Система НАМОС на службе у нефтяников

Одним из ключевых параметров эффективной деятельности предприятий нефтедобывающего комплекса является надежность энергоснабжения, которая напрямую зависит от погодно-климатических условий, в том числе от воздействий грозовых разрядов на объекты электроэнергетики. Ежегодно в различных нефтедобывающих регионах России грозовые разряды и опасные погодные явления (ОЯ) вызывают нарушения электроснабжения нефтедобывающего оборудования.

Несанкционированное отключение скважинного фонда влечет за собой нерациональные потери нефти даже при кратковременных нарушениях электроснабжения основного оборудования скважин.

Основная доля кратковременного нарушения электроснабжения нефтедобывающих объектов происходит из-за неблагоприятных метеоусловий.

Информация, полученная в результате инструментального обследования Центром энергосберегающих технологий Республики Татарстан при Кабинете Министров РТ одной из российских нефтяных компаний, свидетельствует о значительных потерях при добычи нефти из-за неблагоприятных метеоусловий.

Год	2007	2008	2009	2010	2011
Количество отключений, шт.	108	68	37	61	146
Потери нефти, тонн	2967	967	1010	916	1439

Табл.1. Аварийные потери нефти по метеоусловиям за период 2007 – 2011 гг.

Основная масса отключений по метеоусловиям приходится на ВЛ 6 кВ и ВЛ 35кВ, что наглядно продемонстрировано на рис. 1.

Рис.1. Структура потерь нефти при аварийных нарушениях электроснабжения за 2011 г. по видам оборудования в собственных сетях

Одной из действенных мер по снижению данных потерь является разработка и реализация мероприятий по повышению надежности и устойчивости энергосети, направленных на снижение неблагоприятных внешних воздействий (гроза, гололедообразование, сильный ветер, пляска проводов, схлестывание, разрушение изоляторов, и др.), приводящих к общему снижению несанкционированных отключений. Для разработки мероприятий по повышению надежности молниезащиты эксплуатируемых ВЛ необходимо наличие статистических данных об опасных погодных явлениях и о грозовой активности на территории расположения электросетей, включая такие характеристики, как вид, место, длительность и уровень ОЯ, количество и место ударов молнии, амплитуда, длительность и полярность импульса тока.

Выявление элементов энергосети и участков ВЛ, наиболее подверженным неблагоприятному влиянию опасных погодных явлений стало возможно путем использования системы мониторинга и прогнозирования опасных погодных явлений «НАМОС».

Источниками метеоинформации в системе являются метеоцентры и метеослужбы различного уровня (мировые, национальные, частные), а также, отраслевые службы наблюдения за погодой в регионе. На основании метеоинформации, получаемой от источников, в системе производится расчет специализированых прогнозов на базе разработанных численных моделей прогнозов. Система позволяет составлять прогнозы в любой точке (например, по координатам трансформаторной подстанции или опорам ВЛ). Модели системы НАМОС позволяют прогнозировать такие опасные явления, критичные для объектов энергосетей, как:

Грозовая опасность
Обледенение проводов
Гололедно-ветровая нагрузка
Пляска проводов
Метель
Аномально низкая / высокая температура
Сильный ветер
Сильный дождь и др.

Источником данных о грозовой активности в системе является сеть грозопеленгации. Сеть грозопеленгации позволяет определять молниевые разряды и координаты их попадания в землю и объекты мониторинга (энергообъекты – ВЛ, ПС) точностью до 300 метров и эффективностью не менее 95%, а так же определять такие характеристики молниевых разрядов, как полярность разряда, амплитуда тока, количество компонент молнии.

Система «НАМОС» работает в режиме реального времени. Доступ к интерфейсу системы возможен в круглосуточном режиме. Удалённый доступ к интерфейсу системы осуществляется через сеть Интернет.

Система «НАМОС» не только фиксирует в базе данных все события, связанные с воздействие на объекты электроэнергетики ОПЯ, но также позволяет отображать на электронной карте:

метеорологические параметры и явления, включая информацию о разрядах молний
объекты мониторинга (ВЛ и ПС) в соответствии с отраслевыми требованиями, с разделением по классам напряжения
участки объектов мониторинга, подвергающиеся воздействиям ОЯ
справочную информацию об ОЯ и объектах мониторинга, включая координаты проблемных участков в терминах объекта мониторинга (номера опор/пролётов ВЛ)
оповещения о прогнозируемых ОЯ
оповещения о попадании молнии в коридор ВЛ

Используя данные в БД системы, постоянно пополняемой значениями прогностической и фактической метеоинформации, информацией об ОЯ и молниевых разрядах, а также развитой пользовательский интерфейс и специальные утилиты, в системе имеется возможность проводить различного вида работы по анализу данных, в том числе связанные с аварийными отключениями ВЛ, что, в конечном итоге, позволит выработать меры по повышению надежности электросети.

