От датчика до прогноза: обзор IV конференции по мониторингу и предиктивной аналитике

Конференция проводится в четвёртый раз. Тематика давно вышла за пределы газовой отрасли: те же вопросы сегодня занимают и другие промышленные комплексы страны. Конференция вошла в план подготовки университета к столетию.

В этом году было подано более 70 докладов, а в очном и дистанционном формате заявили об участии более 200 человек, из-за этого организаторам пришлось разбить послеполуденную часть на три потока: Секцию «А», Секцию «Б» и XLV семинар по диагностике компрессорных станций.

Одновременно присутствовать на всех секциях невозможно, поэтому ниже – разбор пленарного заседания и секции А, которые я посетил.

Пленарное заседание

Пленарное заседание открыл профессор РГУ им. И. М. Губкина, научный руководитель издательского дома университета Александр Сергеевич Лопатин, он предложил авторам публиковать лучшие доклады в двух профильных журналах – на фоне острого дефицита литературы по теме.

От трещин в миллиметрах – к ущербу в рублях

В пленарном докладе члена-корреспондента РАН Николая Андреевича Махутова была показана эволюция инженерных задач за несколько десятилетий: от простейших расчётов времён массового освоения месторождений – ресурсу, усталости и живучести, к целостности и безопасности объектов. С 2025 года страна переходит на риск-ориентированный подход, и нефтегазовые активы – от морских платформ до магистральных трубопроводов – уже отнесены к критически и стратегически важным.

Отсюда и вывод, который можно вынести из доклада: классическая диагностика измеряет дефекты в миллиметрах, а мониторинг должен сводить задачу к рискам – и измерять их в рублях. Объект при этом рассматривается не как «железо с технологиями», а как источник рисков, где ущерб считается в рублях, а человек, природа и экономика – стороны уравнения наравне с металлом.

Отдельно Николай Андреевич напомнил, что расследования последних аварий находят такие механизмы повреждений, которых в нормативных документах просто нет – и именно они, а не проектные режимы, несут основные риски.

Мир разрабатывает мониторинг быстрее, чем регламентирует его

В своём докладе профессор РГУ им. И. М. Губкина Дмитрий Михайлович Ляпичев отметил устойчивый экспоненциальный рост числа иностранных публикаций по мониторингу технического состояния промышленных объектов. По его мнению, отрасль сейчас близка к «пику завышенных ожиданий», а Россия в мировом рейтинге публикаций не заметна – главная задача конференции как раз в том, чтобы это исправить.

Доклад Дмитрия Михайловича содержал четыре направления: методология и нормативное обеспечение, сами технологии, обработка данных и кадровое обеспечение. Ключевой тезис: мониторинг в мире закрепился не как замена диагностики, а как информационный слой проактивных стратегий обслуживания. При этом ответ на вопрос, как оценивать эффективность перехода от планово-предупредительных работ к проактивным стратегиям, на мировом уровне пока не найден.

Нормативная база отстаёт от технологий, но подвижки есть: в техническом комитете 371 при Росстандарте вышел проект стандарта по требованиям к системам мониторинга (сейчас – общественное слушание), а изменения в 116-ФЗ впервые открыто разрешают использовать данные автоматизированных систем мониторинга при экспертизе промышленной безопасности.

В обработке данных де-факто стандартом давно стал метод главных компонент; за последний год наблюдается всплеск публикаций по автоэнкодерам для выявления отклонений векторов контроля. Главная проблема та же: аварий мало (что хорошо), а данные по тем случаям, что есть, как правило, закрыты. Выход показан на примере физико-математических моделей двигателей: на их основе генерируются синтетические датасеты, на которых уже обучаются модели машинного обучения. Вопрос из зала подтвердил остроту темы: у компании пять лет накапливается база по двигателям, но данные эксплуатации из-за ограничений безопасности до разработчиков так и не доходят. Ответ докладчика: если барьеры не преодолеть, остаётся путь синтетических данных, и предложено выработать стандарт по их созданию на отдельном круглом столе.

Кадровое направление тоже двигается: в Губкинском университете открыта магистерская программа по мониторингу и предиктивной аналитике – на фоне того, что за рубежом тема давно ушла в магистерские и докторские диссертации.

