Сергей Стишенко. Как интернет вещей сделает нефть и газ ещё дешевле

Рюкзак, палатка, гитара, щетина — ещё десять лет назад опорой нефтяных и газовых компаний был романтичный геолог, который бродил по диким местам в поисках полевых образцов. С тех пор отрасль здорово изменилась, и такому специалисту уже необязательно навещать район добычи полезных ископаемых — он может находиться в тысячах километров, сидеть за компьютером в уютном офисе и при этом в режиме реального времени видеть всё, что происходит с месторождением.

За сбор и передачу данных теперь отвечают технологии промышленного интернета вещей. В момент бурения сенсор, который находится под землёй на глубине несколько километров, фиксирует десятки параметров пласта, а затем передаёт их наверх по гидродинамическому каналу. Тут же эти данные по обычному интернет-каналу поступают специалисту, который анализирует их при помощи специального софта и решает, по какой траектории бурить дальше.

Главная задача современного геолога и всей отрасли — анализ большого объёма данных. Поэтому вместо выпускников геофаков компании берут на работу бывших математиков и физиков. На основе анализа данных специалист строит математическую модель, десятки тысяч раз задаёт для неё новые исходные параметры и среди них методом больших чисел определяет те, что встречаются чаще. Так он прогнозирует, сколько нефти или газа можно добыть из будущей скважины, определяет продолжительность её продуктивной жизни, уточняет другие характеристики.

Полученная в итоге модель будет жизнеспособна десятилетия, с её помощью можно просчитать стоимость строительства конкретной скважины, сколько углеводородов она даст за весь период эксплуатации и т.д. В результате, экономика проектов в нефтегазовой отрасли разительно поменялась. Стоимость одного пилотного ствола — минимум $1 млн. Раньше, чтобы оценить скважину, таких стволов приходилось бурить десятки. Сейчас достаточно пробурить один, замерить объём добываемой за определённое время нефти и построить математическую модель.

В компании Cisco подсчитали, что нефтегазовой компании с выручкой $50 млрд использование промышленного интернета вещей позволяет экономить около $1 млрд в год.

Новые игроки

Промышленный интернет вещей снижает издержки не только на начальном этапе. Уже после постройки скважины он позволяет эффективнее управлять добычей. Датчики, которые передают сигналы в удалённый расчётный хаб, установлены, например, на Гронингенском газовом месторождении, крупнейшем в Нидерландах. Допустим, программа, которая стоит в этом хабе, увидит, что через скважину прошло меньше газа, чем обычно, хотя команды такой не было. Программа сразу поймёт, что со скважиной не так (скажем, она обводнилась, или ей срочно требуется ремонт), и оповестит об этом специалистов.

Но софт служит не только для сигналов людям. Программа связана со спутником, который отслеживает погоду — уровень потребления газа в Европе определяется тем, есть ли в конкретный момент необходимость в отоплении помещений. Если намечается похолодание, программа автоматически даёт команду увеличить добычу со скважин, где есть избыточные мощности. Если повышенного спроса нет, программа отдаёт команду закачать излишки в газовые хранилища. В результате, производитель экономит десятки миллионов долларов на логистике и хранении и гарантирует отсутствие дефицита газа у потребителей.

Технологии помогают сэкономить не только крупным компаниям — ещё они способствуют появлению новых игроков. Они уже оказали и продолжают оказывать огромное влияние на рынок сланцевой нефти. Подавляющее большинство сегодняшних американских сланцевых игроков — небольшие компании. Промышленный интернет вещей и сопутствующие технологии позволяют им добывать ресурсы эффективно и без колоссальных затрат на бурение разведочных скважин.

Будущее

Дальше — больше. Дальнейшая диджитализация отрасли приведёт к тому, что вблизи месторождений не останется ни одной живой души — вся работа будет выполняться автоматически, роботами. Скважины становятся всё более глубокими и сложными, передавать из них информацию всё труднее, поэтому уже скоро появятся программы, которые позволят буру принимать решение внутри ствола и самостоятельно выполнять действия, изредка отчитываясь о данных на поверхность.

При этом робот будет справляться с бурением гораздо лучше человека, потому что он сможет брать из своей базы не просто несколько похожих скважин, а абсолютно все существующие, сравнить информацию с текущей, построить модель пласта и проанализировать его. И всё это за считаные секунды.

Наверно, на первом этапе эти технологии будут работать так же, как сейчас работает автопилот в Tesla: геологи будут держать руки на руле и следить за дорогой. Но со временем бур в прямом смысле заживёт своей жизнью. Через пару десятков лет мы, я уверен, окончательно забудем, что когда-то профессию геолога невозможно было представить без долгих экспедиций.

Технологии, которые я описываю, могли бы появиться уже через пять лет. Но в реальности они, скорее всего, появятся лет через 30. Нефтегазовая отрасль пока не готова — причём морально, а не технологически. В России будущее, похоже, наступит ещё позднее. Например, у европейских компаний сейчас компьютеризировано порядка 90% скважин, у наших — 10–15% (из-за этого в нашей стране в среднем в два раза ниже процент извлечения углеводородов). Почему так? Видимо, российские нефтяники и газовики — большие романтики, которые очень любят ручной труд.

Фотография на обложке: Shutterstock