В 2013-2014гг в рамках договора о сотрудничестве с ОАО «НК «Роснефть» проводилась опытная эксплуатация Системы на действующем энергообъекте (территория расположения объектов электроэнергетики филиала ЗАО РН-Энергонефть в Ставропольском крае). АРМ пользователя системы было развернуто в ЦДС предприятия и эксплуатировалось оперативно-диспетчерским персоналом на протяжении всего периода опытной эксплуатации.

В период опытной эксплуатации диспетчерский персонал имел возможность наблюдать за текущей метеообстановкой (температура, сила и направление ветра, осадки, движение грозового фронта и грозовые разряды в землю) на территории расположения объектов электроэнергетики и непосредственно на самих объектах, а также получать оповещения и предупреждения о вероятных ОЯ на объектах на АРМ диспетчера.

Реальные примеры (скриншоты экрана АРМ диспетчера), содержащие прогнозы, предупреждения и оповещения об ОЯ в период проведения опытной эксплуатации системы приведены ниже:

Рис.2. Прогноз грозовой опасности на территории расположения ВЛ и предупреждение о вероятном грозовом ударе в коридоре ВЛ.

Рис.3. Оповещение – Попадание грозового разряда молнии в коридор ВЛ

Рис.4. Пеленгация системой грозовых разрядов на территории расположения объектов ПС и ВЛ

Используя, накопленные в БД системы данные о грозовых разрядах, у диспетчера появилась возможность проводить анализ и выяснять причину зафиксированных аварийных отключений ВЛ на основании архивных данных системы. Так, например, реальная запись №36 в журнале диспетчера содержит следующую информацию, связанную с аварийным отключением ВЛ:

Номер записи: 36
Дата и время отключения ВЛ: 24.04.2014 15:21
Дата и время подачи напряжения: 24.04.2014 15:35
Время простоя: 0:14
Диспетчерское наименование оборудования, место возникновения нарушения:

Ф-694 ПС-35/6кВ “Величаевка-12”

По данной записи был проведен анализ, в ходе которого было установлено, что в промежуток времени с 14:00 до 19:00 в регионе наблюдалась гроза, что подтверждается данными системы дистанционной грозопеленгации НАМОС. Грозовой фронт продвигался с севера в южном направлении. В районе 15:20 грозовая ячейка сформировалась в 5 км к северу от населенного пункта Величаевское.

Рис.5. Движение грозового фронта (архивные данные)

В указанное время (24.04.2014 15:21 +-5 мин.) в районе расположения ВЛ Ф-694 ПС-35/6кВ “Величаевка-12” было зарегистрировано более 10 разрядов, один из которых произошёл в коридоре ВЛ (дальний от ПС конец) и, очевидно, стал причиной её отключения.

Рис.6. Фиксация разряда молнии в коридоре ВЛ

Также, используя накопленные данные в БД системы по грозам и специальные утилиты, имеется возможность проводить различного вида анализы информации и интегральные оценки.

В качестве примера ниже приведены результаты анализа грозой активности в контрольном регионе за 2013г

	Март	Апрель	Май	Июнь	Июль	Август	Сентябрь	Октябрь
Всего	2	345	39384	26977	11038	5168	6566	9
% от общего за ГС	0,00%	0,39%	44,01%	30,15%	12,33%	5,78%	7,34%	0,01%
Положительных	0	111	8829	7942	2807	1537	2105	7
% от общего за месяц	0,00%	32,17%	22,42%	29,44%	25,43%	29,74%	32,06%	77,78%

Табл.2. Распределение количества единичных разрядов по месяцам в течение грозового сезона 2013 г.

Полученные значения проиллюстрированы графиком:

График 1. Распределение количества разрядов по месяцам, 2013 год

Видно, что наиболее грозоопасным месяцем для контрольного региона был май. Соотношение количества положительных и отрицательных разрядов сохранялось в течение всего грозового сезона и составило в среднем по зоне мониторинга 28,5%.

Также, накопленные данные по грозам можно использовать для визуализации собранных данных о разрядах в зоне мониторинга, что позволит со временем, при достаточном объеме выборки данных, составить карту грозовой активности в регионе.

Пространственное распределение разрядов в зоне мониторинга в мае 2013 года представлено на рис.7.:

Рис.7. Пространственное распределение разрядов в зоне мониторинга в мае 2013 года. Размер ячейки 5х5 км.