Из технологий за год заметно вырос космический радиолокационный мониторинг – в том числе благодаря совместной программе с индийским космическим агентством, под зону которой попадает и Россия. Продолжается развитие волоконно-оптических сенсоров, лазерного сканирования, мюонной томографии, квантовых магнитометров, роботов-обходчиков и автономных подводных аппаратов.

Изгибные напряжения: 35% с ненормативным радиусом

Ректор Ухтинского государственного технического университета, профессор Руслан Викторович Агиней разобрал самую «земную» проблему – изгибные напряжения в стенках труб – те самые, что при выходе на предельные значения приводят к потере устойчивости и гофрообразованию. Кольцевые напряжения рассчитываются просто; проблемы начинаются с продольными, которые зависят от условий защемления и от неучтённых изгибов. Нормативный радиус изгиба порядка тысячи диаметров удерживает напряжения на уровне около 100 МПа, но на практике участки с меньшим радиусом встречаются регулярно (порядка 35% всех трубопроводов).

Показателен и ответ на вопрос из зала об экстремальных изменениях положения трубопровода во времени: проектное положение, фактическое при сдаче и положение через годы эксплуатации – три совершенно разные линии, даже у современных трубопроводов фактическое положение не соответствует проекту.

Рассмотрены методы фиксации изгибов волоконно-оптическими сенсорами на эффекте Мандельштама-Бриллюэна на примере опыта проектирования трассы «Сахалин – Хабаровск – Владивосток», где трубопровод пересекает 56 активных тектонических разломов. Обход всех разломов увеличил бы длину трассы в 1,4 раза и добавил бы компрессорных станций – трассу решили вести через разломы, а мониторинг сделали обязательным.

«ПЕГАЗ»: карточка дефекта вместо потока сигналов

ПАО «Газпром нефть» представило предиктивную аналитическую систему «ПЕГАЗ» – опыт её промышленного внедрения и сокращения внеплановых остановов газодинамического оборудования. Логика перехода – от реакции на свершившиеся события к проактивному управлению: заранее планировать ремонты, готовить оборудование и снижать длительность неизбежных остановов.

В центре подхода – карточка дефекта или аномалии. Вместо потока однотипных сообщений персонал видит одну карточку, которая последовательно переходит от низкого уровня риска к среднему и высокому по мере развития аномалии. После останова и выполненных работ карточка закрывается, причём каждый фикс требует комментария сотрудника о принятых мерах.

Отдельно развивается генеративный ИИ: он обучен на паспортах и регламентных документах по обслуживанию и выдаёт концентрированные рекомендации о том, какие работы следует выполнить. На вопрос из зала о метриках модели был дан откровенный ответ: минимальный срок обучения – 3-6 месяцев, верификация проводится совместно с персоналом, а процесс формализации метрик только внедряется. Здесь показателен сам контраст: в области предиктивной аналитики компания вышла на промышленную эксплуатацию, а в генеративной ещё находится в стадии выстраивания процесса.

Сервисный продукт ТОРО: от разрозненных записей к единой матрице рисков

Во втором докладе «Газпром нефти» (от НТЦ компании) Сахаров Дмитрий Игоревич рассказал о сервисном продукте ТОРО. В его основе – система ТОиР на базе SAP: в периметре восемь дочерних обществ, порядка двух миллионов единиц оборудования и около двух тысяч пользователей, заносящих статистику по ремонтам, ТО и осмотрам.

Сначала отказы всего оборудования систематизировали по единым стандартам, затем построили дашборды для руководителей разных уровней и матрицу рисков, где каждая единица оборудования оценена численно – в рублях, простоях и баллах с учётом требований промышленной и экологической безопасности. Итог работы – оптимизатор стоимости владения: система указывает конкретные узлы, на которых есть смысл сосредоточиться, и по опыту докладчика именно эти «узкие места» дальше проявляются в предиктивной аналитике. Работа с заводами-изготовителями ведёт к модернизации техпроцессов и пересмотру ремонтных циклов.

