По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 338.45

Единая система цифрового мониторинга буровых процессов «ЕСЦМ-БП» как инструмент трансформации нефтесервисного бизнеса в России

В.О. Марченкова ИП Марченкова В.О., Ивановская область, Россия. e-mail barbara_marchenkova@mail.ru

Статья посвящена разработанному комплексному программному решению — Единой системе цифрового мониторинга буровых процессов «ЕСЦМ-БП», которая обеспечит повышение эффективности нефтесервисных предприятий на фоне пандемии коронавируса в условиях нестабильной геополитической ситуации в мире. Данная система создана на базе Центра исследований и разработок (ЦИиР) группы компаний «Римера» и может быть использована на любом нефтедобывающем участке, поскольку обладает полной автономностью и гибкостью в отношении входных данных как по гидродинамическим и техническим параметрам оборудования, так и по геологическим характеристикам месторождений.

Литература:

1. Официальный сайт группы компаний «Римера» [Электронный ресурс]. — URL: https://www.rimera.ru/production/ (дата обращения: 10.05.2022).

2. Мухаметшин И.Р., Нухаев М.Т., Семикин Д.А. Исследования горизонтальных скважин с МГРП с помощью интеллектуальных индикаторов притока, установленных на элементах закачивания / И.Р. Мухаметшин, М.Т. Нухаев, Д.А. Семикин // Нефтяное хозяйство. — 2018. — № 3. — С. 46–49.

3. Боржеш А.М., Лебедев А.Н. Методический подход к оценке результативности систем поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовых корпорациях / А.М. Боржеш, А.Н. Лебедев // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. — 2018. — Т. 45, № 2. — С. 239–250.

4. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А. Нефтегазовый комплекс РФ — 2030: цифровой, оптический, роботизированный / А.Н. Дмитриевский, Н.А. Еремин // Управление качеством в нефтегазовом комплексе. — 2017. — № 1. — С. 10–12.

5. Абукова Л.А., Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Черников А.Д. Цифровая модернизация нефтегазовой отрасли: состояние и тренды / Л.А. Абукова, А.Н. Дмитриевский, Н.А. Еремин, А.Д. Черников // Датчики и системы. — 2017. — № 11. — С. 13–19.

6. Girling W. Quorum: modernizing the oil and gas industry, Energy Digital, 2020 [Electronic resource]. — Mode of access: https:// www.energydigital.com/oil-gas/quorummodernising-oil-and-gas-industry (accessed: 16.05.2022).

7. Андреев А.Ф., Синельников А.А., Булискерия Г.Н., Петрушкин С.И., Сергеева О.А. Научно-технический потенциал устойчивого развития нефтегазовой компании: проблемы формирования / А.Ф. Андреев, А.А. Синельников, Г.Н. Булискерия, С.И. Петрушкин, О.А. Сергеева // Нефтяное хозяйство. — 2020. — № 5. — С. 10–15.

8. Стрикленд Дж., Томпсон-мл. А.А. Стратегический менеджмент. Концепции и ситуации для анализа / Дж. Стрикленд, А.А. Томпсонмл. — М.: Изд. дом «Вильямс», 2006. — 928 с.

9. Маккини У. Python и анализ данных / У. Маккини. — М.: ДМК-Пресс, 2015. — С. 482.

10. Утакаева И.Х., Хмелевская К.А. Опыт эконометрического моделирования с использованием пакета статистического анализа Python / И.Х. Утакаева, К.А. Хмелевская // Международный научный журнал. — 2017. — № 5. — С. 67–71.

11. Смагулова С.М. Оценка воздействия цифровых технологий на глобальную нефтегазовую отрасль / С.М. Смагулова // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. Материалы II Международного научного форума, Издательский дом ФГБОУ ВО «ГУУ». — 2018. — № 1. — С. 312–315.

12. Машнин Т.С. Технология Web-сервисов платформы Java / Т.С. Машнин. — СПб.: БХВПетербург, 2012. — 560 с.

13. Witten I.H., Frank E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques: Morgan Kaufmann (Second Edition), 2005. 525 p.

14. Ляпков П.Д. Подбор установки погружного центробежного насоса к скважине: учеб. пособие / П.Д. Ляпков. — М.: МИНГ, 1987. — 71 с.

15. Мищенко И.Т. Скважинная добыча нефти / И.Т. Мищенко. — М.: Недра, 2007. — 826 с.

16. Штоф М.Д. Расчет свойств пластовых нефтей: метод. руководство / М.Д. Штоф. — Куйбышев: Гипровостокнефть, 1974. — 40 с.

17. Дунюшкин И.И., Мищенко И.Т. Расчет основных свойств пластовых нефтей при добыче и подготовке нефти: учеб. пособие. — М.: МИНГ, 1982. — 79 с.

18. Шушаков А.А., Павлечко Н.М., Кибирев Е.А., Бурцев Я.А., Хабибуллин Р.А., Хазиев А.М., Кузнецов В.В. Оптимизация работы газлифтного фонда скважин в условиях ЗАО «Газпромнефть Оренбург» с помощью нового расчетного модуля / А.А. Шушаков, Н.М. Павлечко, Е.А. Кибирев, Я.А. Бурцев, Р.А. Хабибуллин, А.М. Хазиев, В.В. Кузнецов // Нефтяное хозяйство. — 2016. — № 4. — С. 68–70.

Цифровая трансформация не может предсказать новую пандемию или другое глобальное событие. Однако она сможет сократить время и сроки запуска проектов, строительно-монтажных работ, проводить оперативный анализ и расчет оптимальных сценариев развития, а также обеспечить гибкость и подвижность, которые позволят справиться с любым форс-мажором как на локальном, так и на мировом уровне. Что бы ни готовило будущее, в выигрыше останутся те компании, которые быстрее и лучше отреагируют на следующий крупномасштабный вызов и смогут реализовать «план Б» без остановок той части бизнеса, которая продолжает работать. Этого можно достичь при использовании комплексных цифровых решений.

В целях эффективной цифровой трансформации нефтесервисного бизнеса в России на первом этапе формирования концепции комплексного цифрового ИТ-решения необходимо оценивать так называемый «уровень цифровой зрелости», на основе которого можно составить краткосрочный план внедрения цифровых технологий в конкретной компании. Опираясь на данное утверждение, сформируем функциональную повестку дня нефтесервисного бизнеса группы компаний «Римера», на основании которой было предложено уникальное цифровое решение.

«Римера» является одной из ведущих российских нефтесервисных компаний. Свою миссию компания видит в повышении эффективности бизнеса нефтегазовых компаний, реализуя индивидуальные решения на ключевых участках нефтепромысла [1].

«Римера» относит себя к бизнес-модели supplier1, еще никак не проявила себя в цифровизации (нет даже CRM), частично понимает клиента, видит в создании ценности именно создание продукта. Есть стремление компании перейти в перспективе 3–5 лет к бизнес-модели omni-channel2: планируется активно внедрять информационные системы. Отдельные товарные линейки и разрабатываемые продукты могут быть успешны, но не все инициативы могут иметь реальную бизнес-ценность, а используемые системы в целом не обладают синергией. Сотрудники даже относительно передовых подразделений, таких как продажи и маркетинг, не понимают, какие бизнес-преимущества может дать им цифровая трансформация.

Для Цитирования:
В.О. Марченкова, Единая система цифрового мониторинга буровых процессов «ЕСЦМ-БП» как инструмент трансформации нефтесервисного бизнеса в России. Управление качеством. 2022;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: