Компания «Петровайзер Софт» приняла участие в VII международной научно-практической конференции «Комплексный инжиниринг в нефтегазодобыче: опыт, инновации, развитие», которая прошла 13-14 августа в Самаре. На мероприятии, организованном институтом «Гипровостокнефть», нами был представлен инновационный подход к стандартизации цифровых двойников в нефтегазовой отрасли.
Заместитель начальника управления ИТ Александр Ерохин выступил с докладом о формализации метамодели цифрового двойника скважины. Эта разработка призвана решить одну из ключевых проблем современной нефтегазовой отрасли – фрагментарность и сложность интеграции многочисленных ИТ-систем, используемых на всех этапах жизни скважины, от проектирования до добычи.
Что такое метамодель и зачем она нужна?
Цифровой двойник – это виртуальная копия скважины, которая в реальном времени отражает ее состояние и помогает принимать инженерные решения, прогнозировать нештатные ситуации и оптимизировать процессы. Однако сегодня под этим термином могут подразумевать широкий спектр решений: от простых систем мониторинга до сложных аналитических платформ.
Предложенная метамодель – это, по сути, универсальный «чертеж» или «скелет» для создания цифрового двойника. Она в машиночитаемом формате (JSON/YAML) описывает единые правила: структуру данных, функции, цели и зависимости компонентов на каждом этапе жизненного цикла скважины. В отличие от существующих подходов и отраслевых стандартов (таких как WITSML), которые, как правило, описывают лишь отдельные аспекты, например, передачу данных, предложенная метамодель определяет всю архитектуру цифрового двойника.
Структура и ключевые принципы метамодели цифрового двойника
На примере этапа «Бурение» видно, как метамодель описывает все его составляющие: от оперативных задач и источников данных до ключевых показателей эффективности (KPI) и используемых стандартов.
Пример описания этапа жизненного цикла «Бурение» на основе метамодели
Как это работает: синергия физики и ИИ
Подход объединяет два типа моделей для максимальной точности:
Физические симуляторы («белый ящик») – на основе законов физики рассчитывают оптимальные и безопасные параметры, работая как «продвинутый инженерный калькулятор». Они позволяют моделировать различные сценарии и находить оптимальные технологические решения.
Интерфейс симулятора для моделирования и оптимизации процессов бурения
Искусственный интеллект («черный ящик») – нейросети, обученные на больших данных, ищут скрытые аномалии и предсказывают события, которые сложно описать формулами. Использование современных архитектур, таких как трансформеры, позволяет эффективно анализировать временные данные и распознавать сложные зависимости.
Пример использования нейросетевых трансформеров для анализа данных бурения
Когда ИИ предупреждает о риске, симулятор может подкрепить прогноз физическим расчетом. Это дает инженеру понятное и обоснованное объяснение, что способствует повышению доверия к системе и качества принимаемых решений.
Практическая польза для отрасли
Внедрение единого стандарта может позволить перейти от набора разрозненных ИТ-инструментов к созданию целостной, управляемой среды. Это позволяет отказаться от практики повторной интеграции разнородных систем в пользу применения готовых, совместимых программных модулей по принципу компонентной архитектуры.
Такой подход открывает возможности для:
Ключевая идея – перенести фокус с решения повторяющихся инфраструктурных задач на создание бизнес-ценности. Стандартизация позволяет превратить интеграцию из основной проблемы в базовый функционал, освобождая ресурсы для разработки интеллектуальных систем.
Для получения более подробной информации о представленном подходе и наших решениях свяжитесь с нами по электронной почте office@pvsoft.ru