Обслуживание по состоянию: от переписки с надзором до положения о ТОиР

Александр Владимирович Симонов («Газпром инвест») рассказал об оптимизации ремонтов ГТК-10-4 – переходе от планово-предупредительных ремонтов к обслуживанию по фактическому состоянию. Планово-предупредительная система ремонта обязывает выводить ГПА в ремонт по наработке даже тогда, когда завод-изготовитель прекратил существование или не сопровождает оборудование. Попытка изменить положение через переписку с Ростехнадзором завершилась обращением в правительство; далее – поручения федеральным органам и научно-технический совет под руководством Ростехнадзора с более чем 80 участниками. Результат – утверждённое положение о порядке проведения ТОиР газодинамического оборудования по техническому состоянию.

Объектом-полигоном стали агрегаты типа ГТК-10: в парке таких агрегатов 614 единиц, это 46% мощности стационарных ГПА с газотурбинным приводом. Анализ отказов за 2008–2024 годы после очистки статистических выбросов дал 27 отказов по узловым группам и позволил определить рекомендуемые интервалы контроля по каждому узлу. Существенное ограничение: капитальный ремонт (24 тысячи часов) обнуляет историю эксплуатации, и распределение Вейбулла показывает, что парк в целом не уходит в «период нормальной работы» – оценка состояния должна быть индивидуальной. Массив при этом динамический: историю отказов и дефектов нужно постоянно пересчитывать.

Предлагаемая модель заменяет, а не дополняет действующую систему: два вида обслуживания – инспекции критических узлов для обеспечения долговечности и ремонт по достижении предельно допустимого перерасхода топливного газа, порог которого пока соотносится со стоимостью капитального ремонта. Третий этап – комплект нормативной документации под конкретную модификацию – разрабатывается совместно с тремя эксплуатирующими обществами («Трансгаз Югорск», «Трансгаз Ухта», «Трансгаз Сургут») и согласуется с правоприемником завода-изготовителя. Параллельно тестируется «цифровой паспорт оборудования»: интерактивное руководство на планшете, работающее офлайн и способное интегрироваться с системами управления ТОиР компании; апробация идёт на объекте «Трансгаз Югорска».

Из зала спросили, кто принимает решение о сокращении или удлинении межремонтного срока, – ответ был честным: объективная оценка состояния и единая методика, иначе спор между безопасностью (ремонтировать чаще) и экономикой (реже) не разрешить. А реплика из зала добавила международный контекст: в дискуссиях с американскими и китайскими специалистами американцы поддерживают переход на обслуживание по состоянию, а китайцы называют его «путём в бездну» – они сокращают срок службы агрегата и заменяют оборудование, а не поддерживают его.

Особую рамку докладу дал модератор – профессор РГУ им. И. М. Губкина Алексей Сергеевич Лопатин, один из соавторов той самой отраслевой программы 1997 года, утверждённой Р.И. Вяхиревым и рассчитанной до 2000-го. «Пройдёт двадцать лет, – вспоминал он, – и на очередном семинаре будут по-прежнему говорить, что техническая диагностика – кардинальное средство повышения надёжности». Тогда это прозвучало как шутка, программу продлевали, потом перестали – и лишь сейчас появились документы, которые для её автора «бальзам на душу». Задача оказалась сложнее, чем казалось, – и только сегодня она приближается к решению.

От распределённых измерений – к прогнозу: четыре условия и три уровня зрелости

Владислав Викторович Титов («Оптомониторинг») рассказал об опыте распределённых измерений и условиях перехода к предиктивной аналитике. Созревание системы, по его наблюдению, проходит четыре этапа: обнаружение, интерпретация, оценка технического состояния во времени и прогноз. На практике большинство проектов живёт на первых двух, перескакивая оценку технического состояния – распознав событие, все стремятся к предсказанию, но, если данные мониторинга не привязаны к реальному состоянию объекта «прогноз становится догадкой».

Примером первого и второго этапов (обнаружение и интерпретация) послужил магистральный газопровод протяжённостью более 100 км, где система контролирует целостность по нескольким независимым признакам: вибрации, температуре грунта, загазованности. Классификатор отличает работу техники, копку и движение человека от фона. Однажды сигнал вывел на реальный случай – прокладку водовода в охранной зоне.

Третий этап иллюстрирует случай с деформационным мониторингом трубопровода на участке свыше 90 км над старыми горными выработками. Первая зима принесла урок: промерзающий грунт расширяется и меняет показания оптоволокна, имитируя начало провалов – команду спасла лишь настройка обработки с учётом температуры грунта. Итог урока: состояние – это не значение в точке, а профиль вдоль объекта и его динамика во времени.

