколесного пространства.

К датчикам температуры выхлопа предъявляется особое требование малой инерционности (показатель тепловой инерции  ≤ 0,3 с). Наличие данного требования означает, что размер рабочего спая должен быть минимальным. При этом спай должен быть заключен в защитную оболочку и изолирован от нее. Требуемая инерционность принципиально могла бы быть обеспечена при использовании в качестве чувствительного элемента (ЧЭ) специального термопарного кабеля в стальной оболочке с минеральной изоляцией жил (КТМС): наружный диаметр кабеля D = 1,5 мм; диаметр термоэлектродов DТЭ = 0,23 мм; толщина изоляции между термоэлектродами s = 0,12 мм. Именно такой КТМС применялся в оригинальных датчиках температуры выхлопа фирмы Thermo Engineering S.R.L. Однако в дальнейшем при эксплуатации данный тип ЧЭ на базе КТМС диаметром D = 1,5 мм показал недостаточную механическую прочность ввиду значительной длины погружаемой части датчиков (L = 275 мм, L = 430 мм).

Поэтому при разработке аналога был применен ЧЭ на базе КТМС с D = 3 мм, то есть с существенно большей жесткостью и с уменьшением диаметра в зоне рабочего спая до D1 = 1,5 мм. Для уменьшения диаметра применялся метод ротационной ковки на специальном оборудовании. Предложенное конструктивно-технологическое решение обеспечило как требуемую инерционность датчика, так и существенное повышение механической прочности.

При разработке датчика температуры межколесного пространства решалась другая техническая задача. Поскольку эти датчики должны устанавливаться в изогнутых кабелепроводах, при их создании требовалось применение, с одной стороны, гибкого, а с другой – достаточно жесткого корпуса для обеспечения возможности прохождения датчиком изогнутых каналов без смятия корпуса. Требованиям по оптимальному соотношению «гибкость / жесткость» удовлетворяли КТМС с D = 2 мм (DТЭ = 0,3 мм; s = 0,16 мм) и D = 3 мм (DТЭ = 0,45 мм, s = 0,24 мм). Именно эти типы кабеля были применены в конструкциях термоэлектрических преобразователей для измерения температуры межколесного пространства.

Гнездо установки этих датчиков предполагало наличие у них сферического упорного элемента, жестко закрепленного на гибком корпусе. Для того чтобы прочность металла в зоне соединения «сфера – корпус» не снижалась, поскольку оболочка КТМС имеет малую толщину ( = 0,2–0,3 мм), была применена высокотемпературная пайка токами высокой частоты, которая, в отличие от сварки, не меняет прочностные свойства металла. Кроме того, применение КТМС малых диаметров потребовало поменять технологию разделки спаев КТМС на исключающую повреждение термоэлектродов. Для этого был применен ультразвуковой метод выбивки изолирующего порошка: при соответствующем подборе мощности ультразвуковой головки устройства порошок полностью удаляется из зоны спая без повреждения термоэлектродов.

В результате разработки полного комплекса средств измерения для ГПА ГТК10И, ГТК25И было создано и сертифицировано 7 типов и более 30 модификаций термоэлектрических преобразователей серии ТХА 001, отдельные примеры которых приведены на рис. 1.

В настоящее время комплекс средств измерения производится серийно, а основными его потребителями являются ООО «Газпром трансгаз Москва», ООО «Газпром трансгаз Ухта», ООО «Газпром трансгаз Волгоград», ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород», ООО «Газпром трансгаз Югорск», ООО «Газпром трансгаз Чайковский». Закупка импортных датчиков для ГТК10И, ГТК25И прекращена полностью.

КОМПЛЕКС СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ДЛЯ ГПА-32 «ЛАДОГА»

Газоперекачивающие агрегаты ГПА-32 «Ладога» оснащаются газотурбинными установками (ГТУ) МS5002Е, изготавливаемыми АО «Росэлектропром холдинг» (АО «РЭП Холдинг») по лицензии компании Nuovo Pignone S.R.L. Разработка комплекса датчиков температуры, в который входят термоэлектрические преобразователи и термопреобразователи сопротивления, для этих ГПА с технической точки зрения стала продолжением работ по созданию датчиков для ГПА ГТК10И, ГТК25И. Для всех указанных ГПА были нужны малоинерционные ЧЭ на базе кабеля КТМС малого диаметра. Кроме того, в рамках данного проекта требовались создание термопар с двумя ЧЭ на базе кабеля КТМС диаметром D = 2 мм с обеспечением изолированных рабочих спаев и разработка датчиков температуры подшипников очень малых размеров. Особенно важным в данной работе было устранение типичного дефекта импортных датчиков температуры выхлопных газов – обрыва кабеля в зоне крепления. Этот дефект обусловлен применением в качестве соединительного кабеля того же КТМС, что используется для создания ЧЭ. При этом из‑за малого числа модификаций датчиков температуры выхлопа длина соединительного кабеля для ряда точек измерения была избыточной, вследствие чего в узле крепления датчика соединительный кабель имел значительную дополнительную массу, что при вибрации агрегата приводило к обрыву кабеля. В результате были предложены конструкция датчика с гибким кабелем на основе многожильных проводов в оплетке с малой массой, а также новый вариант крепления кабеля в коробке, устраняющий возможность обрыва кабеля при монтаже / демонтаже.

Конструкция успешно прошла опытно-промышленную эксплуатацию в Грязовецком линейном производственном управлении магистральных газопроводов ООО «Газпром трансгаз Ухта» и была внедрена на ГПА-32 «Ладога». Весь комплекс термоэлектрических преобразователей сертифицирован с видом взрывозащиты Exn [1], ранее не применявшемся, и с видом взрывозащиты «искробезопасная электрическая цепь «i» [2].

Благодаря возможности применения аналогичных технологических процессов и оборудования, используемых при изготовлении датчиков для ГПА ГТК10И, ГТК25И, разработка и сертификация датчиков этого комплекса (с учетом указанных выше улучшений) была проведена в предельно сжатые сроки (1,5 года) и уже с 2017 г. начато их серийное производство. С этого же времени АО «РЭП Холдинг» полностью перешло на комплектацию ГПА-32 «Ладога» для ПАО «Газпром» отечественными датчиками температуры взамен датчиков фирмы Thermo Engineering S.R.L. (Италия).

Комплекс средств измерения температуры для ГПА-32 «Ладога» включает:

– преобразователи термоэлектрические для измерения температуры выхлопа ТХА 001.05Сп-Exn/Exi-ХА(К)–К1/8/К1/2 (рис. 2): диапазон измерения –40…700 °С, количество ЧЭ – 1 шт., количество модификаций – 4 шт., количество на агрегат – 21 шт.;

– преобразователи термоэлектрические для измерения температуры на выходе из осевого компрессора ТХА 001.05Сп-Exn / Exi-ХА(К)–К3/8” (рис. 3): диапазон измерения –40…600 °С, количество ЧЭ – 1 шт., количество модификаций – 5 шт., количество на агрегат – 6 шт.;

– преобразователи термоэлектрические для измерения температуры в междисковом пространстве ТХА 001.06Сп-ХА(К)–Exn / Exi-ХА (К)–К1/8”/К1/8” (рис. 4): диапазон измерения –40…600 °С, количество ЧЭ – 2 шт., количество модификаций – 10 шт., количество на агрегат – 16 шт.;

– преобразователи термоэлектрические для измерения температуры на входе в осевой компрессор ТХА 001.09Сп-Exn / Exi-ХА(К) (рис. 5): диапазон измерения –40…600 °С, количество ЧЭ – 1 шт., количество модификаций – 2 шт., количество на агрегат – 2 шт.;

– преобразователи термоэлектрические для измерения температуры подшипников ТХА 001.09Сп-Exn / Exi-ХА(К)–Пр (рис. 6): диапазон измерения –40…250 °С, количество ЧЭ – 2 шт., количество модификаций – 5 шт., количество на агрегат – 16 шт.;

– преобразователи термоэлектрические для измерения температуры коллектора продувочного воздуха ТХА 001.01Сп-Exn / Exi-ХА (К)–М20х1,5-1Пр (рис. 7): диапазон измерения –40…600 °С, количество ЧЭ – 1 шт., количество модификаций – 1 шт., количество на агре-гат – 1 шт.;

– термопреобразователи сопротивления для измерения температуры масла ТСП 012.08К.Сп-Exn / Exi (F3) (рис. 8): диапазон измерения –60…200 °С, количество ЧЭ – 1 шт., количество модификаций – 1 шт., количество на агрегат – 3 шт.

Для измерения температуры топливного газа был применен стандартный термопреобразователь сопротивления ТСП 012.52‑Exd (F3) из серийной номенклатуры ЗАО СКБ «Термоприбор». Следует также отметить, что датчики этого комплекса имеют увеличенный межповерочный интервал – от 4 до 5 лет (вместо 2 лет у импортных датчиков) и повышенный гарантийный срок эксплуатации – 3 года (вместо 1,5 года у импортных датчиков).

ТЕРМОПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ СОПРОТИВЛЕНИЯ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ПОДШИПНИКОВ КОМПРЕССОРОВ ФИРМЫ SIEMENS

Работка термопреобразователей сопротивления для измерения температуры подшипников компрессоров фирмы Siemens AG проводилась по заданию ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург», эксплуатирующего компрессоры STC-SV немецкой фирмы в составе ГПА-16АЛ-02 «УРАЛ». На указанном оборудовании штатно используются подшипниковые термопреобразователи сопротивления Dittmer 4.9.1 (Германия). В результате исследования было установлено, что термопреобразователи Dittmer 4.9.1 могут быть заменены стандартными термопреобразователями ТСП 319М.01‑Pt100‑В-4–5 / 20. Опытная эксплуатация данных термопреобразователей на ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург» дала положительные результаты. Изготовитель ГПА-16АЛ-02 «УРАЛ» НПО «Искра» выдал разрешение на штатную эксплуатацию ТСП 319М.01‑Pt100‑В-5 / 20 в составе компрессоров STC-SV.

Отличительной особенностью термопреобразователей ТСП 319М.01‑Pt100‑В-4–5 / 20 (рис. 9) являются: оригинальная конструкция узла крепления ЧЭ с использованием высокотеплопроводного каркаса, который обеспечивает малую инерционность термопреобразователя, а также конструкция заделки проводов кабеля в корпусе, препятствующая их выдергиванию в процессе монтажа / демонтажа устройства. Следует отметить, что данный термопреобразователь представляет собой штатную конструкцию подшипниковых термопреобразователей ЗАО СКБ «Термоприбор» серии ТСП (ТСМ) 319М, применяемую во всех типах подшипниковых термопреобразователей, которые поставляются как изготовителям отечественных ГПА, так и дочерним предприятиям ПАО «Газпром» для эксплуатационных нужд.

СРЕДСТВА ИЗМЕРЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ДЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ ГП НПКГ «ЗОРЯ-МАШПРОЕКТ» (НИКОЛАЕВ, УКРАИНА)

Оборудование государственного предприятия научно-производственного комплекса газотурбостроения «Зоря-Машпроект» (ГП НПКГ «Зоря-Машпроект») штатно комплектовалось термоэлектрическими преобразователями типа ТХА-1368М1 и термопреобразователями сопротивления ТСМ (ТСП) 8040, ТСМ (ТСП) 8041.

В процессе эксплуатации указанных средств измерения температуры был выявлен ряд существенных недостатков, в первую очередь обрывы цепей ЧЭ, приводившие к сокращению их срока службы. В связи с этим были проведены работы по созданию высокоресурсных датчиков-аналогов. В результате были разработаны следующие типы датчиков: термопреобразователи сопротивления ТСМ 012.16В (рис. 10, а), ТСМ 012.19В, ТСП 012.17В…19В (аналоги ТСМ (ТСП) 8040, ТСМ (ТСП) 8041) и термоэлектрические преобразователи ТХА 002.65К (аналоги ТХА-1368М1) (рис. 10, б).

Повышение механической прочности ЧЭ было обеспечено за счет:

– применения в качестве материала ЧЭ термопарного кабеля в стальной изоляции с минеральной изоляцией жил и с обеспечением уменьшения диаметра КТМС в зоне рабочего спая с помощью ротационной ковки – для преобразователей термоэлектрических типа ТХА 002.65К3;

– применения оригинальной модульной конструкции ЧЭ, обеспечивающей повышенную виброустойчивость (по группе GХ1 ГОСТ Р 52931), и облегченных клеммных головок с надежной заделкой клеммных контактов.

Для новых преобразователей были достигнуты следующие технические характеристики.

Средний срок службы:

– 10 лет – для ТХА 002.65К,

– 20 лет – для ТСМ (ТСП) 012.16В…19В.

Средняя наработка до отказа:

– 50 000 ч – для ТХА 002.65К,

– 100 000 ч – для ТСМ (ТСП) 012.16В…19В.

Виброустойчивость: гр. GX1 по ГОСТ Р 52931.

Межповерочный интервал: от 3 лет до 5 лет.

За весь период эксплуатации рекламации на данную продукцию не поступали.

ВЫВОДЫ

Итогом проведенных работ по импортозамещению стали практически полное удовлетворение потребностей ПАО «Газпром» в средствах измерения температуры при эксплуатации импортного оборудования и замена их отечественными датчиками, а также применение отечественных датчиков при производстве лицензионного оборудования и оборудования, использующего импортные составляющие.

В отечественных средствах измерения не только обеспечены метрологические и технические характеристики на уровне характеристик импортных аналогов, но и устранены некоторые конструктивные недостатки, выявленные при эксплуатации, а также увеличены их надежность и ресурс работы. При этом стоимость отечественных датчиков существенно ниже импортных. На текущий момент необходимость в закупке импортных средств измерения температуры для газоперекачивающих агрегатов практически отсутствует.

В условиях введения рядом стран в отношении Российской Федерации внешних ограничений и санкций перед ПАО «Газпром» в 2014 г. была поставлена задача по применению отечественных программно-технических средств в автоматизированных технологических комплексах с сохранением достигнутого уровня развития и установленных стоимостных показателей вне зависимости от валютных колебаний на финансовых рынках. В рамках реализации поставленной задачи ПАО «Газпром автоматизация» разработан план мероприятий по импортозамещению компонентов иностранного производства и проведена системная работа по конъюнктурному анализу, отбору отечественных программно-технических средств, а также созданию и испытаниям на их базе систем автоматизации. В результате проделанной работы определены базовые программно-технические средства (ПТС) отечественного производства, которые на сегодняшний день применяются в текущих проектах капитального строительства и реконструкции объектов добычи газа, включая проект «Обустройство Чаяндинского нефтегазоконденсатного месторождения (НГКМ)».

При выборе отечественных ПТС для создания автоматизированных систем управления энергоснабжением (АСУ Э) особое внимание уделялось выполнению системой следующих технических требований:

– обеспечению быстродействия;

– синхронизации времени программируемых логических контроллеров, распределенных по всей территории Чаяндинского НГКМ;

– дистанционному вводу и смене уставок терминалов цифровой релейной защиты и автоматики (ЦРЗА);

– просмотру и обработке осциллограмм переходных процессов;

– обработке большого объема информационных параметров;

– регистрации и хранению предупредительной и аварийной информации;

– поддержке протоколов обмена стандарта международной электротехнической комиссии IEC (International Electrotechnical Commission);

– обеспечению высокой защищенности оборудования от электромагнитных помех.

Для создания АСУ Э Чаяндинского НГКМ применен отечественный программно-технический комплекс «ПТК-Э» (ПАО «Газпром автоматизация») на базе российских программируемых логических контроллеров серии МФК-1500 и программного обеспечения SCADA системы «ТЕКОН» (группа компаний «ТЕКОН»). Локальные системы управления, поставляемые в комплекте с технологическим / энергетическим оборудованием, выполнены на аналогичных ПТС.

При этом применяемыми на Чаяндинском НГКМ отечественными ПТС обеспечивается:

– высокая производительность;

– единая среда для многопользовательской разработки;

– возможность написания пользовательских драйверов и гибкого механизма импорта / экспорта данных в прикладное программное обеспечение;

– развитые средства конфигурирования модулей устройств связи с объектами (УСО) и ресурсов модуля центрального процессора (веб-интерфейс);

– поддержка распространенных промышленных протоколов обмена данными и языков программирования (FB, ST);

– масштабируемость и встроенные механизмы резервирования исторической базы данных;

– вариативность настраиваемых элементов человеко-машинного интерфейса, наличие отраслевых библиотек элементов, пользовательских шаблонов;

– соответствие техническим и функциональным требованиям, предъявляемым к специальному программному обеспечению.

ОПИСАНИЕ И СОСТАВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕМ

Система предназначена для оперативного контроля и управления оборудованием и объектами в составе систем электроснабжения, теплоснабжения, водоснабжения, водоотведения и технического учета энерговодоресурсов на площадках Чаяндинского НГКМ.

В состав АСУ Э входят:

– установка комплексной подготовки газа № 3 (УКПГ-3);

– канализационные очистные сооружения УКПГ-3;

– водозабор УКПГ-3;

– центральная дожимная компрессорная станция;

– установка мембранного выделения гелиевого концентрата;

– установка предварительной подготовки газа № 2 (УППГ-2);

– установка предварительной подготовки газа № 4 (УППГ-4);

– опорная база.

Объектами автоматизации вышеуказанных площадок явля-ются:

– закрытые распределительные устройства (ЗРУ 10 кВ) – 10 шт.;

– комплектные трансформаторные подстанции (КТП) – 44 шт.;

– дизельные электростанции – 21 шт.;

– низковольтное комплектное устройство (НКУ) – 31 шт.;

– блок-контейнер с трансформаторной подстанцией 110 / 10 кВ – 3 шт.;

– источники бесперебойного питания (ИБП) и системы бесперебойного питания (СБП) – 57 шт.;

– котельные – 2 шт.;

– водопроводные насосные станции противопожарного и хозяйственно-питьевого водоснабже-ния – 4 шт.;

– канализационные насосные станции, станции производственных и ливневых стоков – 56 шт.;

– комплекс термического обезвреживания жидких стоков;

– канализационные очистные сооружения.

Структурная схема АСУ Э Чаян-динского НГКМ приведена на рис. 1.

На площадке УКПГ-3 в здании служебно-эксплуатационного блока организован центральный пункт контроля и управления объектами энергообеспечения Чаяндинского НГКМ (рис. 2). Резервные пункты на период наладочных работ и технического обслуживания размещены в производственно-эксплуатационном здании площадок УППГ-2 и УППГ-4, а также на узле связи опорной базы и не предполагают постоянного присутствия эксплуатационного персонала.

Связь с площадками УППГ-2 и УППГ-4 опорной базы организована по волоконно-оптическим линиям. Резервирование осуществляется с помощью беспроводных каналов по стандартам IEEE 802.16 c максимальной скоростью обмена информацией до 1 Гбит / с.

Ввиду высокой скорости ввода информации и необходимости точной временнóй привязки в составе АСУ Э предусмотрена система единого времени (СЕВ), обеспечивающая временню привязку первичной информации, поступающей от объектов, серверов и рабочих мест к шкале координированного времени государственного первичного эталона Российской Федерации UTC (SU).

Система единого времени в составе АСУ Э Чаяндинского НГКМ обеспечивает:

– формирование эталонных сигналов частоты для синхронизации различного оборудования;

– формирование сигналов точного времени для временнóй синхронизации различного оборудования и систем;

– выполнение функций сервера 1‑го уровня (Stratum 1) протокола сетевого времени Network Time Protocol в сетях Internet Protocol.

Синхронизация источника осуществляется от сигналов спутниковых радионавигационных систем ГЛОНАСС и GPS (преимущественно ГЛОНАСС). Устройства ввода информации от объектов, используя сигналы синхронизации от СЕВ, обеспечивают временню привязку с точностью не менее 20 мс. Система единого времени АСУ Э обеспечивает привязку к UTC (SU) с точностью не менее 10 мс. Требуемые показатели быстродействия системы обеспечиваются:

– использованием специализированных программно-технических средств, учитывающих специфику работы с энергетическим оборудованием;

– выбором вычислительных средств (серверов, автоматизированных рабочих мест (АРМ) и контроллеров) необходимой производительности;

– использованием помехозащищенного сетевого оборудования промышленного исполнения;

– настройкой минимального цик-ла опроса контроллером устройств нижнего уровня с учетом состава контролируемых параметров;

– решениями по архитектуре системы (минимизацией промежуточных устройств при передаче информации, оптимальным выбором количества устройств, подключаемых к одной линии связи при шинном соединении и другими решениями по оптимизации структуры системы).

Реализованные технические решения позволяют непрерывно в режиме реального времени вести опрос оборудования, входящего в состав АСУ Э:

– терминалов ЦРЗА общим количеством 349 шт.;

– контроллеров локальных систем автоматического управления (САУ) общим количеством 243 шт.;

– ИБП, СБП, НКУ общим количеством 88 шт.;

– приборов учета энергоресурсов (счетчиков электроэнергии и тепловычислителей) общим количеством более 600 шт.;

– контроллеров систем управления электрообогревом коммуникаций общим количеством 76 шт.

Информационная емкость АСУ Э составляет более 28 000 сигналов. Терминалы ЦРЗА в ЗРУ 10 кВ являются основными источниками информации, также через них осуществляется управление выключателями в ЗРУ. Минимальный информационный объем телесигнализации и телеизмерений с одного терминала ЦРЗА составляет 40 цифровых параметров. Связь с АСУ Э осуществляется через последовательный порт терминала с интерфейсом RS-485. Терминалы подключены к линии RS-485 с разбивкой на группы (не более четырех устройств) витой парой через распределительные модули. В головных ячейках каждой группы расположены оптоэлектрические преобразователи. Информация от каждой группы терминалов передается по отдельной двухжильной оптической линии на оптоэлектрические преобразователи в шкафу УСО ЗРУ, где преобразуется в протокол Ethernet.

В КТП 10 / 04 кВ основным источником информации служат установленные в шкафах КТП блоки микропроцессорной релейной защиты 0,4 кВ, которые интегрируются в АСУ Э по оптоволоконным линиям связи по протоколу Modbus МТ.

Обобщенная сигнализация в ЗРУ и КТП снимается с блока микропроцессорной центральной сигнализации, установленного в ячейке секционного выключателя ЗРУ и КТП, по оптической линии связи. Информация о положении выкатных элементов (тележек), заземляющих ножей выключателей передается с соответствующих блок-контактов, запитанных со стороны шкафов УСО напряжением 220 В. Для предотвращения получения ложной информации при замыканиях на землю в сети оперативного постоянного тока, сопровождающихся перезарядкой емкостей этой сети и появлением импульсных помех на дискретных входах, в шкафу применены помехоустойчивые преобразователи дискретных входов. Бесшовный опрос терминалов в составе АСУ Э выполняет разработанный в рамках «ПТК-Э» OPC-сервер. Данные обрабатывают 12 распределенных шкафов УСО, построенных на базе отечественных ПТС. Для интеграции терминалов ЦРЗА используются протоколы МЭК 61 850 и Modbus TCP.

Благодаря принятым техническим решениям обеспечивается безусловное исполнение требований к быстродействию [2]:

– периодичность опроса дискретных и аналоговых сигналов 100 мс;

– периодичность опроса сигналов, используемых в подсистемах АСУ Э, не превышает 0,5 с;

– время вызова или смены мнемокадра не превышает 2 с;

– время представления режимной и сигнальной информации от оборудования на экранах рабочих мест не превышает 3 с;

– время от подачи команды управления до получения подтверждения о ее исполнении в условиях наибольшей нагрузки контроллеров нижнего уровня не превышает 1,5 с.

Изменение и запись уставок срабатывания защит производятся с переносного АРМ инженера-релейщика, входящего в состав АСУ Э. Подключение АРМ в сеть нижнего уровня производится удаленно на центральном пульте управления УКПГ-3 или по месту в выделенный порт коммутатора уровня САУ, расположенного в шкафу УСО. На АРМ инженера-релейщика установлено специализированное программное обеспечение, предоставляющее возможность просмотра текущих и записи новых уставок срабатывания защит. Просмотр и скачивание осциллограмм переходных процессов производятся как в ручном, так и в автоматическом режимах. На рис. 3 представлена осциллограмма переходного процесса по срабатыванию максимальной токовой защиты. Данные получены в рамках проверки защит с помощью программно-технического комплекса РЕТОМ-61 (НПП «Динамика»).

Опрос цифровых устройств и контроллеров САУ по протоколам Modbus TCP и RTU производят специальные коммуникационные модули. Преимущество данного решения состоит в универсальности и компактности оборудования. Модуль имеет восемь портов, каждый из которых конфигурируется независимо.

АРХИТЕКТУРА И особенности КОМПЛЕКСА ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

Обеспечение значительного запаса (около 40 %) и разгрузки вычислительной мощности контроллеров, обработки вычислительных параметров и передачи в смежные системы выполняет программный модуль виртуального контроллера. Виртуальный контроллер обладает вычислительной мощностью, используя ресурсы виртуальных машин. Исполнение алгоритмов работы на резервированном сервере АСУ Э обеспечивает надежность обрабатываемой информации. Информационный обмен со смежными системами (автоматизированной системой управления технологическими процессами (АСУ ТП), автоматической системой пожарной сигнализации, контроля загазованности и пожаротушения (АСПС КЗ и ПТ)) осуществляется средствами межшлюзового обмена.

Уровень оперативно-производственных служб АСУ Э (серверы, АРМ) реализован средствами виртуальной инфраструктуры (ВИ), позволяющими абстрагировать решение задач управления от аппаратной платформы. Использование ВИ сокращает количество электронно-вычислительных машин (ЭВМ), увеличивая вычислительные ресурсы существующих. Физические машины объединены в отказоустойчивые кластеры. Таким образом, помимо значительной экономии и сокращения занимаемой серверным оборудованием площади, достигнуты беспрецедентные показатели надежности АСУ Э. При использовании средств ВИ значительно упрощается процесс технического обслуживания. Замена, модернизация и ремонт физического оборудования могут производиться без остановки технологического процесса Чаяндинского НГКМ. Миграция (переход вычислительных процессов с основной ЭВМ на резервную) и резервное копирование функционирующих АРМ и серверов происходят «безударно». Резерв вычислительных ресурсов ВИ обеспечивает возможность расширения и модернизации АСУ Э Чаяндинского НГКМ. Ввиду удаленного расположения площадок друг от друга в АСУ Э реализованы функции самодиагностики всего ПТС с глубиной до сменных блоков (модулей). Применение программной и аппаратной диагностики в совокупности дает возможность безошибочного определения недостоверности по отдельным каналам ввода / вывода. Цифровые и физические линии связи имеют статусное слово типа DINT, каждому биту соответствует определенная ошибка, что позволяет не только сформировать недостоверность по каналу, но и оценить причины ее возникновения. Модули ввода / вывода физических и цифровых сигналов в составе шасси имеют возможность «горячей» замены, что позволяет в случае выхода из строя заменить оборудование без внесения изменений в прикладное программное обеспечение. Диагностика активного сетевого оборудования выполнена по безо-пасному протоколу SNMP версии 3. Опрос производится драйвером в составе шлюза отечественной SCADA-системы. Для серверов и АРМ созданы типовые шаблоны, содержащие параметры работы необходимых компонентов системы (служб, загрузок центрального процессора управления, работы архива, сведений о синхронизации времени др.). Диагностика включает проверку прикладного программного обеспечения и проверяет достоверность входных данных, исключает возможность использования некорректной информации и формирует сообщения о неисправности компонентов АСУ Э. Видеокадр общей диагностики комплекса технических средств (КТС) представлен на рис. 4.

Человеко-машинный интерфейс системы, соответствующий требованиям [3], интуитивно понятен и обеспечивает:

– возможность совместного представления информации (текстовой, графической, звуковой) на АРМ;

– возможность отображения информации на экране АРМ в разных областях видеоформы с топологией, соответствующей планам действующих объектов, составу технологических процессов и оборудования;

– использование единых способов представления информации на видеоформах: органы управления оборудованием (кнопки, переключатели, тумблеры и т. д.), параметры, телесигнализация, элементы мнемосхем, цветовое представление, графики, таблицы, размеры символов и пр.;

– реализация телесигнализации (включая звуковую), которая должна информировать оператора о выходе технологических параметров энергообъектов за рег-ламентные границы безопасной эксплуатации и об исполнении команд дистанционного управления, поданных оператором;

– реализация обратной связи на действия оператора по использованию функций управления АСУ путем изменения цвета, яркости или отображения выбранного органа управления.

Для удобства пользователей объекты разделены по вкладкам, вызов которых осуществляется в нижнем фрейме системы. Предусмотрен механизм быстрого переключения между основными экранами системы (журналом сообщений, диагностикой КТС, формированием отчетов, вызовом архива и пр.) с помощью «горячих» клавиш. Аналоговые, дискретные датчики, исполнительные механизмы и источники данных имеют объектные окна, содержащие детальную информацию. Управление исполнительными механизмами предусматривает вызов окна подтверждения для исключения формирования случайных управляющих воздействий. Любая экранная форма и тренд могут быть отправлены на печать нажатием соответствующей кнопки. Видеокадр ЗРУ 10 кВ представлен на рис. 5.

Предупредительная и аварийная сигнализации на АРМ оператора и автоматическая выгрузка осциллограмм с терминала на резервированный сервер позволяют оперативному персоналу получать информацию о переходных процессах в режиме реального времени. В целях получения достоверной информации об объемах и качестве производства, передачи, распределения и потребления энергоресурсов АСУ Э Чаяндинского НГКМ выполняет следующие функции по учету энергоресурсов:

– сбор, обработка и передача данных;

– архивирование данных по учету;

– отображение на АРМ оператора данных учета энергоресурсов и формирование отчетов;

– расчет балансов энергопотребления.

К объектам учета относятся объекты систем электроснабжения, теплоснабжения, водоснабжения и водоотведения. Приборы учета интегрированы по протоколам Modbus RTU. Счетчики электрической энергии подключаются в АСУ Э через устройства сбора и передачи данных, которые обеспечивают:

– сбор результатов измерений от счетчиков по цифровым интерфейсам RS-485;

– обработку и накопление результатов измерений в соответствии с заданными временнми интервалами и тарифными зонами;

– предоставление интерфейса доступа к собранной информации;

– синхронизацию времени как в самом устройстве сбора и передачи данных, так и в счетчиках электрической энергии;

– самодиагностику с фиксацией в журнале событий.

По запросу пользователя информация по учету энергоресурсов формируется в виде отчетов за указанный промежуток времени (час, сутки, месяц, год, произвольный), что позволяет эффективно распределить производимые энергоресурсы и оптимизировать систему энергообеспечения в целом.

Особое внимание при создании АСУ Э уделено вопросам информационной безопасности [4]. Функционирование осуществляется в рамках изолированной сети, обмен данными между системами зашифрован. Персонализация авторизованных в системе пользователей предполагает разграничение прав просмотра, управления, доступа к функциям АСУ Э на базе ролевой модели.

ВЫВОДЫ

С учетом уникальной сложности месторождения высокие требования предъявляются к техническим решениям, системам управления, для выполнения которых созданы следующие условия:

– полностью реализован принцип однородности (применены единые ПТС);

– разработана и реализуется рациональная структура распределенной системы управления (применена виртуализация серверного пространства и АРМ оператора);

– применен усовершенствованный операторский интерфейс;

– применены решения по организации единого пульта управления.

Таким образом, впервые в отрасли создан уникальный автоматизированный технологический комплекс по контролю за объектами энергоснабжения и управлению ими Чаяндинского НГКМ, выполненный на базе единых отечественных ПТС и сочетающий в себе максимально возможную комбинацию факторов малолюдных технологий, бесшовную интеграцию оборудования, унификацию технических решений и снижение эксплуатационных затрат. Реализованные в рамках АСУ Э Чаяндинского НГКМ программно-технические решения позволяют определить вектор успешного развития отечественных АСУ.

Надежность и эффективность процессов добычи, транспортировки и переработки углеводородов во многом определяют качество жизни населения страны, промышленную и экологическую безопасность, уровень экономического развития общества. Одновременно диверсификация рынков сбыта, обеспечение энергетической безопасности и устойчивого развития, рост эффективности деятельности, использование научно-технического потенциала обеспечивают ПАО «Газпром» устойчивое развитие и сохранение лидирующих позиций глобальной энергетической компании.

Одно из важнейших направлений технического прогресса – автоматизация технологических процессов.

Качество и надежность систем автоматизации во многом обеспечивают повышение конкурентоспособности и эффективность компании. Уместно вспомнить, что еще в начале становления газовой отрасли ее первый министр А.К. Кортунов говорил о том, что главные требования, предъявляемые к системам газоснабжения, – надежность и бесперебойность доставки газа потребителям при безопасной и экономичной работе всех технологических сооружений этой системы, а выполнение таких требований возможно только при высоком уровне автоматизации. С тех пор развитие технологий добычи, транспортировки и переработки природного газа неразрывно связано с процессами совершенствования средств измерений и систем автоматизации.

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОБОРУДОВАНИЕ

За прошедший период накоплен значительный опыт создания и развития систем автоматизации при существенно возросшем уровне решаемых задач и технических решений по автоматизации производственно-технологических процессов. Положительные изменения произошли не только с программно-техническими комплексами, но и с полевым оборудованием. Значительно расширилась номенклатура, улучшилось качество используемых контрольно-измерительных приборов и регулирующей арматуры, повысилась точность измерений технологических параметров, увеличилась надежность датчиков и исполнительных механизмов, за счет чего в системах автоматизации могут быть задействованы комплексные многосвязные алгоритмы управления.

Сегодня ПАО «Газпром» реализует уникальные, сложнейшие по выполнению энергетические проекты, используя в своей работе инновационные подходы, а также не имеющее аналогов оборудование. Освоение п-ова Ямал, месторождений на морском шельфе, строительство газопроводов «Северный поток», «Турецкий поток», «Сила Сибири», Амурского газоперерабатывающего завода, газификация регионов России – все это было бы невозможно без современных высокотехнологичных и надежных систем автоматизации.

ВОПРОСЫ БЕЗОПАСНОСТИ И МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Компания уделяет большое внимание экологической и промышленной безопасности технологических объектов добычи, переработки и транспорта газа и углеводородных сред, которая напрямую зависит от безотказной работы средств и систем автоматизации, применяемых на опасных производственных объектах. Повышение надежности эксплуатируемых средств и систем автоматизации, а также обеспечение эффективности измерений и учета продукции – одна из основных задач Департамента 342. При этом специалисты Департамента совместно со специалистами дочерних обществ ПАО «Газпром» ведут системную работу по анализу информации о фактической стабильности функционирования средств и систем автоматизации, учету и анализу отказов, организовывают планомерную разработку и реализацию мероприятий по надежности, взаимодействие с организациями-разработчиками по вопросам безаварийной эксплуатации действующих и созданию новых систем автоматизации.

Необходимо также отметить высокую роль достоверных измерений технологических параметров в системах управления и регулирования. Успешному решению задач поддержания требуемой точности и надежности измерений, оснащению производства высокоточными узлами измерений расхода энергоресурсов и объемов товарной продукции способствует созданная в ПАО «Газпром» эффективная система метрологического обеспечения.

ФОКУС ВНИМАНИЯ

Вопросы совершенствования измерительной техники и технологий автоматизации, организации надежной и безаварийной эксплуатации средств и систем автоматизации в ПАО «Газпром» находятся в центре внимания. Обеспечение стабильной работы технологического оборудования и выполнение поставленных производственных задач по добыче, транспортировке, переработке и поставке газа потребителям возможны только при высокоэффективной организации управления производственно-технологическим комплексом, одними из инструментов которого являются средства измерений и системы автоматизации технологических процессов.

На ООО «Газпром энерго» возложена задача автоматизации учета электрической энергии и энергетических ресурсов технологических объектов Единой системы газоснабжения России в целях оптимизации затрат дочерних обществ ПАО «Газпром» на приобретаемые энергетические ресурсы, их рациональное и бережливое использование. Для ее решения создана автоматизированная система комплексного учета энергетических ресурсов (АСКУ ЭР) ПАО «Газпром», охватывающая на сегодняшний день 51 субъект Российской Федерации.

ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ УЧЕТА ЭНЕРГОРЕСУРСОВ

В 2003 г. ПАО «Газпром» было принято решение о необходимости создания эффективного инструмента по цифровизации учета выработки, распределения, потребления и реализации электрической энергии и энергетических ресурсов.

Данное поручение было разбито на нескольких подзадач:

– повышение энергоэффективности технологических объектов;

– снижение потерь электроэнергии и энергетических ресурсов;

– наблюдаемость объектов в целях повышения надежности их функционирования;

– проведение расчетов на розничном (РРЭ) и оптовом рынках электроэнергии и мощности (ОРЭиМ) и иных видов энергетических ресурсов;

– максимальное использование оборудования и программного обеспечения АСКУ ЭР для решения сопутствующих задач ПАО «Газпром» в энергетическом секторе.

Реализация проекта по созданию и развитию АСКУ ЭР в 2004 г. была поручена ООО «Газпром энерго». На начальном этапе разработки ПАО «Газпром» приняло решение о внедрении передовых технологий учета энергетических ресурсов в наиболее энергоемких дочерних обществах: ООО «Газпром трансгаз Москва», ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург», ООО «Газпром трансгаз Екатеринбург», ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород», ООО «Газпром трансгаз Волгоград», ООО «Газпром трансгаз Ухта», ООО «Газпром трансгаз Сургут», ООО «Газпром трансгаз Самара», ООО «Газпром трансгаз Саратов», ООО «Газпром добыча Уренгой», ООО «Газпром добыча Оренбург», ООО «Газпром добыча Астрахань». В последующие годы наработанный первоначальный опыт был признан успешным, и развитие системы учета получило широкое распространение.

В 2005 г. в ООО «Газпром энерго» было создано специализированное подразделение – Оренбургский филиал, – реорганизованное впоследствии в инженерно-технический центр ООО «Газпром энерго». Основные виды его деятельности на тот момент представляли собой следующие работы по сопровождению АСКУ ЭР:

– проектирование на объектах ПАО «Газпром»;

– выполнение монтажных и пусконаладочных работ собственными силами;

– осуществление технического надзора за созданием системы подрядными организациями;

– осуществление эксплуатации системы на объектах ПАО «Газпром».

К концу 2006 г. была введена в эксплуатацию первая очередь объектов АСКУ ЭР ПАО «Газпром», на которых с участием представителей АО «АТС» в течение последующего года проводились испытания на соответствие техническим требованиям ОРЭиМ. В результате были получены сертификаты качества. С 2008 г. дочерние общества ПАО «Газпром» начали осуществлять покупку на ОРЭиМ.

За 16 лет АСКУ ЭР достигла значительных масштабов развития и в настоящее время действует в 51 субъекте РФ. В систему в автоматическом режиме поступают данные более чем с 12 000 при-боров учета энергетических ре-сурсов. Свыше 800 пользователей получают данные внутри структуры ПАО «Газпром», также организован обмен данными со смежными субъектами рынка энергоресурсов.

Совершенствование АСКУ ЭР ПАО «Газпром» привело к необходимости разработки нормативной базы по ее созданию и использованию. Система имеет свидетельство о внесении в Государственный реестр средств измерений РФ (Госреестр СИ) № 22903 и паспорт соответствия техническим требованиям оптового рынка электроэнергии и мощности ОРЭ от 10 июня 2007 г. № 287, выданный ПАО «АТС». Кроме того, ООО «Газпром энерго» сертифицировало АО «АТС» в области проектирования, монтажа, наладки, эксплуатации и метрологического обслуживания средств коммерческого учета электроэнергии у субъектов оптового рынка.

Развитие АСКУ ЭР в РФ привело к возникновению множества нормативных актов, подчас противоречивых и постоянно меняющихся. Законодательство РФ устанавливает минимальные необходимые требования к информационно-измерительным системам учета, а также к организации сбора и обработки информации. В ходе работ были выявлены дополнительные специфические требования к подготовке проектной, исполнительной и эксплуатационной документации.

Весь опыт и наработки по агрегированию информационно-нормативной базы, а также перспективные решения легли в основу стандарта организации [1]. Данный документ позволил прийти к единообразию применяемых технических решений, унификации документации и программно-технических комплексов АСКУ ЭР ПАО «Газпром».

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОМПЛЕКСНОГО УЧЕТА ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ

На сегодняшний день АСКУ ЭР включает:

– более 150 систем учета энергоресурсов, свыше 130 из которых соответствуют техническим требованиям ОРЭиМ;

– центр сбора и обработки информации в Москве;

– 17 региональных центров сбора данных;

– дежурный пункт АСКУ ЭР в Оренбурге;

– подсистему контроля качества электроэнергии;

– подсистему защиты информации АСКУ ЭР;

– единое закрытое информационное пространство, объединяющее все объекты – сеть передачи данных (СПД) АСКУ ЭР.

Инженерно-технический центр ООО «Газпром энерго» осуществляет эксплуатацию оборудования АСКУ ЭР на объектах 24 дочерних обществ ПАО «Газпром», главным потребителем информации среди которых значится корпоративная организация АО «Газпром энергосбыт». Используя информацию и оборудование АСКУ ЭР ПАО «Газпром», АО «Газпром энергосбыт» поставляет энергию на технологические объекты дочерних обществ с РРЭ и ОРЭиМ, существенно сокращая затраты на ее приобретение.

Общая структура системы АСКУ ЭР ПАО «Газпром» представлена на рис. 1. Унификация технических решений и подходов к ее реализации отражена в стандарте [1].

Система имеет сегментированную структуру, каждый сегмент которой выполняет свою функцию. Автоматизированные информационно-измерительные системы обеспечивают учет:

– электрической энергии для работы на ОРЭиМ и РРЭ, включая сегмент контроля качества электроэнергии;

– тепловой энергии и топливного газа на ее производство;

– водоснабжения и водоотведения, включая стоки.

Автоматизированная система диспетчерского управления (АСДУ) выполняет функцию сбора и передачи технологической информации о состоянии объектов энергетики.

Автоматизированные информационно-измерительные системы состоят из уровней информационно-измерительного комплекса (ИИК), среды передачи данных и информационно-вычислительного комплекса электроустановки (ИВКЭ).

Уровень ИИК объединяет средства измерения, первичные датчики и вычислители российского производства, внесенные в Госреестр СИ.

В качестве среды передачи и приема данных от ИИК до ИВКЭ используются различные виды связи, в основном стандарт RS-485 (Recommended Standard 485).

Уровень ИВКЭ на объекте создается общим для всех видов ресурсов. В настоящее время сбор и передача информации производятся на оборудовании, апробированном на объектах дочерних обществ ПАО «Газпром» и выбранном для применения за надежность, масштабируемость и ремонтопригодность.

При этом уровень информационно-вычислительного комплекса на объектах энергетики не создается, а используется только сертифицированный – измерительно-вычислительный центр сбора и обработки информации ООО «Газпром энерго», внесенный в Госреестр СИ № 76023.

ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОМПЛЕКСНОГО УЧЕТА ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ ПАО «ГАЗПРОМ»

Всего в процессе эксплуатации оборудования задействовано 15 эксплуатационных отделов и одна метрологическая лаборатория инженерно-технического центра ООО «Газпром энерго», расположенные в 14 регионах РФ.

Общую техническую и организационную политику, а также контроль исполнения в компании осуществляет служба автоматизации, информатизации и метрологического обеспечения совместно с отделом связи. Это позволяет проводить анализ отказов систем, выявления причин и выработки компенсационных мероприятий для внедрения на всех аналогичных объектах компании, обеспечивая этим высокий уровень надежности работы автоматизированных систем, эксплуатируемых ООО «Газпром энерго».

Специалисты и руководители ООО «Газпром энерго», вовлеченные в процесс организации, создания и технической эксплуатации оборудования АСКУ ЭР ПАО «Газпром», ведут активную рационализаторскую деятельность, повышают свою квалификацию и компетенции за счет изучения зарубежного и отечественного опыта, участвуют в апробации новых технических решений в сфере сбора технологической информации с объек-тов энергетики. Ведется активная работа по привлечению российских компаний – производителей оборудования и программного обеспечения (ПО), устанавливаемого на работающие на операционных системах семейства Linux серверы.

Работа по созданию и эксплуатации систем проходит в постоянном контакте с производителями оборудования и разработчиками ПО, что позволяет оперативно решать поставленные задачи и учитывать все изменения требований российского законодательства в сфере учета энергетических ресурсов и технического регулирования.

В инженерно-техническом центре ООО «Газпром энерго» работает дежурный пункт АСКУ ЭР ПАО «Газпром». Его сотрудники ведут ежедневный (включая нерабочие и праздничные дни) мониторинг полноты и достоверности поступающих данных (рис. 2). Кроме того, функционирует служба постоянной поддержки, готовая оказать помощь и содействие пользователям системы, а также смежным субъектам энергетического рынка.

РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ НА БАЗЕ СИСТЕМЫ УЧЕТА ЭНЕРГОРЕСУРСОВ

На базе существующей инфраструктуры опытными специалистами и руководителями ООО «Газпром энерго» проведена значимая работа по оптимизации функционирования оборудования, ПО и каналообразующей аппаратуры СПД АСКУ ЭР ПАО «Газпром». В результате создана АСДУ ООО «Газпром энерго», предназначенная для оперативного контроля и управления технологическим процессом и режимами работы оборудования производственных объектов энергетики.

Идея запуска данной системы возникла, когда в электросетевой организации ООО «Газпром энерго» остро встал вопрос наблюдаемости объектов энергетики для диспетчеризации и обмена оперативной информацией со смежными субъектами.

Не секрет, что в ПАО «Газпром» эксплуатируются не только новые или модернизированные объекты энергетики – многие из них построены десятки лет назад. К сожалению, полная модернизация таких объектов не предусмотрена, а частичная не всегда рациональна.

В ООО «Газпром энерго» успешно решилась задача по организации АСДУ с обеспечением сбора информации с систем сбора телесигнализации и телеизмерения уровня энергообъекта без их реконструкции и максимального использования существующей инфраструктуры.

Концептуальная цель создания АСДУ на объектах ООО «Газпром энерго» заключается в формировании единого источника оперативной измерительной и технологической информации по объектам энергетики, их параметрах, а также об используемых технологических схемах снабжения энергоресурсами при осуществлении своей производственной деятельности.

Основные задачи системы:

– повышение безопасности управления энергоресурсами за счет улучшения качества, расширения информационных, контрольных и диагностических функций;

– снижение эксплуатационных затрат за счет повышения надежности аппаратуры и использования технологии обслуживания устройств по фактическому состоянию;

– решение прикладных задач Общества, связанных с организацией оперативно-технологического управления, включая представление и генерацию необходимой отчетной документации;

– обеспечение достоверного диспетчерского управления за счет оперативности принятия решений по режимам работы электрических подстанций и сетей ООО «Газпром энерго».

Для отработки технических решений был выбран Южно-Уральский филиал ООО «Газпром энерго». Реализация пилотного проекта представлена на рис. 3.

На 14 электрических подстанциях организована система сбора ТИ и ТС уровня объекта. С помощью СПД АСКУ ЭР ПАО «Газпром» данные в автоматическом режиме на электронных панелях передаются вначале производственно-диспетчерской службе филиала, а затем администрации ООО «Газпром энерго» (рис. 4).

Система отвечает требованиям импортозамещения, т. к. для организации сбора и обработки информации применено российское ПО «ОИК Диспетчер НТ» (ООО «НТК Интерфейс»).

Информация о режиме работы, получаемая от АСКУ ЭР ПАО «Газпром», используется в системе управления надежностью оборудования ООО «Газпром энерго» и дочерних обществ ПАО «Газпром» для идентификации отказов или предпосылок к их возникновению. Это позволяет оперативно проводить предупреждающие мероприятия и существенно сокращать время на устранение отказов. Яркий пример использования информации – реализация сбора данных контроля работы станций катодной защиты (СКЗ), производимая совместно со специалистами ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург» в рамках развития АСКУ ЭР.

Найденное решение объединяет функции учета и телеизмерения на базе приборов российского производства BINOM3 (ЗАО «Алгоритм») и предназначается для осуществления контроля выходных параметров выпрямителя СКЗ, учета электрической энергии (коммерческого или технического) и мониторинга показателей качества электрической энергии на питающем вводе СКЗ в соответствии с ГОСТ 32144–2013 [2].

Эффект от реализации:

– контроль режимов работы СКЗ по защитному потенциалу, напряжению и току, а также по наличию питания в реальном времени;

– возможность оперативного реагирования эксплуатирующего персонала при изменении режимов работы СКЗ (отключения внешнего электроснабжения, резкого изменения защитного потенциала, нештатная работа);

– ведение претензионной работы с электроснабжающими организациями по нарушению договорных обязательств в части соблюдения перерывов в работе внешнего электроснабжения;

– отсутствие необходимости построения новой системы дистанционного контроля СКЗ, а также возможность использования функционала уже существующей АСКУ ЭР ПАО «Газпром».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение следует отметить, что ООО «Газпром энерго» справилось с поставленной задачей по созданию и эксплуатации АСКУ ЭР ПАО «Газпром» на высоком профессиональном уровне. Были решены поставленные перед Обществом задачи по автоматизации учета энергетических ресурсов наиболее энергоемких технологических объектов ПАО «Газпром», что позволило оптимизировать затраты на их покупку. Заложенные в начале реализации работ технические решения позволили существенно сократить затраты на модернизацию энергообъектов в части автоматизации, повысить наблюдаемость и оперативность получения достоверной информации с энергообъектов.

Вследствие реализации комплексного подхода к решению поставленных задач повысилась надежность функционирования объектов энергетики, что является важнейшей задачей для Единой системы газоснабжения России.

Предприятия обрабатывающей промышленности Томской обл. имеют успешный многолетний опыт в разработке, производстве и поставке машиностроительной и электротехнической продукции для нужд нефтегазового комплекса. В целях обеспечения импортозамещения критически важной для ПАО «Газпром» высокотехнологичной продукции в апреле 2014 г. по заказу ООО «Газпром трансгаз Томск» по программе научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) ПАО «Газпром» и его дочерних обществ в АО «Томский электромеханический завод им. В.В. Вахрушева» (АО «ТЭМЗ») приступили к разработке необслуживаемого циклоидального электропривода с энергоаккумулятором (НЦЭЭ), а в ноябре 2014 г. –к созданию импортозамещающих быстродействующих осевых антипомпажных (АПК) и регулирующих клапанов (РК).

РАЗРАБОТКА ЭНЕРГОНЕЗАВИСИМЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ И БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИХ ОСЕВЫХ КЛАПАНОВ

Благодаря разработке НЦЭЭ стало возможным создание принципиально нового электропривода (ЭП) трубопроводной арматуры (ТПА) DN50–1400 для применения на объектах магистральных газопроводов (МГ). По техническому заданию разрабатываемый НЦЭЭ должен обеспечивать не менее трех перестановок запорного или регулирующего органа при отсутствии электроэнергии максимум в течение 5 сут и использоваться по своим характеристикам в качестве замены существующих электрогидравлических и пневмогидравлических приводов.

На этапе разработки предприятием выполнены расчеты и моделирование работы НЦЭЭ для проектирования редуктора, системы энергообеспечения, системы управления, используемых материалов и пр. Определены основные схемные, компоновочные и технические решения. Разработана конструкторская документация, изготовлены и испытаны на заводском испытательном стенде действующий макет и экспериментальные образцы НЦЭЭ.

Главная задача по обеспечению энергонезависимости разработанного ЭП при отключении внешнего источника электроэнергии в течение 5 сут (в соответствии с техническим заданием) была решена за счет применения накопителей энергии на основе ионисторов. Последние обладают важными преимуществами перед аккумуляторными батареями: более широким диапазоном рабочих температур без потери емкости, значительным количеством циклов «заряд – разряд», возможностью быстрой зарядки большими токами без риска повреждения накопителя энергии и отсутствием необходимости в его обслуживании. Для разрабатываемых НЦЭЭ DN50–1400 использована батарея ионисторов общей емкостью 2000 Ф. Ее применение позволяет производить зарядку от источников малой мощности (100–200 Вт), в том числе от возобновляемых источников электроэнергии, бортовой автомобильной сети 12 или 24 В, а также от цепей питания системы автоматизации напряжением 24 В. Кроме того, к одному энергоаккумулятору может быть подключено до трех обвязочных кранов. В этом случае его емкости будет достаточно для работы основного крана DN1400, двух байпасных кра-нов DN300 и одного свечного крана DN300.

Другая отличительная особенность разработанного НЦЭЭ состоит в использовании редуктора циклоидального типа с промежуточными телами качения. Такой тип передачи обеспечивает требуемый крутящий момент при меньших массе и габаритах. Высокая функциональность циклоидального редуктора достигается благодаря большей площади контакта рабочих тел при передаче усилия. Невысокая скорость их вращения способствует пониженному износу и низким шумовым характеристикам. Кроме того, применяемый редуктор не требует обслуживания и смены смазки в течение всего срока эксплуатации (30 лет).

В разработанном приводе применен электродвигатель вентильного типа, работающий от напряжения 48 В с регулируемой скоростью вращения вала и возможностью измерения его крутящего момента. Предложенная компоновка ЭП и циклоидального редуктора обеспечила высокий КПД системы в целом и, как следствие, более низкие потери энергии на трение и электрические преобразования.

Примененная интеллектуальная система управления ЭП позволяет начинать движение запорного органа крана плавно с нарастающим усилием. Постепенно скорость вала ЭП возрастает и в конце хода плавно замедляется до полной остановки. Тем самым предотвращается поломка крана от чрезмерных нагрузок на запорном органе при его заклинивании или образовании кристаллогидратов. Кроме того, в процессе движения запорного органа крана можно снимать диаграмму прилагаемого к нему усилия для последующего анализа работы крана.

В целом для крана DN1400 масса ЭП с блоком батарей составляет 2,43 т, в то время как электрогидравлического привода – 3,28 т. Развиваемый им момент не зависит от степени заряда батареи.

С точки зрения экологических и экономических преимуществ применяемые в НЦЭЭ конструктивные новшества в сравнении с широко используемыми пневмогидравлическими приводами обеспечивают нулевой выброс импульсного газа в атмосферу, отсутствие необходимости в смене гидравлической жидкости и смазки, минимальное негативное воздействие на окружающую среду при техническом обслуживании и связанные с этим дополнительные затраты.

Целью разработки АПК и РК DN200–700 PN6,3–16,0, применяемых для регулирования давления или потока (расхода) природного газа на объектах МГ, в том числе в системах противоаварийной защиты газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций (КС), стало обеспечение импортозамещения.

На начальном этапе работ проводились моделирование и гидродинамические вычисления проточной части клапанов по заданным техническим характеристикам. Выполнены расчеты на прочность и уровень шума АПК и РК DN200–700 PN6,3–16,0. На основе созданных технических решений разработана конструкторская документация и изготовлены опытные образцы клапанов.

Отличие разработанных осевых клапанов от зарубежных аналогов состоит в конструкции затвора, позволяющей увеличивать плавность хода и снижать усилия, требуемые для его перемещения в зоне регулирования.

В начале 2015 г. опытные образцы АПК DN300 РN16,0 с пневмоприводом и РК DN300 РN16,0 с ЭП успешно прошли заводские испытания. По их результатам выполнена доработка конструкторской и эксплуатационной документации на осевые клапаны.

Новизна и технический уровень разработок подтверждены полученными ООО «Газпром трансгаз Томск» патентами [1, 2].

ИСПЫТАНИЯ ЭНЕРГОНЕЗАВИСИМЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ И БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИХ ОСЕВЫХ КЛАПАНОВ

В октябре 2015 г. были успешно проведены натурные испытания опытных образцов НЦЭЭ для кранов DN50–100 и DN200–300 на объектах ООО «Газпром трансгаз Томск».

В марте 2016 г. в соответствии с утвержденными ПАО «Газпром» программой и методикой испытаний опытный образец НЦЭЭ в комплекте с шаровым краном DN1400 прошел приемочные испытания на промышленной площадке Томского линейного производственного управления МГ (ЛПУМГ) ООО «Газпром трансгаз Томск» (рис. 1). В результате было подтверждено соответствие разработанного НЦЭЭ требованиям СТО Газпром 2–4.1–212–2008 [3].

В августе 2016 г. электроприводы НЦЭЭ DN50–1400 (ТУ 3791–254–00165600–2014) были допущены к применению на объектах ПАО «Газпром» и включены в Единый реестр материально-технических ресурсов ПАО «Газпром» [4].

По завершении работы созданные опытные образцы НЦЭЭ для кранов DN50–100 и DN200–300 были внедрены на газораспределительной станции (ГРС) Алтайского ЛПУМГ (рис. 2). Опытный образец НЦЭЭ для крана DN1200 PN8,0 был внедрен на крановом узле Барабинского ЛПУМГ (рис. 3). Кроме этого, для использования разработанных приводов в производственной деятельности в рамках НИОКР был создан стандарт ООО «Газпром трансгаз Томск», регламентирующий применение необслуживаемых ЭП с энергоаккумуляторами.

Приемочные испытания разработанного в рамках НИОКР опытного образца АПК DN300 РN16,0 с пневмоприводом успешно проведены в ноябре 2015 г. в соответствии с утвержденными ПАО «Газпром» программой и методикой испытаний на испытательном полигоне филиала ОАО «Оргэнергогаз» с участием представителей постоянно действующей комиссии по допуску к применению на объектах ПАО «Газпром» ТПА и оборудования ГРС. Проверка работоспособности клапана проводилась путем наработки 1500 циклов «откры-то – закрыто» при дифференциальном давлении в момент открытия 8,0 МПа и неизменном направлении потока газа. Результаты, полученные при проведении испытаний клапана на различных режимах, соответствовали заявленным производителем техническим характеристикам.

В сентябре 2016 г. АПК и РК DN100–1200 PN до 25,0 (ТУ 3742–257–00165600–2015) разрешены к применению на объектах ПАО «Газпром» и включены в Единый реестр материально-технических ресурсов ПАО «Газпром» [4].

В октябре – ноябре 2016 г. по итогам проведения эксплуатационных испытаний АПК DN300 РN16,0 с пневмоприводом в составе агрегатной обвязки ЭГПА-4,0 / 8200–56 / 1,26‑Р ст. № 3 на КС «Проскоково» Юргинского ЛПУМГ ООО «Газпром трансгаз Томск» (рис. 4) и РК DN300 РN16,0 с ЭП в составе резервной редуцирующей линии DN300 узла редуцирования МГ «СРТО – Сургут – Омск» км 1717 Омского ЛПУМГ ООО «Газпром трансгаз Томск» подтверждено соответствие заявленных функций и технических характеристик разработанных клапанов требованиям СТО Газпром 2–4.1–212–2008 [3].

Кроме того, в ноябре – декабре 2017 г. АПК DN300 РN16,0 прошли опытно-промышленные испытания на объекте ООО «Газпром добыча Ямбург» в составе станционной обвязки газоперекачивающего агрегата ГПА № 715 ДКС УКПГ-7.

В 2019 г. прошли приемочные испытания АПК DN250 PN8,0 в составе технологической обвязки ГПА № 35 на КС «Антиповская» Антиповского ЛПУМГ ООО «Газпром трансгаз Волгоград» и АПК DN400 PN10,0 в составе агрегатной обвязки ГПА-16 АЛ-02 «Урал» на КС «Волховская» Волховское ЛПУМГ ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург».

ПРОИЗВОДСТВО ЭНЕРГОНЕЗАВИСИМЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ И БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИХ ОСЕВЫХ КЛАПАНОВ

В феврале 2016 г. ПАО «Газпром» заключил с ООО «Томские технологии машиностроения» долгосрочный договор на серийное производство, поставку, техническое, сервисное и ремонтное обслуживание осевых АПК и РК на площадях АО «ТЭМЗ». В документе предусматриваются выпуск и поставка в ПАО «Газпром» до 2023 г. упомянутого оборудования различных типоразмеров. Подобная схема софинансирования выпуска высокотехнологичной импортозамещающей продукции для нужд ПАО «Газпром» была применена впервые.

Используя собственные мощности и выделенные в рамках данного договора средства, АО «ТЭМЗ» провел модернизацию производства для серийного выпуска импортозамещающей продукции – осевых АПК и РК, а также НЦЭЭ.

В сентябре 2017 г. в рамках визита в Томск председателя правления ПАО «Газпром» А.Б. Миллера состоялся торжественный пуск (рис. 5) производства осевых АПК и РК.

В настоящее время АО «ТЭМЗ» производит АПК и РК DN100–1200 PN10,0–25,0 для нужд ПАО «Газпром». Данный ассортимент клапанов поставляется на объекты ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» (КС «Пикалевская»), ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург» (КС «Елизаветинская»), ООО «Газпром трансгаз Югорск», ООО «Газпром трансгаз Томск» (МГ «Сила Сибири»), ООО «Газпром трансгаз Волгоград», ООО «Газпром добыча Уренгой», ООО «Газпром добыча Ноябрьск» (Чаяндинское газоконденсатное месторождение) и других дочерних обществ ПАО «Газпром».