По окончании опытно-промышленной эксплуатации системы метеорологами компании был проведен анализ качества работы всех прогностических моделей, реализованных в системе на контролируемой территории. Оценка качества прогнозов проводилась при помощи статистических методов сравнения фактических данных, получаемых с десяти метеорологических станций регулярной сети Росгидромета, с прогностическими, рассчитанными на основе алгоритмов специализированных прогнозов опасных погодных явлений для объектов электроэнергетики.

По результатам анализа практически все модели признаны соответствующими требуемым критериям качества прогнозов (территориальность, вероятность, заблаговременность, оправдываемость, длительность, ожидаемость).

В качестве примера ниже приводится оценка качества модели прогноза грозовой опасности. Расчет прогноза вероятности возникновения грозы (грозовой опасности) в модели производится по методу Уайтинга.

Для оценки качества прогнозов грозовой опасности рассчитанных на основе алгоритмов специализированных прогнозов было взято 44 случая наблюдения гроз на территории Ставропольского края в период с апреля по август 2014 г.

На основе сравнения и последующей статистической обработки фактических и прогностических данных о возникновении гроз было получено распределение оправдываемости прогноза гроз для заблаговременности от 1 до 3 суток (рис. 8):

Рис.8. Гистограмма оправдываемости прогноза грозовой опасности

Из Рис.8 видно, что наилучшее качество прогноза явления соответствует прогнозу с заблаговременностью 0-24 ч. (первые сутки) и составляет 86,7%, наиболее низкое качество прогноза явления соответствует прогнозу с заблаговременностью 48-72 ч. (третьи сутки) и составляет 75,3%, обеспеченность прогноза с заблаговременностью на 24-48 ч. (вторые сутки) составляет 82,8%. При этом основные ошибки прогноза грозы как явления были получены при слабо выраженных процессах развития грозовой активности: малых по территории наблюдения, интенсивности и длительности. Процессы с большей интенсивностью грозовой активности были намного лучше спрогнозированы моделями, на их качество оказали влияние ошибки в прогнозе глобальной модели GFS (входные данные) относительной влажности и температуры воздуха как в приземном слое, так и на высотах.

Опыт эксплуатации пилотной версии Системы специализированного погодного прогнозирования на территории расположения объектов Филиала ЗАО «РН-Энергонефть» по Ставропольскому краю показал, что качество специализированных прогнозов полностью удовлетворяет требованиям заказчика к специализированному метеорологическому обеспечению для повышения качества эксплуатации объектов электросетевого комплекса и выявления проблемных участков электросети.

Система НАМОС готова к использованию, в том числе в оперативных и диспетчерских службах заказчика, как отдельный интерфейс прогнозирования, контроля метеообстановки и предупреждения о воздействии опасных и неблагоприятных явлений погоды на объекты электросетевого комплекса, а также как инструмент для анализа причин аварийных отключений ВЛ, накоплению статистических данных об опасных погодных явлениях и о грозовой активности на территории расположения электросетей, что, в конечном итоге, позволит выработать меры по повышению надежности энергосети и снизить потери при добычи нефти из-за неблагоприятных метеоусловий.

Заключение

Эффект от внедрения системы НАМОС:

– существенное сокращение времени обнаружения и устранения неисправностей, а значит и расходов на подобные мероприятия;

– эффективное распределение ресурсов на мероприятия по повышению грозоупорности ВЛ, оснащение лишь участков, наиболее подверженных климатическим воздействиям, расстановка приоритетов, очерёдности оснащения, а значит ускорение программы повышения надёжности и эффективности в целом;

– выводы эффективности применения тех или иных средств повышения грозоупорности, разработка методик и корректировка программ внедрения различных средств, на основе достоверной практики при решения разных задач;

– проектирование с учётом карты грозовой активности, привязанной к конкретной местности, обход очагов грозовой активности;

– контроль приближения грозового фронта, возможность проведения мероприятий по предупреждению и мобилизации сил и ресурсов.

По результатам опытной эксплуатации руководством ОАО «Ставропольнефтегаз» принято решение начать промышленную эксплуатацию системы в Ставропольском крае в 2016г.

В настоящее время менеджментом ООО «Стример МСК» решается вопрос о развертывании сегмента системы в Западной Сибири в интересах дочерних обществ ОАО «НК Роснефть», а также предприятий нефтедобывающих компаний ПАО «Газпромнефть» и ОАО «НГК «Славнефть», работающих на территории Тюменской области.

Источники:

1. Отчет о результатах мониторинга грозовой активности в Ставропольском крае. Грозовой сезон 2013 г.

2. Отчет об опытной эксплуатации пилотной версии системы НАМОС в ЗАО «РН-Энергонефть» в Ставропольском крае.

2. УДК 621.313.333, 621.314.5 И. Р. Хайруллин., Проблема автоматического восстановления технологического процесса нефтяных скважин.