Итог доклада Владислава Викторовича: предиктивная аналитика начинается не с искусственного интеллекта, а с достоверной истории состояния объекта. Главный практический шаг для эксплуатирующей организации сегодня – простой и малозатратный: начать накапливать подтверждённые данные уже сейчас, тогда через некоторое время у предприятия будет основа для прогнозных моделей.

Метрология: контур доверия к коммерческому учёту

Иван Сергеевич Гамов из АО «Транснефть-Автоматизация и Метрология» показал другую сторону мониторинга – техническое состояние приёмо-сдаточных пунктов (ПСП) и систем измерения количества и качества нефти (СИКН). В контуре компании более 200 ПСП и четыре морских терминала; мониторинг ведётся по четырём направлениям: выездные проверки, оперативный удалённый контроль, непрерывный местный контроль, анализ исторических данных.

Практика показала характерную проблему: каждый участник процесса мониторинга использует свои информационные системы – от модулей контроля до офисных пакетов. Для оперативного мониторинга в 2021 году в единую систему диспетчерского управления добавлен модуль контроля состояния СИКН (МКС) с девятью алгоритмами для коммерческих СИКН и двумя для оперативных узлов; только после его внедрения были зафиксированы более 4 тыс. случаев работы оборудования вне паспортного диапазона суммарной длительностью 1616 часов. Центр оперативного мониторинга вырос с одного рабочего места до круглосуточного центра ситуационного центра, в котором автоматически обрабатывается порядка 235 событий в сутки (коммерческие СИКН, оперативные узлы учёта, изменения коэффициентов), а поступает около 540 нарушений в сутки.

Система «СМАРТ» – единый мониторинг систем учёта – разработана силами компании за два года командой из трёх специалистов, с использованием технологического стека: OPC UA, ClickHouse, PostgreSQL, Java и JavaScript с React. К концу следующего года планируется подключить порядка 60 объектов, а с 2027 года – развивать предиктивную аналитику. Интересно, что и кадровый резерв здесь приносит практический результат: по итогам конкурса молодых специалистов построена модель прогноза расхода в измерительных линиях, готовая к внедрению.

Криптография для инженеров

Доклад Евгения Леоновича Генгриновича из «ИнфоТеКС» был посвящён киберустойчивости решений мониторинга. Чем выше уровень цифровизации и роль ИИ, тем критичнее доверие к данным на входе.

История сотрудничества с «Газпромом» началась с жёсткого запрета беспроводных каналов передачи данных, который стал барьером для развития систем мониторинга. Решение шло через стандартизацию: разработан специализированный криптографический протокол для индустриальных систем (требования к скорости и объёму пакетов на порядок жёстче, чем в ИТ). В 2020 году в «Газпроме» подписан руководящий документ по созданию систем шифрования технологических данных. Созданы встроенные СКЗИ, которые уже эксплуатируются в беспроводных каналах в составе различного оборудования - от диагностических датчиков до базовых станций LoRaWAN. К концу декабря должен быть запущен единый центр управления ключами.

Поскольку конференция шла в стенах Губкинского университета, Евгений Леонович закончил кадровой темой: для инженеров-разработчиков устройств криптография – новая тема, с которой не все умеют работать. Первый практический класс по работе с СКЗИ запущен ещё год назад, а сейчас обсуждается создание аналогичного класса именно на базе РГУ нефти и газа – адаптированного под нефтегазовую специфику.

Надёжность промысловых трубопроводов: барьерная система и неочевидные потоки данных

Завершил пленарное заседание доклад, заявленный в программе как Натальи Николаевны Андреевой – профессора РГУ им. Губкина, но который выполнил её коллега Сивоконь Илья Сергеевич – доцент РГУ им. Губкина и представитель центрального аппарата ПАО «Роснефть». Доклад был посвящён надёжности эксплуатации трубопроводов с акцентом на промысловые нефтепроводы – сегмент, приносящий основную аварийную статистику.

Озвучено наблюдение: надежда на то, что искусственный интеллект «на статистических данных» восстановит полную картину аварийности, пока не оправдывается – данные расследований происшествий систематизированы слабо, и их разбор останавливается на констатации «внешняя коррозия», не доходя до причин.