Производимая линейка НЦЭЭ для ТПА DN50–1400 поставляется на объекты ООО «Газпром трансгаз Томск» (МГ «Сила Сибири»), ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург» (КС «Портовая») и других дочерних обществ ПАО «Газпром».

К концу 2020 г. АО «ТЭМЗ» для компаний Группы «Газпром» было произведено и поставлено 489 ед. НЦЭЭ (из них 272 ед. – на МГ «Сила Сибири») и 132 ед. осевых клапанов (из них 20 ед. – на МГ «Сила Сибири»). В непрерывном производстве на заводе всегда находится около 70 комплектов клапанов.

ЭКСПЛУАТАЦИЯ ЭНЕРГОНЕЗАВИСИМЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ И БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИХ ОСЕВЫХ КЛАПАНОВ

Накопленный в течение 2020 г. опыт эксплуатации НЦЭЭ на КС «Атаманская» МГ «Сила Сибири» (рис. 6) показал, что данное оборудование позволяет гибко настраивать параметры движения запорного органа, а также отслеживать и контролировать моменты во всем диапазоне движения.

Функционально НЦЭЭ замещает пневмогидравлический и электрогидравлический типы приводов. Электропривод работает при любом давлении в газопроводе в самых жестких климатических условиях: от –62 до 50 °С, имеет возможность проводить диагностику ТПА по величине и динамике нагрузки на запорный орган при перестановках в онлайн-режиме. Главным преимуществом НЦЭЭ можно назвать то, что он обеспечивает ресурс в 10 переустановок ТПА DN50–1400 при отсутствии электроэнергии в течение 5 сут.

Промышленная эксплуатация импортозамещающих осевых АПК на КС «Атаманская» МГ «Сила Сибири» (рис. 7) подтвердила высокую эффективность данного оборудования при сниженных массогабаритных параметрах и повышенном крутящем моменте.

Разработанные осевые клапаны способны работать в диапазоне температур от –60 до 45 °С и имеют гарантированный срок службы не менее 30 лет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Успешная реализация двух проектов по заказу ООО «Газпром трансгаз Томск» в рамках НИОКР позволила выполнить полный цикл производства оборудования от разработки до производства и поставки высокотехнологичной импортозамещающей продукции в интересах ПАО «Газпром». В настоящее время ведется серийное производство РК, АПК и НЦЭЭ и осуществляются регулярные поставки отечественного высокотехнологичного оборудования на объекты газотранспортной системы ПАО «Газпром», в том числе на МГ «Сила Сибири».

ВЫПОЛНЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ НА ПОДКЛЮЧЕНИЕ

В рамках выполнения технических условий на подключение объектов Чаяндинского нефтегазоконденсатного месторождения (НГКМ) к трубопроводной системе «Восточная Сибирь – Тихий океан» ПАО «Транснефть» в 2019 г. были введены в эксплуатацию, аттестованы и аккредитованы в национальной системе аккредитации объекты метрологического обеспечения (система измерений количества и показателей качества нефти (СИКН) № 1514, изготовленная ПАО «Газпром автоматизация», и химико-аналитическая лаборатория), входящие в состав площадки пункта приема-сдачи нефти Чаяндинского НГКМ объекта «Обустройство нефтяной оторочки ботуобинской залежи Чаяндинского НГКМ с выделением этапа опытно-промышленных работ» (рис. 1, 2).

Согласно техническому заданию заказчика и техническим условиям ПАО «Транснефть», основные компоненты серийно изготавливаемого в соответствии с требованиями [1] блочно-комплектного узла измерений типа СИКН с применением 3D-технологий проектирования и контроля производства, включают:

– блок фильтров;

– блок измерительных линий;

– блок измерений показателей качества;

– блок рабочего эталонного расхода;

– эталонную поверочную установку;

– систему промывки;

– комплекс программно-технических средств системы автоматического управления и измерительной системы;

– инженерный блок с системой жизнеобеспечения, контроля загазованности и пожарообнаружения (рис. 3).

В качестве мозгового центра обработки измерительной информации, автоматизированного управления и формирования отчетных документов в СИКН применен программно-технический комплекс разработки ПАО «Газпром автоматизация», унифицированный с платформой автоматизированной системы управления технологическими процессами Чаяндинского НГКМ, выполненный на базе программируемого логического контроллера МФК1500 (группа компаний «ТЭКОН»).

Метрологическое оборудование, средства измерений и автоматизации, инженерные системы блочно-комплектной СИКН № 1514 были интегрированы в единую информационно-управляющую систему узла измерений на основе прикладного программного обеспечения ПАО «Газпром автоматизация», в том числе с применением метрологически значимой части программного кода.

В целях недопущения потери коммерческой информации о количестве и качестве передаваемой нефти система автоматизации СИКН создавалась на принципах обеспечения горячего резервирования программно-аппаратной части (рис. 4).

Кроме того, впервые на объекте ПАО «Газпром» при построении коммерческого СИКН применялись преимущественно отечественные средства измерений. Так, центральным звеном измерительной системы СИКН являются массовые расходомеры, предназначенные для прямого измерения массового расхода (массы брутто) сдаваемой нефти (рис. 5).

ИСПЫТАНИЕ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ

Перед применением на ответственном объекте расходомеры прошли испытания в реальных условиях эксплуатации на Оренбургском газоперерабатывающем заводе ООО «Газпром переработка». Тестирование проводилось в целях исполнения утвержденной 26 декабря 2016 г. заместителем Председателя Правления ПАО «Газпром» В.А. Маркеловым дорожной карты создания и внедрения современных технологий, технологического оборудования и материалов, замещающих зарубежные аналоги, в целях обеспечения технологической независимости ПАО «Газпром» по теме «Средства измерений расхода и количества (качества) углеводородных сред».

Несмотря на сложные условия эксплуатации, такие как наличие вибраций в технологической системе, изменение состава нефтеконденсатной смеси (нефти), климатические условия, при эксплуатации СИКН работа отечественных расходомеров полностью удовлетворила представителей Росстандарта (испытательный центр) и ПАО «Транснефть» (принимающую сторону). Нефть была сдана в соответствии с заявленными объемами и с удовлетворительным качеством, что позволило подавать осушенный газ с Чаяндинского НГКМ в магистральный газопровод «Сила Сибири».

Для периодического подтверждения метрологических характеристик и поверки массовых расходомеров без демонтажа в реальных условиях эксплуатации в ПАО «Газпром» впервые была применена стационарная двунаправленная трубопоршневая поверочная установка (ТПУ) производства ПАО «Газпром автоматизация» (Саратовский производственный кластер ООО Завод «Саратовгазавтоматика») с пределами допускаемой погрешности не более ±0,05 % (рис. 6). Для поверки ТПУ создана эталонная поверочная установка на базе мерников первого разряда.

При вводе ТПУ в эксплуатацию возникали различные технические задачи, требующие оперативного решения. Например, при определенных соотношениях величин расхода и давления в СИКН требовалось проведение дополнительных оперативных наладочных работ для исключения остановки полиуретанового шара (поршня) внутри ТПУ вследствие скачков перепада давления на входе и выходе. Уже на этапе шеф-монтажных работ было обеспечено заблаговременное предупреждение указанных явлений по итогам первичного анализа и определения фактических технологических параметров среды.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ ПРИ ВВОДЕ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЙ КОЛИЧЕСТВА И ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА НЕФТИ В ЭКСПЛУАТАЦИЮ

В результате калибровки массового расходомера по месту эксплуатации относительная погрешность измерения (при Р = 0,95 МПа) в пяти точках рабочего диапазона расходов составила не более 0,12 % при допустимых 0,25 % (0,2 % для контрольного массового расходомера).

В блоке измерений показателей качества для отбора проб нефти были применены отечественные автоматические пробоотборники «Пульсар-АП1» (ООО «ПТП ЭРА-1») с блоком отбора проб под давлением (герметичный съемный цилиндр с поршнем). Для измерений объемной доли воды в нефти используются локализованные поточные влагомеры ВСН-АТ (ООО «Аргоси Аналитика») и индикатор фазового состояния потока ИФС-1В-700 (ПАО «Опытный завод «Электрон»). В ходе наладки автоматических пробоотборников были выявлены неисправности, связанные с применением материала скользящего уплотнения (манжеты) на поршне, который при контакте со стабильным конденсатом (нефть) не обеспечивал необходимое скольжение: поршень не двигался. Неисправность была устранена путем их замены на манжеты, изготовленные из другого материала, благодаря чему автоматические пробоотборники были введены в промышленную эксплуатацию.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Положительный опыт применения отечественных средств измерений и программно-технических комплексов показал возможность построения комплексных коммерческих узлов измерения жидких углеводородных сред с использованием отечественного измерительного оборудования.

Основной задачей ГТП является выполнение плана транспорта газа, надежное и бесперебойное газоснабжение потребителей, которое необходимо обеспечить при максимально возможной эффективности работы ГТП [1]. При этом понятие «эффективность ГТП» включает не только минимум топливно-энергетических затрат, но и обеспечение режимов работы оборудования, исключающих его ускоренный износ. Решать поставленные задачи приходится в условиях многочисленных технологических и контрактных ограничений (максимально допустимое давление в трубопроводе, максимально допустимая скорость изменения давления, наличие резервных мощностей ГПА, минимально допустимое давление на входе ГПА и газораспределительных станций, контрактное давление в точках передачи контрагенту и т. п.), а также проводимых работ по техническому обслуживанию и ремонту ГТС. Повышение эффективности ГТП является многокритериальной задачей, не имеющей единственно верного решения. Диспетчер при управлении ГТС вынужден учитывать различные критерии, ранжируя их по важности [2], а также принимать во внимание инерционность газотранспортной системы. Решение, эффективное в моменте, может существенно отличаться от решения, эффективного за выбранный период, причем показатель эффективности становится известен только в конце периода.

В нештатном режиме работы ГТС – при разрыве газопровода – для уменьшения потерь и предотвращения аварийного останова оборудования требуется максимально быстро локализовать аварийный участок и обеспечить резервные пути движения газа. При этом необходимо учитывать текущий режим работы ГТС, отключенные на ремонт участки, исправность запорной арматуры, наличие связи с контрольным пунктом линейной телемеханики и другие факторы. Принятие решения дополнительно осложняется наличием стрессовой ситуации, а также редкостью подобных событий. Скорее всего диспетчер будет локализовывать аварию единственный раз за все время работы.

Из-за приведенных выше особенностей оперативное управление ГТС в штатных и нештатных режимах требует от диспетчерского персонала высочайшей квалификации и опыта. Для уменьшения влияния человеческого фактора активно разрабатываются и внедряются СППДР [3]. В настоящей статье описаны СППДР, разработанные для объектов ПАО «Газпром» в 2006–2020 гг. Прослежено развитие СППДР от систем с жесткой логикой, предназначенных в основном для ликвидации нештатных ситуаций, до систем, основанных на нестационарных математических моделях ГТС в режиме онлайн, позволяющих перейти к проактивному управлению газотранспортной системой.

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ МЕЖПРОМЫСЛОВОГО КОЛЛЕКТОРА ООО «ГАЗПРОМ ДОБЫЧА УРЕНГОЙ»

Первой из систем, разработанных АО «АТГС» совместно со специалистами ООО «Газпром добыча Уренгой» для оказания помощи диспетчеру, была СППР межпромыслового коллектора ООО «Газпром добыча Уренгой», удостоенная премии ПАО «Газпром» в области науки и техники за 2010 г. [4].

Межпромысловый коллектор ООО «Газпром добыча Уренгой» представляет собой закольцованную систему газопроводов. Он состоит из двухниточного Западного коридора и одно-, двухниточного Восточного коридора, соединенных четырьмя двухниточными перемычками. Протяженность коллектора с севера на юг составляет около 200 км, ширина от 20 до 50 км. Поступление газа в коллектор обеспечивают более двадцати УКПГ, соседние газодобывающие предприятия ПАО «Газпром», а также независимые поставщики. Отбор газа осуществляют четыре ГКС. Общее количество кранов в коллекторе – более тысячи. Это один из наиболее сложных в плане структуры и управления объектов единой системы газоснабжения России.

Целью диспетчерского управления МПК является надежная и эффективная подача заданного объема газа с газовых промыслов на ГКС. Оптимизация затрат осуществляется правильным выбором режима ДКС, которые, в свою очередь, работают в соответствии с объемами отбираемого из месторождений газа и величины пластового давления. Сложность управления МПК в штатном и нештатном режимах обусловлена следующими причинами:

– давление газа приблизительно одинаково по всему коллектору. Величины и направления потоков газа в участках коллектора изменяются в зависимости от режима и не всегда могут быть однозначно определены по давлениям;

– большое количество возможных режимов работы МПК, в том числе режимы с последовательной работой ДКС и разделением коллектора на несколько гидравлически не связанных частей;

– в нештатном режиме необходимо не только локализовать аварийный участок, но и обеспечить пути движения газа от всех УКПГ к ГКС. При этом из 43 крановых площадок МПК телемеханизировано только 13, что ограничивает возможности диспетчера по дистанционному переключению кранов.

В штатном режиме СППР визуализирует текущий режим работы МПК. Дополнительно к давлению и температуре на АРМ диспетчера отображаются величины и направления потоков газа в каждом из участков коллектора, запас газа, а также состояние участков «в работе» или «перекрыт». Это позволяет оптимизировать работу МПК за счет более полного использования всех участков коллектора и избежать ошибок при смене режимов работы МПК. Расчет потоков производится ПВК моделирования «Астра-Газ» каждые 15 мин. В нештатном режиме система телемеханики МПК производит идентификацию возможного участка разрыва, СППР выдает диспетчеру рекомендации о действиях в сложившейся ситуации в текстовом и графическом видах. Рекомендации выбираются из базы знаний, в которой хранятся заранее разработанные экспертами правила для каждого участка, отличающиеся в зависимости от текущего режима. Структура СППР МПК приведена на рис. 1.

В настоящее время ведется сопровождение СППР МПК с учетом новых режимов работы коллектора: разделение на несколько гидравлически изолированных частей, работа участков МПК по схеме «ГП в ГП». При этом было выявлено узкое место экспертных систем – сложность идентификации многочисленных режимов и описания действий диспетчера для каждого из них в заранее созданной базе знаний. Система поддержки принятия решений для нештатных режимов линейной части многониточного МГ свободна от данного недостатка. В ней рекомендации диспетчеру выдаются на основе автоматического расчета целевого состояния ГТС с учетом наложенных ограничений.

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ НЕШТАТНЫХ РЕЖИМОВ ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТИ МНОГОНИТОЧНОГО МАГИСТРАЛЬНОГО ГАЗОПРОВОДА

Основной задачей СППР для линейной части многониточного МГ является гарантированная локализация аварийного участка за минимальное время. В этом случае СППР работает совместно с ПУ СЛТМ. На основе данных телемеханики СППР постоянно рассчитывает и отображает режимы работы участков МГ: «в работе» (газ по участку идет), «остановлен» (под газом, без газа), «авария». Возможен ручной ввод режима «проводятся плановые работы» и состояния крана «в ремонте». Отображение состояний участков на мнемосхеме АРМ диспетчера существенно увеличивает наглядность схемы и позволяет избежать ошибок при переключении запорной арматуры.

В нештатном режиме производится идентификация аварийного участка по волне давления, рассчитывается план переключений запорной арматуры для локализации и обхода аварийного участка, а также для сохранения питания ГРС. Разработан алгоритм, который позволяет выбрать необходимые для переключения краны, направление переключений с учетом запрещенных к открытию участков (на которых ведутся плановые работы), неисправных и неуправляемых кранов. При невозможности полного выполнения задачи алгоритм обеспечивает частичное решение (например, перекрытие аварийного участка, прохождение газа до следующей компрессорной станции, но при отключении питания ГРС). Определение плана переключений базируется на графе ГТС и целевых функциях доставки газа до конечных точек линейного участка МГ с учетом ограничений (локализация аварийного участка, запрет на использование остановленных участков, запрет на переключение кранов «в ремонте» и пр.).

Механизм работы СППР, реализующей указанные алгоритмы, следующий:

– телемеханика по скорости падения давления выявляет разрыв участка ГТС;

– СППР по сигналу «разрыв участка» запускает алгоритм расчета плана переключений для локализации разрыва и обеспечения обходных путей прохождения газа;

– СППР отображает предлагаемый план переключений на мнемосхеме АРМ диспетчера и предоставляет интерфейс для немедленной подачи всех требуемых команд телеуправления в режиме «одна кнопка»;

– если диспетчер согласен с предложенным планом переключений и запускает его, система выдает команды на переключение всех задействованных кранов с контролем максимального времени выполнения операции;

– если целевое состояние не достигнуто за заданное время, СППР рассчитывает и предлагает диспетчеру новое решение.

Разработка и внедрение СППР для линейной части многониточного МГ велись совместно со специалистами ООО «Газпром трансгаз Казань». Описанная выше СППР предназначена для управления ГТС в нештатных режимах. Повышение эффективности работы ГТС в штатных режимах обеспечивают следую-щие два класса систем: тренажер диспетчера и система управления с прогнозирующими моделями.

ТРЕНАЖЕР ДИСПЕТЧЕРА

Важной частью подготовки и повышения квалификации диспетчерского персонала являются тренажеры диспетчера. Тренажеры предназначены для формирования у диспетчера лучшего понимания того, как ГТС реагирует на различные стратегии управления и управляющие воздействия, какие из них и в каких ситуациях являются наиболее эффективными, в том числе для ГТС конкретного предприятия. Тренажеры диспетчера разработаны совместно со специалистами Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина, установлены в ООО «Газпром трансгаз Чайковский», ООО «Газпром добыча Уренгой», ООО «Газпром трансгаз Казань». В основе тренажеров лежит интерактивная нестационарная модель ПВК «Веста» [5] – цифровой двойник газотранспортной системы и СДКУ СПУРТ. Особенностями данных тренажеров являются:

– интерфейс диспетчера, полностью повторяющий штатную СДКУ предприятия, включая видеокадры, тренды, события (тревоги);

– возможность как индивидуальных, так и групповых тренировок. Групповая тренировка предназначена для диспетчера ЦДП предприятия и нескольких диспетчеров филиалов. В ходе групповой тренировки моделируется вся ГТС предприятия, при этом диспетчерам филиалов доступна только часть видеокадров СДКУ, соответствующая зоне их ответственности;

– библиотека начальных режимов тренажера, соответствующая различным реальным режимам ГТС (зима, лето и др.);

– возможность ускорения виртуального времени, позволяющая наблюдать отдаленные последствия управляющих воздействий.

Тренажеры позволяют улучшить эффективность управления ГТС за счет предварительной оценки различных управляющих воздействий в типовых режимах работы конкретной ГТС (вариантное моделирование в режиме офлайн) и выбора лучшей стратегии. Разработка и внедрение компьютерных тренажеров подготовили базу для перехода к СППДР следующего поколения, реализующих проактивное управление ГТС, также известное как управление с прогнозирующей моделью.

УПРАВЛЕНИЕ ГТС С ПРОГНОЗИРУЮЩЕЙ МОДЕЛЬЮ

Развитие диспетчерского управления ГТС на современном этапе предполагает переход на проактивный метод управления, при котором происходят определение наилучшего прогнозного состояния ГТС с его дальнейшим формированием путем выработки и реализации команд управления технологическими объектами с учетом времени реагирования системы на эти команды [1]. Проактивное управление особенно эффективно для нелинейных инерционных систем со множеством входов и выходов, к которым можно прилагать дискретные и непрерывные управляющие воздействия, разнесенные по времени. Именно таким объектом управления является газотранспортная система. Работы по разработке системы непрерывного проактивного управления ГТС ведутся совместно с ООО «Газпром трансгаз Томск», а также с ООО «Газпром трансгаз Москва» для ГТС Московского промышленного узла.

Процесс оперативного диспетчерского управления ГТС схематично приведен на рис. 2. Целевой функцией процесса является гарантированное газоснабжение потребителей при максимально возможной эффективности работы ГТП. Процесс управления состоит из следующих циклически повторяющихся действий:

– планирование режима работы с учетом плана транспорта и распределения газа, текущего состояния ГТС, технологических и контрактных ограничений, плановых работ по техническому обслуживанию и ремонту оборудования;

– контроль параметров технологического процесса, выявление отклонений от плановых показателей;

– проведение корректирующих действий для установки и поддержания планового режима.

Проактивное управление ГТС при планировании режима использует математическую модель, прогнозирующую поведение системы на выбранном горизонте времени. Процесс прогнозирования и планирование управляющих воздействий периодически повторяются, постоянно смещая границу горизонта [6]. Описанный метод позволяет употребить ресурсы системы на повышение ее запаса устойчивости и / или эффективности. Повышение эффективности достигается также за счет анализа поведения системы за период времени и принятия решений, которые обеспечат не мгновенную, а интегральную эффективность за выбранный период [7]. Как правило, горизонт прогнозирования при оперативном управлении газотранспортными системами составляет несколько суток.