Обеспечение надёжности было сведено к двум базовым задачам – обеспечению герметичности и несущей способности и разложено на три направления: работу со специалистом (перечень необходимых компетенций охватывает диагностику, механику и фазовые течения), трубопровод как инженерное сооружение целиком и риск-ориентированный подход. Ключевой аргумент последнего: инструментально проконтролировать состояние всех элементов невозможно, поэтому труба де-факто эксплуатируется с частично неизвестным состоянием, и без оценки рисков задачу не решить. Информационные модели должны выстраиваться не «вокруг данных вообще», а вокруг барьеров безопасности конкретных аварийных сценариев и включать неочевидные информационные потоки. Иллюстрация – коррозионный мониторинг, который показывает коррозию не трубы, а образцов-свидетелей: новая партия образцов меняет показания, создавая иллюзию изменения процесса.

На вопрос об инструментах обнаружения утечек был дан ответ: массово ставить их на промысловые трубы экономика не позволяет – необходимо сфокусироваться не на обнаружении утечек, а на их исключении.

Секция А

Ранняя диагностика отказов с помощью «iPredicta»

Первый доклад секции А (ООО «Инфтех», система предиктивной аналитики iPredicta) – разбор трёх реальных отказов ГПА, сопровождавшихся отрывом лопатки и помпажом. Сергей Александрович Жиляков сразу оговорился: системы предиктивной аналитики не предугадывают отказы, вызванные ошибками персонала, но технические неисправности поддаются диагностике – в том числе в нештатных режимах.

В первом случае агрегат получил повреждения на четвёртой минуте после запуска: произошёл помпаж с отрывом лопатки. Используя моделью на 28 параметрах, обученную на месяце исторических данных, система зафиксировала аномалию вибрации корпуса газогенератора примерно через полторы минуты после пуска – то есть за три минуты до отказа. Время на реакцию есть, но быстротекущий процесс требует сверхоперативных действий. Тут важно, что система способна выявлять аномалии даже в неустановившихся переходных режимах работы агрегата.

Во втором случае, на стационарном режиме, комплексная модель на 72 параметрах – с учётом не только динамики агрегата, но и температуры, влажности и давления окружающей среды – обнаружила аномалию повышенной температуры газа за турбиной высокого давления за 58 минут до аварии. Прогнозная модель дала оценку ресурса в 52 минуты при фактических 58.

Третий случай – разрушение подшипника задней опоры вала – показателен по-другому. По штатным уставкам ничего не происходило: параметры не достигали предупредительных значений, рост вибрации начался лишь за минуту до аварии. Система предиктивной аналитики при этом зафиксировала устойчивый тренд развития аномалии за 14 часов – и даже на начальном этапе её диагностика совпала с реальным отказом. Восстановление по факту – сотни миллионов рублей; своевременная замена вкладыша стоила бы в десятки раз меньше.

Из вопросов зала – характерная производительность: при разумных вычислительных ресурсах система обеспечивает работу около 150 моделей на 72 параметрах. Честности ради было отмечено, что ложные срабатывания неизбежны, дообучение модели может занять всю жизнь агрегата – но лишний раз посмотреть на параметры и убедиться, что ничего не происходит, лучше, чем пропустить развитие дефекта.

«ТехКонтроль ГПА»: цифровое сопровождение отказа от донесения до сводки

Дмитрий Геннадьевич Багнюк («Газпром трансгаз Ухта») представил информационную систему «ТехКонтроль ГПА» для цифрового сопровождения отказов. Система хранит паспорта оборудования и последовательности событий. Работа с событием начинается с регистрации и оперативного донесения; далее ведётся карточка отказа с привязкой фотографий и документов, чатом специалистов, мероприятиями с плановыми сроками и статусами, историей отказов и сводной таблицей по типам ГПА – с динамикой отказов по годам и кодам классификатора.

Система построена по клиент-серверной архитектуре с технологией WEB-доступа. В настоящий момент доступно нативное приложение для платформы Android, доступ с iOS устройств осуществляется через PWA, а со стационарных компьютеров через WEB-браузер. Заявленный вектор развития – последовательный переход от фиксации отказов к аналитике и предупреждению повторения событий. На момент доклада аналитический блок ещё согласовывался со службой корпоративной защиты – показательная деталь о том, где сегодня проходит граница между идеей и внедрением.