Управление с прогнозирующей моделью дает положительные результаты только при условии высокой точности прогноза, которая обеспечивается адекватной математической моделью ГТС и учетом прогнозных значений параметров на границах. АО «АТГС» совместно с партнерами в течение ряда лет ведет разработку и внедрение инструментов (подсистем), с помощью которых возможен переход к проактивному управлению газотранспортными системами.

Одним из них является математическая модель ГТС «Волна» разработки ФГУП «РФЯЦ-ВНИИТФ им. академика Е.И. Забабахина», работающая в нестационарном режиме онлайн [8]. Модель принимает из СДКУ фактические параметры с периодом 30–60 с и про-изводит расчет режима ГТС в темпе процесса. Кроме того, постоянно производится сравнение расчетных и фактических значений, на базе которого корректируются условно-постоянные параметры ГТС (идентификация параметров модели). Совпадение фактических и расчетных параметров ГТС (с заданной точностью) гарантирует адекватность математической модели в каждый момент времени и возможность ее использования для текущего и вариантного прогнозирования состояния ГТС.

В настоящее время ПВК «Волна» в составе СОДУ СПУРТ используется в ООО «Газпром трансгаз Томск», ОсОО «Газпром Кыргызстан». В ходе эксплуатации она показала высокую скорость расчета, устойчивую работу в различных режимах, хорошее совпадение фактических и расчетных параметров как в режиме онлайн, так и при вариантном прогнозировании поведения ГТС по заданному плану переключений.

Для обеспечения адекватности модели необходимо гарантировать качество используемых фактических параметров ГТС при их количестве порядка нескольких десятков тысяч. В реальной системе из‑за отказов датчиков, отсутствия связи и т. п. часть фактических параметров постоянно недостоверна. Обычно отбраковка грубых ошибок производится как в СДКУ, так и в ПВК моделирования автоматически. Для отбраковки менее явных ошибок был разработан программный комплекс выявления проблемных данных [9], помогающий избежать их использования в расчетах.

При расчете прогнозного режима ГТС обычно принимают граничные условия (давление, температуру или расход газа) постоянными в пределах прогнозного горизонта. Для ГТС с большой долей распределяемого газа это существенно снижает точность прогноза. Для повышения точности необходимо учитывать суточную неравномерность газопотребления по каждому потребителю, для чего разработан соответствующий программный комплекс прогнозирования газопотребления [10].

В ходе расчета прогнозного режима ГТС может возникнуть ситуация, когда из‑за достижения технологических ограничений невозможно обеспечить заданные условия на границах. Например, из‑за минимально допустимого давления на входе ГРС невозможно обеспечить прогнозное потребление газа. Обычно в этом случае модель ГТС сигнализирует о невозможности дальнейшего счета и останавливается. Комплекс моделирования «Волна» при достижении ограничений меняет граничные условия с расхода на давление и температуру и продолжает расчет в режиме ограничения потребителя.

Важное значение имеют оценка прогнозных режимов по эффективности и выбор наилучшей стратегии управления. Как было отмечено выше, эффективность управления ГТС является многокритериальной задачей, не имеющей единственного решения. При оценке необходимо принимать во внимание изменение запаса газа в системе, которое существенно влияет как на текущие, так и на будущие энергозатраты за пределами горизонта прогноза [11]. В настоящее время выбор наилучшей стратегии управления производится диспетчером. В перспективе эта задача должна быть решена с помощью инструментов искусственного интеллекта, таких как нечеткая логика (с различными весовыми коэффициентами для различных критериев эффективности) и нейронные сети. Для обучения нейронной сети потребуется набор хороших и плохих решений, которые могут быть получены с использованием вариантного моделирования ГТС и диспетчеров-экспертов.

Таким образом, разработанные подсистемы позволяют перейти к непрерывному проактивному управлению, при котором в режиме онлайн постоянно рассчитывается прогнозное состояние ГТС с учетом прогноза газопотребления, и управление газотранспортной системой производится с учетом этого прогноза. В 2021–2022 гг. планируются работы по внедрению системы в ООО «Газпром трансгаз Москва», ООО «Газпром трансгаз Томск».

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

List of abbreviations

АРМ – автоматизированное рабочее место

ГКС – головная компрессорная станция

ГПА – газоперекачивающий агрегат

ГРС – газораспределительная станция

ГТП – газотранспортное предприятие

ГТС – газотранспортная сеть

ДКС – дожимная компрессорная станция

КП – крановая площадка

МГ – магистральный газопровод

МПК – межпромысловый коллектор

ПВК – программно-вычислительный комплекс

ПУ – пунктом управления

СДКУ – система диспетчерского контроля и управления

СЛТМ – система линейной телемеханики

СППР – система поддержки принятия решений

СППДР – система поддержки принятия диспетчерских решений

УКПГ – установка комплексной подготовки газа

ЦДП – центральный диспетчерский пункт

AWP – automated workplace

BCS – booster compressor station

CDP – central dispatch point

CGTS – complex gas treatment station

CP – control point

DDSS – dispatching decision support system

DMCS – dispatch management and control system

DSS – decision support systems

IFM – interfield manifold

GCU – gas compressor unit

GDS – gas distribution station

GTF – gas transmission facility

GTN – gas transmission network

LTS – linear telemechanics system

MCS – main compressor station

MGP – main gas pipeline

SCC – software and computing complex

VS – valves site

Организации превентивных мер для обеспечения безопасности производственных процессов уделяется колоссальное внимание со стороны нефтяных компаний, однако все равно не удается полностью исключить инциденты, связанные с отказами технологического оборудования. В прошлом году произошло 44 происшествия на опасных производственных объектах. Это на 15 % меньше, чем в 2019 г., в то же время последствия для общества и экологии становятся более масштабными. Такие ситуации являются в том числе следствием человеческого фактора и недостаточного контроля за производственными активами предприятия.

Необходимость повышения эффективности контроля за рисками заставила регуляторов и нефтяные компании пересмотреть существующие нормы законодательства1 и глобально поменять подход к управлению производственными активами, прежде всего оборудованием, техническое состояние которого оказывает непосредственное влияние на жизнь и здоровье людей и окружающую среду. На смену классическим стандартам обслуживания нефтегазовых объектов приходит прогрессивная риск-ориентированная система управления активами.

До сих пор на нефтяных предприятиях обслуживание оборудования в основном обеспечивается проведением планово-предупредительного ремонта (ППР), который не способствует превентивной нейтрализации рисков. Плановый ремонт по большей части определяется требованиями надзорных органов и заводов-изготовителей. В связи с этим плановые работы по техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР) зачастую выполняются чаще, чем это необходимо исходя из реального технического состояния оборудования. Такой подход приводит к излишнему обслуживанию и простою оборудования, внеплановым остановам и, как следствие, значительным финансовым потерям.

Идеальный сценарий, соответствующий риск-ориентированному подходу, – когда предприятие ведет управление производственными активами по техническому состоянию и прогнозной аналитике, т. е. ремонты проводятся исходя из оценки объективных и достоверных данных, опыта эксплуатации и анализа с предсказанием паттернов отказов.

По факту сложно представить, чтобы вся номенклатура оборудования обслуживалась исключительно по техническому состоянию. Например, сложное комплексное оборудование типа газотурбинных или компрессорных установок, находящееся на гарантии, необходимо обслуживать в соответствии с рекомендациями завода-изготовителя.

Существенное препятствие к быстрому и бесшовному переходу к прогрессивной стратегии управления – значительное количество корпоративных информационных систем (ИС), одновременно действующих на предприятии. Разобщенность ИС, которые внедрялись на предприятиях еще в 2000–2010‑х гг. с использованием разных программных средств, их несовместимость и противоречивость препятствуют эффективной постановке процесса RCM / RBM-анализа2 и не позволяют в полной мере оценивать уровень рисков.

Для плавного перехода на риск-ориентированное обслуживание самым оптимальным вариантом становится комплексный подход, совмещающий ППР с системой управления производственными активами, которая базируется на создании единой информационной среды (ЕИС).

Единая информационная среда объединяет сведения об активах из всех действующих на предприятии ИТ-систем. В результате консолидации ИС на предприятии создается единая база данных, содержащая достоверную и объективную информацию обо всех активах предприятия, исключающая дублирование данных, их потерю, искажение при занесении или переносе из одной базы в другую. Таким образом, создание ЕИС – ключевой фактор сквозного контроля над состоянием активов и повышения эффективности управления рисками.

Комплексный подход к управлению активами обладает гибкостью в процессе интеграции ИС. Предприятие само может выбирать, какие ИТ-системы необходимо синхронизировать в первую очередь и далее в зависимости от задач постепенно надстраивать на базовую ИС дополнительные модули по принципу конструктора.

Единая информационная среда объединяет данные по активам со всех корпоративных систем предприятия, например ИСУ ТОиР, ERP, систем диагностики, технического обслуживания и мониторинга оборудования, систем обучения, системы промышленной безопасности и охраны труда (ПБиОТ) и др. (рис. 1).

По опыту внедрения сбор и формирование достоверных данных из различных ИТ-систем, в том числе из узкоспециализированных ИС, несет синергический эффект и позволяет принимать объективные управленческие решения, направленные на повышение эффективности производственных процессов и контроля над рисками наряду с соблюдением высокого уровня промышленной безопасности.

Информационные системы в нефтегазовом комплексе имеют свои особенности: они должны обладать максимальной защищенностью, отказоустойчивостью и непрерывностью, поэтому в процессе внедрения важно обладать глубокими экспертными знаниями одновременно в сфере ИТ и производственных процессов отрасли.

Комплексная система управления производственными активами, основанная на совмещении ППР и внедрении ЕИС, позволяет плавно и бесшовно перейти к прогрессивной, риск-ориентированной стратегии обслуживания оборудования, которая теперь является приоритетным форматом ТОиР для нефтегазовых компаний. Прогнозная аналитика, учитывающая техническое состояние активов и объективный сценарий деградации конструктивных элементов, дает уверенность в исключительной надежности оборудования. Как следствие, для предприятия создаются возможности эффективной организации сквозного контроля над рисками, а также оптимизации и повышения безопасности производственных процессов для всех участников отрасли.

Эффективное управление процессом проведения геолого-разведочных работ (ГРР) в целях восполнения минерально-сырье-вой базы (МСБ) нефтегазовой (НГ) компании включает разносторонний анализ геологических, технологических и экономических условий при существующих рисках поисково-оценочных и разведочных работ, обусловленных вероятностью понести затраты при отсутствии подтверждения ожидаемых величин запасов и ресурсов углеводородов (УВ). Принятие решений по объемам и направлениям проведения ГРР связано с необходимостью учета разносторонней информации в постоянно меняющихся условиях, наиболее значимые из них – это спрос и цены реализации продукции, налоговое окружение, макроэкономические условия. Кроме того, ухудшение и усложнение состава и структуры ресурсной базы, а также влияние негативных факторов (в том числе макроэкономических условий) на эффективность ГРР, стали одним из мотиваторов разработки и внедрения новой единой наукоемкой методологии [1]. В целях рационального финансирования ГРР и максимально эффективного управления проектами и портфелями проектов ГРР крупной НГ компании был разработан программно-аналитический комплекс, позволяющий проводить многокритериальный учет условий, ограничений и рисков при принятии управленческих решений.

Основные задачи разработанного комплекса программ заключаются в следующем:

– оценка эффективности проведения ГРР на лицензионных участках (ЛУ) недр НГ компании;

– оценка эффективности расширения ресурсной базы компании на основе оценки величины минимально рентабельных запасов (МРЗ) УВ ЛУ недр на ранней стадии изученности;

– оценка эффективности освоения ЛУ недр на основе формирования кластеров;

– агрегация информации и визуальное представление показателей эффективности проведения ГРР по регионам;

– формирование оптимального портфеля мероприятий ГРР НГ компании на краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную перспективу при заданных ограничениях и критериях эффективности.

Для решения указанных задач были созданы цифровые продукты, включающие необходимые инструменты для поддержки принятия решений:

– экономические паспорта (ЭП) ЛУ недр;

– экономико-математическая модель экспресс-оценки МРЗ ЛУ недр;

– экономико-математическая модель экспресс-оценки эффективности освоения ЛУ в рамках кластеров;

– геоинформационная система отображения информации по ЛУ недр;

– модуль формирования оптимального портфеля мероприятий ГРР по ЛУ недр компании.

Следует отметить, что функциональное наполнение ЭП для индивидуальной оценки эффективности ГРР ЛУ является вполне достаточным, но для оценки эффективности портфеля проектов ГРР было необходимо создание системы управления портфелями проектов ГРР, которая позволит агрегировать в себе необходимое количество ЛУ и на базе анализа предложит пользователю оптимальный портфель проектов ГРР в зависимости от заданных ограничений и необходимых критериев эффективности. В дополнение к системе управления портфелями проектов ГРР был разработан модуль геоинформационной системы, предназначенный для визуального представления ЛУ по регионам. Кроме того, в целях рационального инвестирования в развитие МСБ компании были разработаны модули оценки МРЗ УВ и расчета экономического эффекта ГРР ЛУ на базе кластеров.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПАСПОРТА ЛУ НЕДР

Методологической основой программно-аналитического комплекса является регламентированная система мониторинга и оценки эффективности поисково-оценочных и разведочных работ на всех этапах и стадиях ГРР в России и за рубежом, обеспечивающая эффективное управление проектами ГРР НГ компании. Ядро системы – это единая база данных (БД), которая аккумулирует наиболее актуальную геолого-экономическую информацию по ЛУ НГ компании. Информационной основой для БД стали актуальные проектные документы, лицензионные обязательства, формы корпоративной статистической отчетности в области восполнения и развития МСБ, картографические материалы, нормативы затрат ГРР и показатели дальнейшего освоения месторождений. Таким образом, созданная БД представляет собой как хранилище ретроспективных, актуальных и прогнозных данных ГРР, так и основу для проведения мониторинга геолого-экономических показателей и показателей эффективности ГРР. Мониторинг ГРР проводится в разрезе ЛУ недр и отражается в ЭП, включая актуализацию плановых и прогнозных показателей в соответствии с проектами на базе полученной отчетной информации о фактических результатах ГРР проекта, расчет показателей геологической и экономической эффективности ГРР и оценку эффективности реализации ГРР проектов.

Таким образом, ЭП представляет собой структурированный документ, содержащий данные об основных характеристиках ресурсной базы ЛУ, о геолого-экономических показателях и показателях эффективности проекта освоения ЛУ, а также унифицированную модель расчета данных показателей, которая позволяет решить следующие задачи: анализ фактических показателей ГРР и программы развития МСБ компании, прогноз выполнения проектных показателей с сохранением утвержденной динамики проведения ГРР, оценка геологической и экономической эффективности ГРР по ЛУ.

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ МРЗ ЛУ НЕДР

Данный модуль предназначен для оценки величины МРЗ УВ, т. е. такого объема ресурсов и запасов, ниже которого поиск месторождения, его разведка и последующая добыча углеводородов становятся экономически нецелесообразными. Оценка величины МРЗ наиболее актуальна для участков недр на ранних стадиях освоения, где прогнозируется открытие месторождений УВ, перспективных для расширения ресурсной базы компании. Разработанный модуль проводит экспресс-оценку МРЗ на основе данных по ЛУ-аналогу, по которому составлена экономическая модель оценки в виде ЭП. В ЭП выполняется приведение основных известных характеристик оцениваемого ЛУ к характеристикам ЛУ-аналога – таких, как ожидаемая средняя глубина залежи, дебиты эксплуатационных скважин, удаленность от трассы магистральных трубопроводов, перерабатывающих заводов или потребителей и др.

Расчеты проводятся итерационным способом с использованием расчетных формул прогноза профиля добычи, бурения и ввода эксплуатационных скважин, затрат на капитальное строительство и эксплуатацию, налогов и платежей по действующему законодательству, показателей экономической эффективности проектов [2]. Дополнительно в расчетном модуле оцениваются прогнозируемые сроки и объемы проведения ГРР на основе существующей статистики по компании. Изменение объема запасов УВ ведет к корректировке профиля добычи, а число скважин рассчитывается с учетом прогнозного изменения дебитов скважин относительно средних дебитов скважин ЛУ-аналога. Расчет капитальных (CAPEX) и операционных затрат (OPEX) производится на основе регрессионных зависимостей удельных показателей от технологических параметров проектов освоения. Для расчета МРЗ оцениваемого ЛУ в новом регионе используются региональные коэффициенты удорожания / удешевления капитального строительства. Итерационная процедура сводится к поиску такой минимальной величины запасов, при которой величина чистого дисконтированного дохода (ЧДД) обратится в ноль. При этом оценивается точечное значение МРЗ, а также чувствительность величины МРЗ к существующим неопределенностям прогнозных величин дебитов скважин и цен на УВ и величин капитальных затрат.

Если оцененная величина МРЗ меньше ожидаемых запасов УВ рассматриваемого месторождения, то этот участок может быть рекомендован к приобретению. Внедрение разработанного модуля позволяет повысить скорость выработки и обоснованность управленческих решений при выборе направлений расширения ресурсной базы компании, а также снизить риски приобретения нерентабельных активов. Разработанные рекомендации по расширению МСБ могут быть использованы при составлении портфеля мероприятий ГРР компании.

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОСВОЕНИЯ ЛУ В РАМКАХ КЛАСТЕРОВ

Задача данного модуля заключается в выборе для объединения ЛУ, имеющихся у компании, в кластер, а также в выявлении перспективных для приобретения участков рассматриваемого региона в целях повышения эффективности их совместного освоения и снижения риска инвестиций в нерентабельные проекты. Кластер для проведения работ по поиску, разведке и освоению месторождений ЛУ, – это группа ЛУ, по которым согласуются сроки проведения мероприятий ГРР и ввода залежей в разработку. Совместное освоение ЛУ в рамках кластера более целесообразно экономически за счет синергетического эффекта при использовании общих материальных ресурсов на разных стадиях проекта [3]. Использование кластерного подхода наиболее актуально для регионов, где по ряду проектов на ранней стадии изученности при текущих макроэкономических и правовых условиях не достигается требуемая норма доходности [4].

Как известно, ГРР, особенно в новых регионах и на площадях на ранней стадии изученности, связаны с риском неоправданных материальных затрат. В связи с этим разработаны подходы, направленные на поэтапное проведение инвестиций в поиск и разведку ЛУ кластера. С этой целью в кластере выбирается опорный участок, который определяет стратегию поисково-разведочных работ всего кластера, т. к. именно с него начинаются работы, предусмот-ренные проектами ГРР. Решение о проведении ГРР на участках-спутниках принимается по результатам проведения поисково-разведочных работ на опорном участке.

В качестве опорного принимается тот участок, на котором в первую очередь ожидается максимальная денежная прибыль. Чаще всего опорный участок характеризуется наибольшими запасами УВ. Однако могут быть и исключения, например, в случае если на одном из ЛУ кластера прогнозируются большие объемы запасов УВ, но они относятся к трудноизвлекаемым. В случае если в кластер объединяются несколько участков с сопоставимыми показателями экономической эффективности их освоения и сопоставимыми объемами запасов УВ, то приоритет отдается наиболее изученному объекту.

Расчеты в данном модуле проводятся на основе ЭП ЛУ компании аналогично модулю расчета МРЗ с использованием заложенных зависимостей, описанных выше. Их использование позволяет в автоматическом режиме проводить экспресс-расчеты объединения ЛУ в кластер с учетом ряда допущений по перестроению уровней отбора УВ при продлении полки добычи за счет ввода участков-спутников в разработку, а также по выбору общих объектов инфраструктуры кластера и по учету прогнозных затрат на их реконструкцию. Использование экспресс-оценок позволяет проводить оптимизационные расчеты по выбору состава кластера с учетом возможностей по расширению ресурсной базы компании за счет приобретения новых участков в рассматриваемом регионе. Обоснование выбора оптимального (рекомендуемого) варианта освоения нескольких ЛУ в регионе с объединением части из них в кластер осуществляется на основе критерия максиму-ма ЧДД.

Внедрение разработанного модуля позволяет повышать эффективность управленческих решений компании при выборе направлений и объемов инвестиций в ГРР за счет освоения в рамках кластера ЛУ существующей ресурсной базы компании, а также участков, перспективных для приобретения. Решения по кластерному освоению ЛУ, а также прогнозные графики проведения работ по поиску, оценке и разведке месторождений могут использоваться при составлении портфеля мероприятий ГРР компании.