Оценка мощности по штатным данным: 43% недостоверных записей и индексы состояния

В слоте доклада Сергея Сергеевича Михеева (Газпром ВНИИГАЗ) выступил начальник диспетчерской службы Московского ЛПУМГ ООО «Газпром трансгаз Москва» Антон Николаевич Скребцов. Его доклад был посвящён оценке выходных показателей ГПА – мощности и коэффициента технического состояния – по штатным средствам измерения, на примере агрегатов с приводом ПС-90ГП-2 (12 агрегатов с трёх компрессорных станций, более 3 тыс. режимных записей). Нормативный метод даёт около 4% неопределённости, а при приведении коэффициента технического состояния погрешность превышает допустимые пределы; основной вклад – приведение по частоте вращения ротора газогенератора. Проверка методики Монте-Карло по «полевым» данным подтвердила заявленные неопределённости, а индивидуализация по конкретной площадке снижает их практически вчетверо.

Качество данных оказалось отдельной темой: при ручном переносе записей примерно 43% данных по нагнетателю имели недостоверный КПД; в дискуссии упомянули и сравнение с методикой ВНИИГАЗ – качество данных не позволило провести её честную верификацию. В температурных индексах выявлена сезонная зависимость – все промывки агрегатов проводились весной, в межсезонье, и именно сезонный скачок не позволил отделить их реальный эффект. Барометрическая составляющая также не выводится в универсальный параметр: у каждой станции своя высотная отметка. Предложение доклада – уходить от громоздких формул к индексам состояния, которые не зависят от барометрического давления: окно обнаружения изменения по температурному индексу двигателя – около 10 суток, по напорному – около 30.

Для специалистов по АСУ ТП здесь ключевой вывод в том, что методика оценки строится не на модельных данных, а на честных «полевых» записях – со всеми их неопределённостями и декомпозицией погрешности, заложенной в стандартах.

Отказы САУ, которые заканчиваются аварийным остановом

Совместный доклад Игоря Олеговича Якимова («Газпром газнадзора») и Максима Вадимовича Иванченко (НПФ «Система-Сервис») о подсистеме предупредительного мониторинга МСКУ-6000 начался со статистики отказов периферийного оборудования САУ ГПА, приводивших к аварийному останову агрегата. Группы отказов: датчики вибрации, давления, температуры, загазованности, блоки управления исполнительными механизмами и линии связи. По оценке Игоря Олеговича, внедрение системы предупредить все эти отказы не могло бы, но часть – точно.

Подсистема предупредительного мониторинга МСКУ 6000 предусматривает две области контроля: самодиагностику САУ и параметрическую диагностику технологического оборудования. Система обучается на нормальном режиме работы каждого канала (среднеквадратичное отклонение, дисперсия) и занимается только выдачей предупреждений, не влияя на техпроцесс: решение всегда принимает персонал. Типовые сценарии – скачок показаний при нарушении контакта, нестабильность сигнала перед обрывом. Важное ограничение признано прямо: если отказ происходит внезапно и без доступных признаков, подсистема не поможет. К моменту конференции система завершила апробацию и переходила в опытную эксплуатацию, причём для внедрения предиктивных функций дополнительных закупок не требуется – всё реализуется прошивками и программными изменениями штатных модулей и МСКУ-6000.

АСТД-2МК: модель нормы, агент и библиотека сигналов

Михаил Николаевич Старых (ООО «ТД «Технекон») рассказал о диагностических функциях комплекса АСТД-2МК. В основе системы лежат три контура. Первый контур – расширенная математическая обработка быстрых сигналов: волновой анализ, форма ударов, вектор начальной вибрации, биение длинного вала. Второй – модель нормы в двух вариантах: на базе метода главных компонент со статистикой Джексона (обобщённая метрика отклонения) и регрессионная модель. Третий – агент, определяющий дефект.

В качестве примера Михаил Николаевич привёл реальный случай (, когда) модель нормы зафиксировала: при текущих условиях (температура окружающего воздуха +10 °C) ожидаемая температура опоры – +67 °C, а фактически измеренная – +71 °C. Сами по себе оба значения глубоко внутри допустимых пределов – ни один контроллер бы не среагировал. Но остаток по опоре №2 устойчиво растёт: с ~80-х суток наблюдений он вышел из нормального коридора, запас до уставки защиты – порядка 25–28 °C.

Дальше сработала вся цепочка. Модель нормы выдала не только факт отклонения, но и связку: остатки по опоре №2 идут совместно с параметрами масла на сливе первой и третьей опор – они «ходят вместе», значит, вопрос к подшипниковому узлу. Агент сопоставил признаки с паспортом дефекта и дал гипотезу: вкладыш, причём альтернативы – неисправность охладителя, нехватка масла – опровергаются корреляцией, а отказ датчика признан маловероятным. Важный нюанс: на пусках-остановах модель сознательно «молчит».

Цифровизация контроля технического состояния

Артём Сергеевич Ванюшин (ИМАШ РАН) представил обзорный доклад – карту технологий цифровизации контроля состояния оборудования и трубопроводов, выстроенную как восходящую лестницу: сбор датасета → модель → цифровой двойник. Опорные цифры взяты из открытых публикаций: применение IoT-датчиков на месторождении «Роснефти» снизило затраты на обслуживание на 15%, у «Газпрома» один из сценариев развития инфраструктуры даёт снижение затрат на 20%. Среди отечественных решений названы внутритрубные комплексы, способные проходить изгибы, и дроны с машинным зрением для выявления коррозии – направление, отмеченное как самое экономичное. Центральная часть – цифровые двойники – динамические системы цифровых моделей с двусторонними связями с состоянием объекта. По оценке докладчика – «новая эра в промышленности»: непрерывный поток данных впервые позволяет предсказывать поломки заблаговременно. Выводы двоякие: такие системы нужно интегрировать совместно – они приносят реальную экономию, – но полная цифровизация пока невозможна: параметров слишком много, и человек остаётся более адаптивным элементом, чем машина.

Оценка состояния однокаскадных ГТД ПС-90

Геннадий Константинович Сиденко (ООО «ОДК-Инжиниринг») представил методику оценки технического состояния однокаскадных ГТД серии ПС-90 в эксплуатации. Предпосылки – рост численности парка, отсутствие корректных методик определения мощности в условиях КС, отсутствие измерителей крутящего момента в составе ГТУ-16П с начала эксплуатации и отсутствие систем замера расхода газа на ряде компрессорных станций. Разбор существующих подходов показал погрешность определения мощности более 10% и другие ограничения – от привязки к «идеальному» моторному состоянию до большой погрешности формул приведения при низких отрицательных температурах.

Разработанная методика строится на тепловом балансе контрольного объёма силовой турбины и состоит из пяти блоков – от определения расхода воздуха до оценки технического состояния. Точность проверена сравнением с эталонными значениями на стенде завода-изготовителя с механическим измерением мощности. В дискуссии были названы и цены вопроса: дополнительное препарирование двигателя штатными датчиками оценивалось в два миллиона рублей на двигатель – при этом собеседники сошлись в том, что вопрос не «датчики против методики», а в том, что интереснее разработчику: текущая мощность или состояние проточной части. Перспектива дооснащения – переход на поузловую диагностику и эксплуатацию по техническому состоянию.

Деградационный модуль: трансформер против последовательного прогноза

Александр Евгеньевич Трифонов из «Газпром ПХГ» представил деградационный модуль для оценки технического состояния на основе методов машинного обучения. Модель на архитектуре трансформера обучалась не на реальных данных ГПА, а на открытом публичном датасете газотурбинного двигателя: он описывает один установившийся режим и деградацию характеристик. В этом датасете каждая запись соответствует одному шагу моделирования – «циклу». Модель на каждом расчёте смотрит 14 параметров за последние 32 цикла (окно истории), выходной слой формирует интегральную оценку состояния и остаток ресурса – тоже в циклах. Две части модели работают по-разному: одна анализирует последовательность (как менялись параметры), вторая – «готовая модель момента» – характеризует средний уровень каждого параметра, его разброс и изменение. 80 двигателей из датасета использовались для обучения, 20 – для настройки и еще 100 для независимой проверки.