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОТОБРАЖЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ПО ЛУ НЕДР

Геоинформационная система предназначена для визуального представления ЛУ (рис. 1), находящихся на этапе геологического изучения, по регионам с агрегацией информации по показателям эффективности освоения ЛУ компании. Функциональность модуля заключается в удобном для пользователя отображении следующей информации:

– перечень ЛУ компании;

– карта расположения ЛУ (как детально, с указанием площади участков, так и укрупненно, с точечным указанием участков);

– информация о лицензии и стадии ГРР на ЛУ;

– объем запасов УВ, ожидаемых приростов и доверительные интервалы их изменения;

– ожидаемые экономические показатели и доверительные интервалы их изменения.

Кроме того, геоинформационная система имеет встроенную систему фильтров, позволяющую отбирать ЛУ по различным показателям, таким как экономическая эффективность ЛУ, объемы запасов, расположение ЛУ и тип месторождения.

МОДУЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЯМИ ЛУ

В то время как функциональность геоинформационной системы сводится к визуальному представлению и отбору ЛУ с учетом некоторых ограничений, модуль управления портфелями ЛУ обеспечивает цифровизацию управленческих решений по отбору ЛУ к проведению ГРР, в том числе для построения оптимальных последовательностей проведения поисковых и разведочных мероприятий. Расчеты в данном модуле проводятся по исходным данным, получаемым либо из ЭП (при этом посредником для хранения и передачи данных является отдельная база данных), либо по данным, рассчитываемым на основе ЭП в модулях оценки МРЗ и экономической эффективности ЛУ. Таким образом, расчеты оптимального портфеля ЛУ выполняются полностью на основе функциональности ЭП.

Под оптимальным портфелем ЛУ понимается набор ЛУ, отобранных к проведению ГРР на краткосрочный, среднесрочный или долгосрочный периоды в целях их дальнейшего освоения, а также последовательность выполнения мероприятий по поиску и разведке на этих ЛУ с учетом обеспечения оптимальности по выбранному критерию при выполнении заданных ограничений. В реализованном модуле построения оптимального портфеля ЛУ используются методы теории расписаний и оптимизационный решатель линейно-целочисленного программирования [4].

Для формирования оптимального портфеля необходимо задать ограничения и выбрать критерий оптимальности. Им, как правило, является максимизация суммарного ЧДД, но возможны и другие варианты критерия, а именно: минимизация затрат, максимизация суммарного прироста запасов, минимизация числа и длительности сдвигов лицензионных обязательств и пр. [5]. Одновременно возможно задание следующих основных ограничений (как в сумме, так и по периодам выполнения ГРР): минимально необходимый прирост, предельные затраты на ГРР, предельно допустимое число сдвигаемых лицензионных обязательств (как по типу обязательств, так и в сумме) и приоритетность выполнения ГРР по отдельным ЛУ.

Модуль также предназначен для расчета большого количества дополнительной аналитики, которая может быть использована при обосновании применяемых решений:

– анализа рисков, включая определение доверительных интервалов изменения экономических показателей портфеля, ожидаемые убытки и максимально возможные убытки при неблагоприятном исходе, вероятность отрицательного ЧДД портфеля и пр. [6];

– многокритериального сравнения портфелей и выбора Парето-оптимального портфеля по критериям «ЧДД – риск»;

– формирования аналитических отчетов по сформированным портфелям.

РАЗРАБОТКА ЕДИНОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ МЕРОПРИЯТИЙ ГРР

В настоящее время описанные выше разработки существуют в состоянии работающих программных прототипов, не связанных единой платформой. Все программные модули, за исключением геоинформационной системы, содержат функциональность, реализованную в среде MS Excel с использованием макросов, что, с одной стороны, удобно в использовании широким кругом специалистов, но с другой – затрудняет взаимодействие между модулями, несмотря на наличие общей базы данных ЭП ЛУ. Следующим шагом будет разработка единого программного комплекса экономико-математического моделирования проектов ГРР за счет переноса функциональности пользовательских интерфейсов и расчетных модулей на эффективную платформу разработки промышленного программного обеспечения. Для этого планируется использовать платформу Microsoft .NET Framework с возможностью обеспечить переход на .NET Core, в случае если потребуется кроссплатформенная функциональность. Учитывая специфику решаемых задач, связанных, как правило, с логически разделяемой функциональностью хранения и загрузки исходных данных, математического моделирования и пользовательского представления результатов расчетов, для разработки пользовательской части программного комплекса планируется использовать технологию Windows Presentation Foundation (WPF). Общая схема проектного взаимодействия программных модулей представлена на рис. 2.

ВЫВОДЫ

Внедрение разработанного цифрового комплекса позволяет:

– консолидировать в едином формате информацию по имеющимся в компании ЛУ, находящихся на этапе геологического изучения;

– при изменениях сценарных и ценовых условий автоматически пересчитывать показатели освоения ЛУ и формировать новый рекомендуемый портфель ЛУ для проведения ГРР;

– повышать скорость и обоснованность принятия решений по финансированию в расширение ресурсной базы компании;

– оптимизировать графики проведения мероприятий ГРР в целях сокращения существующих инвес-тиционных рисков;

– повышать эффективность управленческих и инвестиционных решений при формировании программ проведения ГРР компании на перспективу.

Сегодня большинство видов периодических и сезонных работ, выполняемых на объектах газотранспортных предприятий, не в полной мере обеспечено информационными ресурсами и автоматизацией. Тем временем их значение для надежной работы газотранспортной системы трудно переоценить. От качества организации, выполнения и контроля периодических работ на объектах магистральных газопроводов (МГ) в немалой степени зависят безаварийность и бесперебойность поставок газа. Кроме того, для технического обслуживания, диагностики, ремонта оборудования, а также для сезонного комплексного опробования оборудования удаленных объектов задействованы большие ресурсы предприятий. Таким образом, процесс организации периодических работ обладает большим потенциалом для повышения эффективности и качества, тем более что для этого могут быть задействованы уже имеющиеся ресурсы средств и систем автоматизации предприятий.

ГОТОВНОСТЬ СРЕДСТВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ГАЗОТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ К ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

На сегодняшний день газотранспортные предприятия ПАО «Газпром» обладают высоким уровнем автоматизации своих объектов. Продолжаются внедрение, реконструкция, модернизация и развитие автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУ ТП), объектов МГ. Средствами АСУ ТП обеспечивается возможность непрерывного контроля, защиты от опасных режимов, автоматического и дистанционного управления технологическими объектами газотранспортной системы предприятий.

В ПАО «Газпром» активно внедряются и развиваются вертикально-интегрированные информационно-управляющие системы (ИУС), способствующие эффективному управлению бизнесом и ресурсами компании – человеческими, материальными, финансовыми. Кроме того, ИУС позволяют автоматически формировать необходимую отчетность для последующего анализа и выработки управленческих решений по повышению эффективности производства.

Рассматриваемые на примере организации комплексных опробований алгоритмов управления газораспределительных станций (ГРС) ООО «Газпром трансгаз Уфа» сквозных функций АСУ ТП, системы диспетчерского управления (СДУ) и ИУС иллюстрируют перспективный подход к цифровой трансформации производственных процессов газотранспортного предприятия.

ОРГАНИЗАЦИЯ ПЕРИОДИЧЕСКИХ РАБОТ НА УДАЛЕННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДПРИЯТИЙ

Большая часть объектов газотранспортной инфраструктуры (в частности ГРС) находится на удалении от сервисных центров. Высокие стандарты безопасности и надежности ГРС предъявляют эксплуатирующим организациям высокие требования к объему и качеству организации планово-профилактических работ. Минимум четыре раза в год проводится обязательное техническое обслуживание, включающее ос-мотры, инструментальные замеры, опробование функционирования основных технических устройств, устранение мелких замечаний, оформление исполнительной документации. Два раза в год выполняются комплексные опробования работоспособности ГРС с проверкой предупредительной, аварийной сигнализации, алгоритмов управления и защит, работоспособности жизненно важных систем. Как правило, работы осуществляются бригадами линейно-производственных управлений (ЛПУ), состоящими из профильных специалистов и рабочих под руководством ответственного инженерно-технического работника. Удаленный контроль осуществляется сменным персоналом диспетчерских служб ЛПУ МГ (ДС), а также производственно-диспетчерской службы (ПДС) администрации с использованием данных АСУ ТП. Регистрация результатов осуществляется в ДС, ПДС, линейно-эксплуатационных службах или службах по эксплуатации ГРС в журналах, актах и протоколах установленных форм. Нельзя забывать и про человеческий фактор, негативно сказывающийся на качестве работ и содержании итоговых документов. Удаленный контроль диспетчерскими пунктами также сопровождается некоторыми техническими ограничениями. Например, время обновления технологических данных ГРС на пультах управления ДС не всегда позволяет обнаружить быстропротекающие процессы.

Между тем необходимо, чтобы комплексные опробования ГРС выполнялись персоналом в полном объеме, предусмотренном проектной, технической и производственной документацией по унифицированным стандартизованным методикам. Кроме того, объективная информация по текущему техническому состоянию оборудования ГРС и результатам комплексного опробования очень важна для эксплуатации, т. к. она служит основанием для статистического анализа, планирования ремонта и обслуживания, в том числе превентивного. На решение вышеперечисленных задач направлено внедрение сквозной информационно-управляющей функции.

ИНТЕГРАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ, СИСТЕМ ОПЕРАТИВНО-ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ, ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ СКВОЗНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ ФУНКЦИИ

Доработка программного обеспечения систем автоматического управления (САУ) ГРС заключается во внедрении специальных алгоритмов, отслеживающих в режиме реального времени начало, поэтапное выполнение и завершение процесса и формирующих итоговые статусы проверки при опробовании ГРС. Имея близкое расположение к технологическому процессу в многоуровневой структуре АСУ ТП, СДУ, ИУС, система управления служит средством формирования и экспорта данных по опробованию без ущерба для базовых функций и характеристик систем. В САУ ГРС реализованы специальные алгоритмы и переменные проверки средств пожарной сигнализации, контроля концентрации газов в атмосферном воздухе, источников бесперебойного электропитания, перехода на работу по байпасной линии (по нескольким условиям), поддержания давления газа на выходе ГРС при работе регулятора байпасной линии, аварийного отключения станции от МГ и пр. В режиме реального времени в САУ ГРС автоматически создаются и передаются на верхний уровень итоговые статусы проверок с временнми метками. После их подтверждения формируется общий результат «алгоритмы ГРС проверены успешно». Для сменного персонала ДС ЛПУ МГ и ПДС администрации предприятия САУ ГРС и АСУ ТП продуцируют технологическую и предупредительную сигнализацию. Фрагменты пользовательских интерфейсов САУ ГРС, пульта управления телемеханикой, АСУ ТП представлены на рис. 1.

На верхнем уровне АСУ ТП данные визуализируются на автоматизированном рабочем месте сменного персонала, транслируются в СДУ и регистрируются в базах данных. По запросу пользователей отчеты могут быть предоставлены в электронном и бумажном видах. Таким образом, по итогам комплексных опробований на всех уровнях управления предприятием формируется единая объективная и прозрачная производственная информация для анализа и корректирующих действий. Форма отчета по комплексному опробованию алгоритмов управления ГРС представлена на рис. 2.

Кроме того, если одна или несколько проверок имели итоговый статус «результат отрицательный», то из СДУ в ИУС предприятия автоматически отправляются сообщения о неисправности оборудования. Используя эти данные и справочники системы, ИУС автоматически формирует шаблон акта о неисправности оборудования, который становится доступным для обработки специалистами ЛПУ МГ и администрации. Профильные работники заполняют поля технической и производственной информации, согласуют или отклоняют электронный документ. По результатам согласования акта автоматически формируется шаблон заказа на техническое обслуживание или ремонт оборудования ГРС. Статистические отчеты, использующие большие массивы данных комплексных опробований ГРС, позволяют планировать превентивные технические мероприятия по повышению надежности оборудования.

По такому же принципу реализуется решение по автоматизированному комплексному опробованию кранов линейной части МГ, оснащенных средствами телемеханики, с регистрацией результатов в СДУ. Тестирование работоспособности крана выполняется с его полной или частичной перестановкой. Итоговые статусы формируются в системе телемеханики и отправляются в АСУ ТП и далее в СДУ и ИУС. Фрагменты пользовательского интерфейса системы линейной телемеханики и СДУ представлены на рис. 3.

Результирующая информация и электронные образы документов формируются аналогично ГРС. Форма отчета СДУ по комплексной проверке кранов линейной части МГ представлена на рис. 4.

Решение может быть использовано для любых автоматизированных технологических объектов, на которых допускается проведение периодических комплексных опробований, а также имеется техническая возможность контроля успешного прохождения алгоритмов. В перспективе возможно внедрение аналогичных решений для некоторых видов технического обслуживания оборудования объектов газотранспортной системы, таких как калибровка измерительных каналов.

ВЫВОДЫ

Внедрение сквозных цифровых технологий и функций, аналогичных описанным в статье, в сочетании со стандартизацией производственной деятельности позволит газотранспортным предприятиям повысить эффективность, надежность и безопасность процессов и соответствовать современным стандартам качества в производственной и технологической сферах.

Генеральный план – составная часть комплекта проектной документации, необходимой для строительства объектов различного назначения. Поэтому разработчики программного комплекса КРЕДО на протяжении многих лет уделяют большое внимание развитию и совершенствованию систем, предназначенных для проектирования генпланов, а также их органичному взаимодействию с другими системами технологической линейки КРЕДО.

Особняком стоит проектирование объектов в Западной Сибири, где дополнительно необходимо учитывать особые погодно-климатические условия и геологию. 

В комплексе КРЕДО для проектирования существует много различных модулей, но остановимся на определенной технологии, которая базируется на применении следующих систем: КРЕДО ДАТ и КРЕДО 3D СКАН (обработка данных геодезической съемки и лазерного сканирования), КРЕДО ГЕНПЛАН и КРЕДО ОСАДКА (проектирование площадок генплана и расчеты осадок на слабых основаниях), КРЕДО ГЕОЛОГИЯ (формирование объемной геологической модели). Перечисленные системы комплекса КРЕДО полностью обеспечивают все потребности в инструментах проектирования объектов генерального плана площадок промышленного и гражданского строительства, что подтверждено их успешным практическим применением в крупных нефтегазовых компаниях России.

ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Рассмотрим технологическую последовательность основных этапов проектирования на примере площадки куста скважин нефтегазового месторождения.

Объект расположен в Западной Сибири, состоит из площадки куста скважин, разного рода промышленных сооружений, автомобильных дорог, проездов и других инженерных коммуникаций для обеспечения функционирования месторождения.

Процесс проектирования всегда начинается с исходных данных и построения полноценной цифровой модели местности (рельефа, геологического строения и коммуникаций). В качестве исходных данных могут выступать разные источники: текстовые файлы с координатами и высотами точек, растровые изображения, готовые топопланы, архивные проекты, облака точек лазерного сканирования, данные форматов DWG/DXF, TopoXML и т. д. Для наглядности можно прямо в окне плана подгрузить спутниковые снимки (веб-карты) популярных сервисов. Структура проекта системы КРЕДО ГЕНПЛАН позволяет открыть ранее сделанные проекты или создать новые с импортом различных данных без необходимости загрузки внешних ссылок. Оценить поверхность рельефа помогают указатели стоков воды и их величины, отметки мест затоплений, также к поверхности можно применить градиент.

Горизонтальная планировка выполняется непосредственно инструментами КРЕДО ГЕНПЛАН, многие из которых уникальны, или же импортируются имеющиеся данные, типовые и (или) разработанные ранее из форматов DWG / DXF и из других широко распространенных форматов. Загруженные извне данные можно править и дополнять.

Для проектирования вертикальной планировки в КРЕДО ГЕНПЛАН предусмотрены удобные инструменты для создания и редактирования поверхностей, которые можно копировать и свободно перемещать в пространстве, в частности по заданным координатам со смещением по высоте на необходимую величину. Вся организация рельефа опирается на сеть структурных линий как с одним, так и с двумя профилями. Структурные линии с двумя профилями используются по кромкам проезжей части проездов и в местах устройства подпорных стен. Имеются инструменты для их создания и редактирования. Отдельно выделим удобный инструмент в проектировании кустов скважин и не только: создание структурных линий путем переноса по параметрам, таким как уклон и расстояние, – эквидистантный перенос. Стили отображения поверхностей – горизонтали (рельефные, проектные), откосы (проектные, укрепленные и др.), обрывы – формируются в автоматическом режиме по желанию пользователя. Имея всего четыре проектные точки и зная уклоны и габариты, можно создать всю вертикальную планировку площадки, включая шламовые амбары и их обваловку. Проектирование внутриплощадочных проездов происходит следующим образом: после создания структурной линии оси или одной из бровок откладываются недостающие линии по параметрам – уклонам и габаритам. Профили структурных линий можно редактировать и увязывать индивидуально в специальном окне профиля. От бровок по заложению или уклону в автоматическом режиме строятся проектные откосы до поверхности рельефа. Все построения можно контролировать просмотром 3D-вида или применением разрезов. Сами разрезы можно при необходимости оформлять в чертежи и отправлять на печать. Результат вертикальной планировки приведен на рис. 1.

ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА

Объемы земляных работ высчитываются в автоматическом режиме или автоматизировано по параметрам. Можно посчитать весь объем в проекте, объем отдельных участков проекта, объемы с учетом осадки в соответствии с методикой расчета для Западной Сибири (ВСН 26–90) или без нее, объемы на разных этапах. При этом в наборе проектов будет сохранен каждый из них. Буквально в два клика мыши создаются сетки объемов и таблицы под ними. Отображения насыпи и выемки имеют разные цвета, линии нулевых работ строятся автоматически. Оценить расчет помогает градиентная заливка с настраиваемыми цветами. Результат расчетов объемов и построения сетки объемов приведен на рис. 2.

В системе КРЕДО ГЕНПЛАН реализована совершенно новая концепция, называемая «твердотельное моделирование», с возможностью создания конструкций покрытия и с использованием 3D-объектов, спроектированных в самой системе или загруженных извне в обменных форматах, включая IFC. Результат применения твердотельного моделирования приведен на рис. 3.

Результатом проектирования генерального плана площадки становится трехмерная цифровая модель проекта, которую можно передавать в современные системы автоматизированного управления строительных машин для быстрой и точной горизонтальной и вертикальной планировки на строительной площадке. В КРЕДО ГЕНПЛАН можно оформить чертежи комплекта генерального плана и вывести проект на печать. При этом штампы, таблицы и ведомости заполняются в автоматизированном режиме. На любом этапе работы с проектом можно экспортировать его в другие форматы, включая DWG/DXF, как в плоские проекции, так и в объемные объекты (рис. 4).

Системы комплекса КРЕДО постоянно развиваются и на сегодняшний день имеют возможности формирования полноценных информационных моделей. На смену моделям, представляющим собой сочетание элементов геометрии и классической триангуляции, пришли новые, твердотельные, объекты, которые позволяют не только подготовить красивые и реалистичные изображения, но и мгновенно вносить корректировки и получать необходимую информацию. Технология информационного моделирования позволяет сделать модель более реальной, разместить на площадках модели оборудования и обустройства, повысить взаимодействие между проектировщиками и строителями, сократить количество ошибок и коллизий.

Цифровая трансформация – это работа не только над внедрением отдельных инновационных инструментов, но и над глубокой интеграцией информационных технологий во все аспекты деятельности для формирования новых бизнес-процессов, не существовавших ранее. Именно такой подход в современных условиях способен вывести принятие управленческих решений на качественно новый уровень. Компания «Газпром недра» успешно подготовилась к переходу на цифровое управление процессами развития минерально-сырьевой базы и оказания нефтегазосервисных услуг. За счет этого предприятие становится полноценным оператором данных по разведке и сопровождению добычи углеводородов для ПАО «Газпром».

Цифровой портфель ООО «Газпром недра» включает несколько крупных проектов, трансформирующих как производственные, так и корпоративные функции. Несмотря на все трудности, которые принес 2020 г., работа ООО «Газпром недра» над цифровой трансформацией не приостановилась. Результатом труда стало создание Центра строительства скважин для сопровождения полного цикла строительства скважин ПАО «Газпром» от проектирования и до передачи в эксплуатацию. «Целевая процессная модель Центра строительства скважин позволит повысить эффективность бурения за счет снижения уровней оперативного управления операционной деятельностью при формировании центра компетенции в ООО «Газпром недра» с расширенным периметром сопровождения до полного цикла создания 100 % скважин», – объясняет генеральный директор ООО «Газпром недра» В.В. Черепанов. По его прогнозам, только в первый год работы центра сокращение затрат на строительство составит 6–14 %.

Среди важнейших нововведений предприятия – Единое информационное пространство и инструментарий обращения геолого-геофизической и промысловой информации. Сейчас над ними ведется активная работа. Планируется, что такое информационное пространство позволит максимально консолидировать всю геолого-геофизическую и промысловую информацию (ГГПИ) без ее физического перемещения в единое хранилище, а также готовить любую форму отчетности по всем возможным аналитическим срезам на различных носителях и предоставлять необходимую информацию в любом формате для импорта в информационно-управляющие системы не только ООО «Газпром недра», но и ПАО «Газпром». По словам В.В. Черепанова, ГГПИ имеет огромные объемы, поэтому наиболее рациональным вариантом становится использование логической витрины данных, которая подразумевает хранение информации в тех источниках или системах, где она создается и обрабатывается. «Отличительной особенностью такого подхода является использование онтологических моделей, т. е. описания предметной области знаний с использованием формальных логик, а также особая архитектура автоматизированных систем, обеспечивающих поиск структурированной и неструктурированной информации в разрозненных источниках», – обращает внимание В.В. Черепанов.

Достижение цифровой зрелости ключевых отраслей экономики – один из долгосрочных приоритетов государства. Но важно учитывать, что это невозможно без успешной цифровой трансформации конкретных предприятий, в том числе в нефтегазовой отрасли с ее огромными массивами данных, из которых лишь малая часть вовлечена в процесс анализа. Поскольку данные могут генерировать значимую ценность и помогать принимать важнейшие решения, то глубина их анализа напрямую определяет эффективность компании. Учитывая этот факт, компания «Сахалин Энерджи» стремится вовлечь в аналитику как можно больше данных и применять разнообразный инструментарий. Одним из таких инструментов является предиктивная аналитика.

Компания уже выбрала несколько программных продуктов и провела пилотный проект, в ходе которого оценила эффективность их работы и накопила опыт для выбора наиболее эффективного решения. Этот инструмент отлично впишется в стратегию технического обслуживания производственных объектов, позволит вести онлайн-мониторинг и анализ текущего состояния оборудования и гораздо раньше идентифицировать неисправности и начало развития негативных процессов.

ЧТО ТАКОЕ ПРОГНОЗНЫЙ МОНИТОРИНГ И ПОЧЕМУ ОН ВАЖЕН

В настоящее время отрасли промышленности переживают так называемую четвертую промышленную революцию. Интеграция физических и цифровых систем производственных процессов привела к решению контролировать состояние оборудования на основе технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и анали-за больших данных.

Объединение множества сенсоров позволяет определить взаимные корреляции и сформировать предсказание по каждому параметру в контексте прогнозной нормы. Высокая чувствительность мониторинга достигается при оценке общего отклонения по всем показателям в модели.

На сегодняшний день представлен довольно широкий спектр различных инструментов, позволяющих выполнить данную задачу. Для выбора наиболее оптимального из них компания «Сахалин Энерджи» провела анализ существующих на рынке эффективных методов и приняла решение о реализации пилотного проекта с участием нескольких компаний, имеющих опыт моделирования и работы с оборудованием, эксплуатируемым на производственных объектах. Участники «пилота» выбирались на основе:

– изучения современных технологий, опыта акционеров и отраслевых публикаций;

– определения лидеров в области предиктивного мониторинга.

МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ В «САХАЛИН ЭНЕРДЖИ»

В настоящее время в компании выполняется довольно широкий спектр задач, связанных с мониторингом состояния технологического оборудования – от простейших ежесменных обходов операционного персонала до непрерывного онлайн-мониторинга, выполняемого в автоматическом режиме 24 / 7 с функцией оповещения ключевых специалистов. Кроме того, функционирует значительное количество систем, позволяющих контролировать параметры статического, динамического и электрического оборудования в реальном времени и на основе периодических испытаний. Примерами таких систем являются: CIRRAS / RBI, System 1, SmartConnect, RST, PTM HUB, Partial Discharge Monitoring. Все это многообразие позволяет анализировать и оценивать состояние технологического оборудования на основе нормативно-технической документации. Но такой подход не позволяет с достаточной сте-пенью вероятности прогнозировать изменение технического состояния оборудования и выявлять ранние признаки деградации.

С учетом того что некоторые единицы критического с точки зрения производственных процессов оборудования не имеют резервирования, развитие ранней диагностики отклонений современными методами стало одним из приоритетных направлений работы департамента инженерного обеспечения и технического обслуживания «Сахалин Энерджи». В компании принято решение о развитии внутренней экспертизы по аналитике больших данных, машинному обучению, а также нарабатывается опыт в цифровизации производственного цикла. Основные задачи предполагают:

– повышение доли используемых данных;

– развитие проактивного технического мониторинга;

– создание современной системы предиктивного мониторинга оборудования.

Программное обеспечение использует индивидуальные модели оборудования и прогрессивные методы распознавания образов, технологию машинного обучения и так называемое заучивание уникального профиля работы установки. Кроме того, анализируются и исторические данные о работе оборудования – их можно сравнить с оперативными в режиме реального времени. Благодаря этому становится возможным отслеживать изменения в поведении механизмов задолго до срабатывания системы противоаварийной защиты.

КЛЮЧЕВЫЕ ПЛЮСЫ ДЛЯ БИЗНЕСА

Внедрение системы прогнозного мониторинга способствует выявлению ранних признаков деградации оборудования и позволяет своевременно отреагировать на ситуацию, когда затраты на устранение неисправности сравнительно невелики. В случае если она неустранима, ранняя диагностика дает возможность получить запас времени для корректировки производственных планов, мобилизации материалов и персонала подрядчиков, а также для подготовки оборудования к ремонту.

Опыт, полученный в процессе применения предсказательного мониторинга, позволяет создать базу для оптимизации планово-предупредительных ремонтов и планов по остановам производственного оборудования. Кроме того, появляется возможность трансформации философии техобслуживания некритичных с точки зрения безопасности и производственных процессов систем – на обслуживание по фактическому состоянию оборудования.

ОПИСАНИЕ ПРОЦЕССА ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНОГО МОНИТОРИНГА

Процесс внедрения системы прогнозного мониторинга предполагает два основных этапа:

– настройку платформы с последующей оптимизацией;

– онлайн-мониторинг.

Начальная настройка платформы – первый и наиболее ресурсозатратный этап. Он требует вовлечения значительного количества специалистов со стороны как подрядчика, так и компании. Две группы инженеров, участвующих в становлении платформы, настраивают модели, конфигурируют правила и установки, в общем виде создают паттерны – так называемый профиль поведения оборудования. Паттерны создаются в тесном сотрудничестве со специалистами центра мониторинга и техническими экспертами профильных дисциплин. С учетом того что компания только начала развивать экспертизу в области предсказательного мониторинга, настройка платформы предполагает необходимость наличия экспертизы его поставщика. Третья группа – специалисты по информационным технологиям – обеспечивают процесс необходимой IT-инфраструктурой и реализуют меры, направленные на защиту информации.

Эти же группы задействованы в онлайн-мониторинге, который включает следующие процессы:

– все необходимые данные поступают с объектов из различных источников (автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУ ТП), локальные панели управления установок) в одну историческую базу данных системы – PI Historian;

– на основе созданных паттернов аналитическая платформа отслеживает отклонения текущих значений параметров от их предсказанных значений и сигнализирует об этом;

– ежедневно специалисты центра мониторинга контролируют события и сигналы предупреждений, генерируемых аналитической платформой;

– первичный анализ отклонений выполняется специалистами центра мониторинга;

– при необходимости комплексного анализа отклонений в процесс вовлекаются технические эксперты.

ПРОВЕДЕНИЕ ТЕСТИРОВАНИЯ

Важным элементом предиктивного мониторинга является предсказательная модель – определенный набор взаимозависимых, коррелирующих между собой технологических параметров, которые находятся в желаемом диапазоне рабочих режимов (далее – модель).

В случае если фиксируются отклонения одного или нескольких показателей, в то время как остальные остаются неизменны, модель автоматически предвидит аномалию и мгновенно об этом сигнализирует. При этом АСУ ТП отклонения не идентифицируют, поскольку все изменения происходят внутри границ рабочих режимов.

Корреляцию между параметрами можно определить двумя способами: посредством анализа данных либо при помощи доменной экспертизы. В качестве экспертизы использовались преднастроенные шаблоны предсказательных моделей определенных типов оборудования, разработанные совместно с его производителем.

В рамках пилотного проекта проведено моделирование нескольких единиц наиболее критичного технологического оборудования – компрессоров на заводе по производству сжиженного природного газа (СПГ) и объединенном береговом технологическом комплексе (ОБТК). Тестирование трех различных платформ проводилось в течение шести месяцев. Далее приводится описание процесса реализации пилотного проекта на примере работы над моделью компрессора 2К-1420 второй технологической линии завода по производству СПГ.

Все необходимые технологические параметры, используемые в модели, приходят из системы PI Historian с уже присвоенными метриками этой модели. Следующим шагом стала подготовка обучающего массива данных. Обучающий массив данных описывает нормальное состояние машины и имеет фундаментальное значение для точности прогнозирования, работоспособности и чувствительности модели. В ходе проекта был проанализирован общий массив исторических данных и очищен от технической информации, которая не характеризует нормальное состояние машины.

В качестве способа анализа данных применялось визуальное сравнение зависимости расхода компрессора от положения поворотного направляющего аппарата (ПНА) после капитального ремонта агрегата с аналогичным показателем, зафиксированным год спустя. Результаты, полученные после капремонта машины, считались эталонными, а их корреляции – нулевой точкой для мониторинга.

Для сравнения были взяты данные за 2019 и 2020 г., при этом для минимизации влияния сезонного фактора выбирались одинаковые периоды: март – май каждого года. Кроме того, анализируемые показатели были ограничены третьим параметром – температурой на входе компрессора, которая была принята за константу, равную –50 °C.

После обработки данных на графике было выявлено несколько кластеров: два с характерной зависимостью и один разбросанный, без четкой зависимости. По мнению экспертов, третий кластер отображает переходные периоды во время останова и запуска машины, поэтому он был исключен из анализируемого массива данных (рис. 1).

После очистки данных сравнивались два идентичных кластера зависимости расхода от положения ПНА за 2019 и 2020 г. при температуре на входе в компрессор –50 °C. На полученном графике (рис. 2) видно, что в 2019 г. после капитального ремонта производительность компрессора была выше, чем в 2020 г. Для детального анализа причин снижения производительности оборудования требуется привлечение экспертов.

На основе экспертного мнения в модели были сконфигурированы правила по автоматическому определению дефектов и прописаны конкретные рекомендации по предотвращению их развития. В результате пилотного проекта были выявлены аномалии, которые позволяют понять, на какой области следует акцентировать внимание в ходе обслуживания и мониторинга единицы оборудования.

После того как обучающий массив данных подготовлен, модель обучена и знакома с параметрами нормального состояния машины, она может быть развернута в онлайн – перед этим необходимо установить уровни сигналов предупреждения. В отличие от традиционных установок, которые являются абсолютными пороговыми значениями технологических параметров, предсказательные установки – это порог отклонения фактических параметров от его предиктивного значения. Совокупность таких отклонений при мониторинге будет давать общее расхождение модели – безразмерный показатель, характеризующий общее отклонение поведения машины от предсказанного ее моделью. Чем больше технологические параметры отклоняются от предиктивной нормы, тем выше общее расхождение модели.

На рис. 3 приведены две столбчатые диаграммы: верхняя отображает в процентном отношении вклад отклонения каждого технологического показателя в общее расхождение модели, а нижняя – вероятные неисправности машины, которые система идентифицирует автоматически на основе сконфигурированных правил. В нижней части рисунка представлен тренд одного из параметров, который вносит вклад в общее расхождение модели. Черная линия – факти-ческий сигнал, зеленая линия – его предсказанная норма.

На рис. 4 представлено общее расхождение модели поведения осевого компрессора К-1420 (зеленый график) до планового останова 2020 г. и после запуска оборудования. На графике видно, что даже на пилотной модели, требующей дальнейшей доработки и уточнения, до планового останова (левая часть графика) среднее расхождение модели значительно превышает его после ремонта (правая часть графика).

Выход расхождения модели за установленные ранее пределы в общем случае требует расследования повлиявших на это причин. Определить их позволит правильно сконфигурированная модель, которая предоставит информацию для корректировки планов обслуживания оборудования.

По результатам проведенного пилотного проекта компания приняла решение о внедрении системы предсказательного мониторинга на базе ста единиц критичного технологического оборудования. Совместно с традиционными методами мониторинга эта система значительно расширит горизонт своевременной идентификации слабых сигналов деградации в модели поведения машин. В свою очередь, такой подход позволит выполнять техническое обслуживание более эффективно за счет точечных работ, проводимых по фактическому состоянию оборудования вместо общего регламентированного капитального ремонта.

В последние годы происходят достаточно частые изменения параметров фискальной системы в Российской Федерации, связанные с проведением налогового маневра в нефтегазовой отрасли, необходимостью разработки налоговых стимулов развития нефтепереработки и нефтегазохимии, тестированием налога на дополнительный доход (НДД) при добыче углеводородного сырья и пр.

В целях оперативного реагирования менеджмента ПАО «Газпром» на происходящие изменения налогового и таможенного законодательства, а также разработки собственных предложений по гармонизации налоговых отношений между государством, ПАО «Газпром» и другими нефтегазовыми компаниями, Департаментом ПАО «Газпром» (К.И. Оганян) с привлечением ООО «НИИгазэкономика» была разработана комплексная экономико-математическая модель (КЭММ) прогнозирования налоговой нагрузки ПАО «Газпром» и его дочерних организаций с использованием цифровых технологий. При разработке КЭММ были сформулированы следующие основные требования:

– модель должна быть максимально гибкой для обеспечения оперативного реагирования на возможные изменения налогового и таможенного законодательства с учетом появления новых видов налогов и сборов;

– результаты расчетов должны содержать прогнозные значения абсолютной и относительной налоговой нагрузки ПАО «Газпром» и его дочерних организаций с возможностью выделения различных видов налогов, организаций и бизнес-сегментов Группы «Газпром» и субъектов Российской Федерации;

– КЭММ должна обеспечивать возможность прогнозирования абсолютной и относительной налоговой нагрузки по различным сценарным условиям макроэкономических показателей, вариантов развития как налогового окружения, так и самого ПАО «Газпром» и его дочерних организаций.

Техническая реализация аналитической модели прогнозирования налоговой нагрузки Группы «Газпром» с использованием цифровых технологий

Технически КЭММ была реализована в виде модулей расчета и интерактивного отображения полученных результатов расчетов отдельно взятых налогов и таможенных платежей. В целом проект выполнен с использованием современных и наиболее гибких инструментов моделирования – программных продуктов Microsoft. На рис. 1 представлена структурная схема проведения расчетов и формирования визуальной платформы бизнес-аналитики в КЭММ.

Модули расчета реализованы на базе электронных таблиц. Согласно представленной блок-схеме, источником данных для всех модулей является модуль ввода исходных данных. Модуль содержит сценарные условия ввода данных по макроэкономическим, ценовым, объемным, налоговым и финансово-экономическим показателям. Проведение расчетов в модулях осуществляется в определенной последовательности: результаты расчета одного модуля экспортируются в следующий в виде новых исходных данных.

Полученные результаты расчета каждого модуля консолидируются в сводном модуле прогнозирования для вывода итогов расчета. Передача данных из одного модуля в другой реализована с применением ETL-технологии – технологии обработки, структурирования и генерации данных, сформированных в электронных таблицах [4]. ETL-технология позволила обеспечить надежную систему передачи данных между файлами путем создания запросов к источникам данных, также появилась возможность трансформации данных в нужный формат (таблицы данных) для последующего использования при визуализации результатов расчета.

Визуализация в КЭММ реализована с применением унифицированной платформы бизнес-аналитики (платформа BI – Business Intelligence). Исходные данные – файлы (модули расчетов) с предварительно заполненными таблицами данных для загрузки на платформу BI. Таблицы данных структурированы по пяти ключевым признакам: дате, сценарию, организации, бюджету, налогу. Объединение таблиц данных происходит непосредственно на платформе BI. Далее осуществляются трансформация и агрегация данных для получения необходимых связей по ключевым признакам, в результате чего создается модель данных (рис. 2). С помощью встроенного языка программирования платформы BI создаются меры (расчетные величины), которые позволяют выводить результаты расчетов и визуализировать данные [3].

Таким образом, в КЭММ комплексно реализована задача взаимосвязанного автоматизированного расчета с последующей визуализацией результатов на базе программ Microsoft. Данное решение позволило оптимизировать время расчета (оно сократилось с 90 до 30 мин), оперативно визуализировать результаты моделирования, гибко реагировать на потребности в перенастройке и изменении сценарных условий, методик расчета показателей, а также осуществлять добавление новых алгоритмов расчета с использованием цифровых технологий.

Алгоритмическая реализация аналитической модели прогнозирования налоговой нагрузки Группы «Газпром»

Расчеты во всех модулях осуществляются по следующему алгоритму:

1. Ввод исходных данных.

2. Выбор сценария и обновление данных в каждом расчетном модуле.

3. Проведение расчетов.

4. Анализ полученных результатов.

Ввод исходных данных

Перечень исходных данных достаточно обширен: макроэкономические параметры, ценовые параметры, объемные, финансово-экономические и технико-экономические показатели, налоговое окружение (рис. 3). Более подробно состав исходных данных следующий:

– макроэкономические показатели – цены на нефть (Urals, Brent), курс валюты (доллар США), индекс инфляции;

– ценовые параметры – цены реализации природного газа, нефти и продуктов нефтегазопереработки (по рынкам продаж);

– объемные показатели – объемы добычи газа, газового конденсата и нефти; объем переработки углеводородного сырья; объем реализации газа, нефти, нефтегазоконденсатной смеси, продуктов нефтегазопереработки и нефтегазохимии (по рынкам продаж);

– финансово-экономические показатели – балансовая стоимость основных средств, капитальные вложения и производственные расходы, средняя списочная численность персонала;

– технико-экономические показатели проектов – данные по инвестиционным проектам (объемы добычи, переработки, транспортировки и реализации углеводородов), капитальные вложения и производственные расходы;

– налоговое окружение – акцизы, таможенные пошлины, налог на имущество, налог на добычу полезных ископаемых (НДПИ), НДД, налог на прибыль.

Как видно из логической схемы, представленной на рис. 1, на начальном этапе используется расчетный модуль прогнозирования цен и обменного курса, позволяющий на основе статистических зависимостей осуществлять расчеты прогнозных значений обменного курса доллара к рублю, цен на газ, газовый конденсат (ГК), сжиженный природный газ (СПГ), нефть и продукты нефтепереработки. Моделирование значений макроэкономических показателей осуществляется на основе полученных уравнений регрессии [1], параметры которых также вводятся в модуле исходных данных. Этот модуль обеспечивает возможность одновременного ввода данных по трем различным сценариям с возможностью варьирования их значений (перечень исходных данных приведен на рис. 3).

Проведение расчетов

После ввода исходных данных пользователю для получения результатов необходимо выбрать один из трех сценариев и затем обновить данные в каждом расчетном модуле.

Анализ полученных результатов

Результаты расчетов формируются отдельно в каждом модуле, а также в сводном модуле, который позволяет сравнить результаты по трем различным сценариям. В сводном модуле сформированы таблицы, графики и диаграммы, показывающие налоги по каждому виду деятельности в разрезе регионов и вида бюджета и позволяющие просматривать результаты как за весь расчетный период, так и в разрезе месяца, года.

Описание расчетных модулей КЭММ

Модуль прогнозирования цен и обменного курса позволяет на основе статистической информации выявлять вид и оценивать силу корреляционной связи между исследуемыми показателями [1], а также формировать конкретные уравнения регрессии для прогнозирования используемых в модели ценовых показателей. Исходными данными для формирования уравнений регрессии служат среднемесячные фактические цены за десятилетний период (в номинальном выражении). Источники исходных данных: Министерство экономического развития РФ, Центральный банк РФ, агентство Bloomberg, агентство Argus, АО «Санкт-Петербургская Международная Товарно-сырьевая Биржа».