По приведённой оценке, ошибка прогноза остаточного ресурса – около 13 циклов против примерно 40 у константного прогноза и 31 у градиентного бустинга, то есть примерно втрое лучше последовательного подхода.

Следующие этапы – подключение архивного оборудования, данных АСУ ТП и систем ТОиР, а также групп вибрации и масла как отдельных измерений; параллельно разрабатывается модуль предиктивной диагностики аварийных остановов. Показательно поведение при нехватке измерений: программа честно отвечает «недостаточно данных».

От журнала отказов – к распределённому мониторингу ТОиР

От компании «НПО «Диатех» выступил Михаил Чижов и показал практические аспекты цифровой трансформации ТОиР: от контроля оборудования на всех этапах – монтажа, наладки, эксплуатации, вывода в ремонт – до организации распределённого мониторинга с мобильными обходами и выбором решения под тип оборудования (виброанализаторы, стационарные системы вибродиагностики или защиты). Стартовая посылка доклада – чистая правда про данные: по оценке докладчика, 70–80% предприятий нужную информацию уже имеют, но она разрознена по отдельным базам и опутана человеческим фактором.

Референсы выходят далеко за пределы нефтегаза: Уралхим, ФосАгро, Еврохим – в одном из кейсов своевременное обнаружение дефектов позволило, по заявлению спикера, сохранить порядка 40–70 тыс. тонн готовой продукции — только в производстве, не считая экономии на ремонтах.

Цифровая модель вместо цифрового двойника: позиция ТВЭЛ

Доклад Константина Игоревича Балезина (АО «ТВЭЛ») начался с критики привычной риторики индустрии 4.0. О цифровых двойниках оборудования, по словам докладчика, говорить пока рано: автоматизированное управление опасным производственным объектом Ростехнадзор не готов доверить полностью машине, поэтому корректнее термин «цифровая модель». Более того, значительная часть «цифровых двойников» – это лишь геометрия объекта без информативных моделей оборудования.

Практическая проблема: цифровые информационные модели от проектировщиков часто содержат модели оборудования с чисто геометрическим наполнением – предиктивная аналитика на такой основе «делается на коленке» и обучается на статистических данных, что снижает достоверность.

Решение – инженерная модель или расчётный код от завода-изготовителя: производители чаще отдают код и не отдают конструкторскую документацию, но для построения моделей этого достаточно. ТВЭЛ использует это на собственном производстве: на трубном участке Чепецкого механического завода модель ведёт по единицам оборудования прогноз дефектов самой продукции – и по накоплению погрешностей оценивает вероятность брака. Отдельный акцент – обоснование надёжности, включая расчёты запроектных режимов, которые в АСУ ТП практически не делаются: только в Росатоме этот контур замкнут системно.

От полигона — к серийному масштабированию

Сергей Игоревич Илеув («Газпром переработка») закрыл секцию А докладом не о предсказании поломки, а о предсказании и оптимизации поведения технологического процесса. На установке деэтанизации конденсата УДК-1 Уренгойского ЗПК в 2024 году внедрена система усовершенствованного управления технологическим процессом от компании Т-Софт: надстройка над базовой РСУ, объединяющая прогнозирующие модели процесса, виртуальные анализаторы качества, многопараметрический контроллер и функции оптимизации. В основе – классическое разделение переменных на контролируемые, манипулируемые и возмущающие, среди которых и соотношение приёма ачимовского тяжёлого и валанжинского лёгкого конденсатов: модель обязана жить с переменным сырьём. По итогам испытаний автоматический выбор оптимальных рабочих точек дал прирост среднего выхода деэтанизированного конденсата на 0,30% – при выработке в миллионы тонн в год это ощутимая прибавка; в тесте на искусственную дестабилизацию режима отклонение виртуального анализатора от поверенного физического составило 20%. Сейчас система работает в режиме «цифровой тени» – мониторинг без управляющего воздействия, полный контур управления запланирован на четвёртый квартал? Решение тиражируется на Астраханский ГПЗ и Сургутский завод стабилизации конденсата. Показательна и методологическая логика: простая технология УДК-1 сделала её «идеальным полигоном», где отрабатывается не только математика, но и организационная цепочка перед переносом на сложные объекты.

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.