В модуле прогнозирования цен и обменного курса на основе сформированных уравнений регрессии рассчитываются прогнозные показатели значений обменного курса доллара к рублю, цен на газ, ГК, СПГ, нефть и продукты нефтепереработки.

Алгоритм прогнозирования ценовых показателей в данном модуле реализован на основе корреляционно-регрессионного анализа (КРА). Следует отметить, что методические подходы к прогнозированию ценовых показателей совершенствуются с учетом современных тенденций изменения фундаментальных факторов, оказывающих существенное влияние на корреляционно-регрессионную связь между зависимыми и независимыми параметрами исследуемых ценовых показателей. В данном случае КРА содержит следующие этапы:

– на основе статистической информации строится корреляционное поле цен объекта исследования (зависимая переменная) в зависимости от цен на нефть (независимая переменная);

– определяется вид уравнения регрессии на основе визуального анализа корреляционного поля, построенного по статистической информации и с учетом значения коэффициента корреляции;

– формируются многовариантные уравнения регрессии на основе статистической информации, а также с учетом временнх сдвигов с лагом в 1 и 3 месяца, средних значений независимых переменных за 3, 6 и 9 месяцев, многофакторных регрессий и авторегрессий. Проводится оценка статистической значимости уравнения регрессии и его коэффициентов [1];

– выполняется выбор наилучшего варианта уравнения регрессии с учетом заданных критериев точности;

– осуществляется прогнозирование обменного курса доллара к рублю, цен на газ, ГК, СПГ, нефть и продукты нефтепереработки.

В модуле прогнозирования цен и обменного курса формируются прогнозные показатели обменного курса доллара к рублю, цен на газ, ГК, СПГ, нефть, автомобильный бензин, дизельное топливо, авиационный керосин и другие продукты нефтепереработки, которые используются в разных модулях КЭММ.

Так, например, формируемые в этом модуле прогнозные показатели обменного курса доллара к рублю и расчетной цены реализации газа (ЦДЗ) и ГК (ЦГК) за пределами государств – участников СНГ используются затем в модуле прогнозирования налога на добычу полезных ископаемых (НДПИ) при расчете прогнозных значений налога на добычу газа и газового конденсата.

Прогнозные показатели обменного курса доллара к рублю, средних цен на импорт СПГ в Японию (ЦЯП), Китайскую Народную Республику (ЦКИТ) и Индию (ЦИНД), формируемые в данном модуле, используются далее в модуле прогнозирования НДПИ при расчете прогнозных значений налогов на добычу газа на новых морских месторождениях.

Рассчитанные в этом модуле прогнозные показатели обменного курса доллара к рублю, цен на автомобильный бензин АИ-92 класса 5 и дизельное топливо класса 5, реализуемые в Российской Федерации (ЦАБРФ и ЦДТРФ) и на роттердамском рынке нефтяного сырья (ЦАБРТ и ЦДТРТ), потом используются в модуле прогнозирования вывозной таможенной пошлины (ВТП) и акцизов при расчете прогнозных значений обратного акциза на нефтяное сырье.

Модуль прогнозирования НДПИ позволяет провести расчет в месячном и годовом разрезах ставок НДПИ, объемов выплат НДПИ на газ, ГК и нефть по лицензионным участкам. В модуле проводятся расчеты средних ставок и объемов выплат НДПИ на газ и ГК для их сравнения между ПАО «Газпром», дочерними и зависимыми организациями ПАО «Газпром», другими нефтегазовыми компаниями.

Модуль прогнозирования НДД реализован для оценки экономической эффективности разработки залежей углеводородного сырья в режиме НДД. Оценка эффективности применения режима НДД осуществляется путем сравнения результатов расчетов, полученных при условии применения режима НДД и без него.

Модуль прогнозирования вывозной таможенной пошлины и акцизов включает два основных блока: прогноз вывозной таможенной пошлины и прогноз акцизов. Вывозная таможенная пошлина рассчитывается по направлениям экспорта газа, нефти, ГК и продуктов нефтегазопереработки на основании выбранного сценария. Расчет прогнозных значений акцизов проводится для подакцизных товаров при производстве продуктов переработки (с учетом вычетов, предусмотренных при экспорте и последующей переработке прямогонного бензина, бензола, параксилола, ортоксилола), обратного акциза на нефтяное сырье и вычета по акцизу на авиационный керосин для организаций, состоящих в реестре эксплуатантов гражданской авиации. Модуль позволяет получить результаты расчета в различных аналитических разрезах: по видам продукции, по юридическим лицам и по перерабатывающим заводам.

Модуль прогнозирования налога на имущество позволяет рассчитать налог на имущество организаций по существующим активам и по планируемым к вводу в прогнозном периоде активов. Отдельно рассмотрены активы, налог по которым рассчитывается исходя из их кадастровой стоимости. В модуле реализована возможность представления полученных данных по видам деятельности, организациям Группы «Газпром» и субъектам Российской Федерации. Кроме того, этот модуль позволяет варьировать ставки налога на имущество, добавлять и исключать данные по инвестиционным проектам, сдвигать их реализацию во времени.

Модуль прогнозирования налога на прибыль включает прогноз налога на прибыль организаций с учетом функционирования института консолидированных групп налогоплательщиков, состоящего из более чем 60 организаций с разветвленной филиальной сетью, с ответственным налогоплательщиком ПАО «Газпром», а также в условиях прекращения его существования. При расчете налогооблагаемой базы по налогу на прибыль организаций учитываются результаты расчетов других модулей.

Кроме того, в КЭММ реализован факторный анализ [2], позволяющий оценивать степень влияния ключевых факторов (ценовых параметров, производственных расходов, объемных показателей добычи, переработок и реализации углеводородов и налогового окружения) на показатели изменения налоговой нагрузки Группы «Газпром» от года к году. Горизонт прогнозных расчетов во всех модулях составляет 10 лет.

Примеры расчета с использованием модели прогнозирования налоговой нагрузки Группы «Газпром»

В реализации КЭММ вывод итоговых результатов расчетов осуществляется на платформе BI, что позволяет проводить глубокую аналитику данных на различных уровнях декомпозиции данных, по различным сценариям и видам налогов. Возможны представления различных аналитических срезов: структура налогов по их видам, распределение по федеральному и региональным бюджетам, анализ налоговых выплат по субъектам Российской Федерации и по организациям Группы «Газпром», допускается выбор временнóго периода (год или несколько лет) для просмотра динамики налоговой нагрузки.

Департаментом ПАО «Газпром» (К.И. Оганян) совместно с ООО «НИИ-газэкономика» проводились следующие наиболее значимые расчеты с использованием КЭММ:

– сопоставительные расчеты налоговых последствий применения в отношении Киринского газоконденсатного месторождения общего налогового режима и режима для новых морских месторождений;

– оценочный расчет влияния на налоговую нагрузку Группы «Газпром» изменений законодательства о налогах и сборах Российской Федерации в период 2015–2019 гг., реализуемых в связи с проведением налогового маневра в нефтегазовой отрасли. В частности, было получено обоснование введения понижающего коэффициента, характеризующего количество добытого ГК без учета широкой фракции легких углеводородов;

– расчет эффективности применения НДД на Чаяндинском лицензионном участке;

– на примере ООО «Газпром нефтехим Салават» выполнена оценка эффективности применения инвестиционного коэффициента, используемого при определении размера обратного акциза на нефтяное сырье.

На основании данных расчетов принимались важные управленческие решения и обосновывалась позиция ПАО «Газпром» в органах государственной власти Российской Федерации по вопросам совершенствования налогового и таможенного законодательства.

Выводы

ПАО «Газпром» реализует крупнейшие российские и международные инвестиционные проекты, включая социально значимые, и является одним из крупнейших налогоплательщиков Российской Федерации. При этом приемлемый уровень налоговой нагрузки на Группу «Газпром» является одним из основных факторов стабильного развития и новых инвестиций. ПАО «Газпром» в условиях часто меняющегося налогового законодательства осуществляет постоянный мониторинг изменений и дополнений, вносимых в законы и иные нормативные правовые акты, касающиеся вопросов налогообложения и таможенного законодательства, а также оценивает и прогнозирует степень возможного влияния таких изменений на деятельность Группы «Газпром». Разрабатываемая КЭММ применяется для прогнозирования сумм НДПИ, НДД, налога на имущество организаций, акцизов, налога на прибыль организаций и вывозной таможенной пошлины и для проведения анализа при принятии управленческих решений. Она также используется для подготовки обоснований при продвижении интересов ПАО «Газпром» и организаций Группы «Газпром» по вопросам налогообложения в органах государственной власти Российской Федерации.

Работы в ООО «НИИгазэко-номика» по актуализации и совершенствованию КЭММ с использованием цифровых технологий будут продолжены в части расширения источников данных, подготавливаемых структурными подразделениями ПАО «Газпром» в рамках своих компетенций. Это позволит повысить качество расчетов и точность прогнозных показателей. Кроме того, будет более подробно изучен потенциал платформы BI как элемента вертикально интегрированной бизнес-аналитики, открывающей новые аналитические возможности для управления бизнес-процессами и позволяющей перейти на более высокий уровень взаимодействия между структурными подразделениями ПАО «Газпром» на основе автоматизированной консолидации данных и их интеграции в КЭММ.

Самым ожидаемым эффектом цифровой трансформации в бизнес-среде остается получение ключевых конкурентных преимуществ. И действительно, остались в прошлом времена, когда уникальность обеспечивала устойчивое положение на рынке – современные технологии позволяют быстро выводить конкурентный продукт. Еще одним вызовом стала зрелость клиентов, которые ожидают, что любой их запрос будет выполнен максимально быстро и точно. Сегодня поиск точек роста в бизнес-процессах предприятия, получение синергетических эффектов, в том числе в области применения высоких технологий, управление себестоимостью и обеспечение удовлетворенности клиента находятся в фокусе программ цифровизации.

На многих предприятиях внедрены полноценные ERP-системы (Enterprise Resource Planning – ‘планирование ресурсов предприятия’), в которых реализованы процессы интегрированного планирования всех ресурсов. Но этого инструмента недостаточно на оперативном горизонте. Совершенствование инструментов оперативного планирования позволяет быстро реагировать на риски, изменения бизнес-сценария хозяйственной деятельности: срочный заказ или корректировки в долгожданном тендере, выход из строя оборудования, срыв поставки сырья – все должно быть учтено максимально быстро. Кроме того, такие стандартные ситуации, как неравномерная загрузка производственного персонала, отклонения в сроках отпуска готовой продукции, истощение складских запасов, порожний пробег транспорта, ставят вопрос о необходимости поиска нового качества планирования. Сегодня недостаточно просто сбалансировать использование ресурсов – необходима их оптимизация. Такую задачу обычно не решает ни ERP, ни Excel, ни MS Project.

ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА

ООО «АНТ – Цифровые Сервисы» предлагает микросервис (подсистему)1, решающий задачу оптимального планирования и прошедший успешную апробацию на предприятиях холдинговой структуры. Пилотный проект объединил бизнес-процессы производства, логистики и сбыта углеводородного сырья.

Подсистема выполняет комплексное моделирование, планирование и оптимизацию бизнес-операций всей цепочки создания ценности. Сюда включены:

– планирование и оптимизация сложных производственных процессов переработки сырья;

– оптимизация разветвленных логистических операций;

– планирование и составление графиков для разнородных географически распределенных производственных площадок.

Практически все эти задачи планирования являются полными недетерминированными полиномиальными задачами комбинаторной оптимизации. Для решения таких задач в подсистеме используются эвристические методы, позволяющие достаточно быстро получать решения приемлемого качества.

В подсистеме используется необходимая нормативно-справочная информация по бизнес-процессу, технологические карты для описания бизнес-процессов (выработки, переработки, хранения сырья на производственных площадках) и формирования набора заказов для выполнения производственно-технологических операций по оптимальному плану, проводится поиск оптимального решения. Технологическая карта определяет, какие операции выполняются на производственной площадке, какие ресурсы используются для выполнения операций, сколько материалов и какие из них потребляются и производятся при выполнении операции, временне, стоимостные и емкостные ограничения.

В подсистеме реализованы функции, позволяющие формировать отчеты и диаграммы для выполнения план-фактного анализа (рис. 1).

ЗАДАЧИ И ИХ РЕШЕНИЕ

В первую очередь в пилотном проекте при решении оптимальной задачи оценивалось соблюдение минимальных и максимальных ограничений на хранение сырья на каждой производственной площадке (резервуарный парк, станции). Во вторую – решение оптимальной задачи оценивало стоимость операций транспортировки и хранения. Итоговое решение сохранялось как набор плановых заказов по всей производственно-логистической цепочке, содержавшей операции согласно использованному при расчете набору технологических карт (рис. 2). В результате пилотного проекта подсистема выдала рекомендации, следование которым позволило: обнаружить источники потерь в цепочке производственных операций, равномерно загрузить используемые ресурсы, выбрать решение по исполнению процесса с минимальной себестоимостью. Помимо этого, для оценки результатов оптимизации был разработан алгоритм, позволяющий сопоставить результаты оптимизационного планирования, планы, полученные традиционным способом, и фактические данные об исполнении производственной программы, обеспечена фиксация и анализ производственно-экономических показателей и себестоимости (рис. 3).

Иногда целевые показатели бизнес-процесса не удается оптимизировать без нарушения ограничений существующего производства и логистики. Например, недостаточно порожних вагонов, путей для хранения груженых / порожних вагонов или произошло переполнение резервуарных парков по приему / хранению сырья. Одна из ключевых характеристик подсистемы оптимизации – предоставление пользователям большего количества времени на анализ и предотвращение рисков выполнения производственной программы за счет возможности отдавать предпочтение сценариям, в которых нарушения происходят ближе к концу рассчитываемого периода. Это позволяет принять своевременные управленческие решения и при необходимости привлечь дополнительные ресурсы для выполнения производственной программы.

Задачи, решаемые с помощью подсистемы оптимального планирования:

– планирование деятельности распределенных бизнес-единиц (заводы, филиалы, склады), увязанных в единую логистическую цепочку;

– детальное планирование производства, включая формирование сквозных планов многопередельного производства, балансировку производственных мощностей при учете плановых ремонтов и производительности агрегатов, оперативное перепланирование и оптимизацию последовательности выполнения плановых производственных заказов;

– оптимальное планирование организации хранения и транспортировки продукции с учетом рынков сбыта;

– оптимальное планирование загрузки персонала и оборудования и др.

Более подробно познакомиться с продуктом можно в рамках вебинара, запись на который открыта на сайте компании: https://optimizer.dgtserv.ru/.

Программно-технический комплекс REGION-gaz разрабатывался ООО «Научно-производственный центр «Европрибор» по заказу ГПО «Белтопгаз» в целях повышения качества технического диагностирования объектов газораспределения, сокращения издержек при проведении работ по обслуживанию, диагностированию и ремонту указанных объектов, а также в рамках направления импортозамещения. Предпосылками к созданию данного комплекса стали необходимость исключения человеческого фактора (ошибок, фальсификаций и невыполнения проверок объектов) из процесса технического диагностирования, с одной стороны, и развитие цифровизации в обществе, появление технологий, выводящих диагностирование объектов редуцирования газа на новый уровень, – с другой.

ОПИСАНИЕ

Комплекс (рис. 1) предназначен для измерения давления в линиях редуцирования газа и технического диагностирования оборудования объектов газораспределительной сети в целях определения технического состояния основных технологических устройств и передачи измеренных параметров в информационно-аналитическую систему верхнего уровня. Это сложное пневмоэлектротехническое изделие, включающее функ­ции как измерения и регистрации физических величин под управлением оператора, так и беспроводной передачи данных между элементами системы. Взрывозащищенное исполнение комплекса обеспечивает возможность его применения на потенциально опасных производственных объектах (газорегуляторные пункты и установки) в соответствии с требованиями технического регламента Таможенного союза ТР ТС 012 / 2011 «О безопасности оборудования для работы во взрывоопасных средах», «Правил по обеспечению промышленной безопасности в области газоснабжения Республики Беларусь» и других действующих технических нормативных правовых актов.

Комплекс позволяет:

– проводить полное диагностирование пункта редуцирования газа (ПРГ) по заранее составленному алгоритму (сценарию);

– проверять работу регулятора давления газа, герметичность мембраны предохранительного запорного клапана (ПЗК), верхнее и нижнее значения давления срабатывания ПЗК, срабатывание предохранительного сбросного клапана (ПСК), закрытие ПСК, герметичность арматуры ПРГ;

– определять объемы утечки газа;

– диагностировать оборудование ПРГ, выработавшее нормативный срок службы, в целях продления периода его эксплуатации;

– диагностировать новое оборудование и узлы перед установкой на ПРГ;

– повысить качество технического обслуживания оборудования ПРГ в целях демонстрации качества контроля третьей стороне.

Ключевые особенности:

– выполнение технического диагностирования проводится оператором в строгом соответствии с заданным алгоритмом для конкретного пункта редуцирования газа (ПРГ) с учетом его технологических особенностей. Оператор, выполняющий функциональную проверку технологического оборудования ПРГ, не имеет возможности изменить алгоритм и последовательность действий, задаваемых программой;

– по результатам каждой из функциональных проверок комплекс формирует протокол (отчет) о проверке в виде файлов, которые затем передаются в информационно-аналитическую систему верхнего уровня (рис. 2), а также формирует протокол по итогам технического обслуживания ПРГ;

– обеспечение немедленного и точного представления результатов проверок посредством взрывозащищенного планшетного компьютера по беспроводному каналу связи Bluetooth Low Energy;

– обеспечение возможности хранения результатов проверок непосредственно для каждого объекта исследования, а также сравнения с предыдущими проверками;

– обеспечение единообразия всех проводимых проверок на ПРГ;

– программное обеспечение (ПО) комплекса позволяет создавать алгоритмы проверок любых известных технологических устройств ПРГ и их сочетаний. Эксплуатирующая организация не зависит от производителя в плане объема и правильности проверок, изменения технических нормативных правовых актов, появления новых устройств и т. п.;

– бесплатная круглосуточная техподдержка.

Комплектность поставки:

– ударопрочный алюминиевый кейс № 1 с Ех-маркировкой 1Ех ia IIВ Т3 Gb Х / II Gb с Т3 Х –измерительный комплекс;

– ударопрочный алюминиевый кейс № 2 без Ех-маркировки – комплект вспомогательный;

– специализированный планшетный компьютер с установленным ПО REGION-gaz с Ех-маркировкой 2Eх ic IIC T4 Gc X;

– специализированное ПО REGION-gaz Kit.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ

Использование комплекса позволяет:

– сократить время на проведение проверок ПРГ и исключить ведение бумажной документации. В Республике Беларусь в течение года количество проверок ПРГ уменьшено с 7 до 2, соответственно – экономия топлива, заработной платы, трудозатрат и т. п. При повторном диагностировании существенно сокращается время на обслуживание и диагностирование пунктов;

– повысить качество технического обслуживания оборудования ПРГ. При первичной проверке комплексом более 50 % узлов, проверенных ПРГ, не соответствуют заявленным техническим параметрам;

– на этапе входного контроля узлов выявить их несоответствие до установки на действующие объекты, что дает значительную экономию ресурсов при обслуживании и ремонте;

– ввести схему обслуживания, ориентированную на фактическое состояние основных компонентов ПРГ: предохранительной, запорной и регулирующей арматуры.

В числе других отличительных особенностей:

– бесплатное ПО, обновляемое через сайт www.evropribor.by либо посредством электронного носителя;

– межповерочный интервал – 48 мес. Поверка в любом сертифицированном центре стандартизации, метрологии и сертификации;

– используемые быстросъемные соединения фирмы Camozzi;

– срок окупаемости комплекса, по расчетам ООО «НПЦ «Европрибор», – от 10 мес. до 2 лет.

Комплекс серийно выпускается с 2017 г. Один REGION-gaz целесообразно применять на 100–150 ПРГ. В день бригада из двух человек (мастер и слесарь) обслуживает (диагностирует, регулирует, устраняет небольшие неисправно­сти) до четырех пунктов. На сегодняшний день комплексы успешно эксплуатируются на областных предприятиях ГПО «Белтопгаз» и в АО «Газпром газораспределение Тверь». В 2019–2020 гг. проведены технические испытания в региональных газораспределительных организациях под контролем ООО «Газпром межрегионгаз».

Программно-технический комплекс REGION-gaz прошел все государственные испытания; внесен в реестр средств измерений Республики Беларусь, Российской Федерации, Республики Казахстан, соответствует ТР ТС 020 / 2011, ТР ТС 012 / 2011.

Приобрести комплекс можно также у официальных дилеров в Российской Федерации и в Республике Казахстан.