А и управление: актуальные проблемы и поиск путей решения материалы региональной научно-практической конференции молодых ученых и студентов (Пермь, 23 апреля 2014 г.) Пермь 2014



страница17/34
Дата09.08.2019
Размер4.94 Mb.
#126836
1   ...   13   14   15   16   17   18   19   20   ...   34

Список литературы

  1. Оффициальный сайт «Газпром-нефть», http://pda.gazprom-neft.ru/sibneft-online/arhive/2013-february/1093945/

  2. Сайт «Википедия», http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0% BD%D1%8B_%D0%BD%D0%B0_%D0%BD%D0%B5%D1%84%D1%82%D1%8C



А.А. Градусов

(Науч. руководитель к.э.н., доцент Субботина Е.В.)

ПГНИУ, г. Пермь
КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СТРОИТЕЛЬСТВА СКВАЖИНЫ
«ЛУКОЙЛ Оверсиз» - растущая нефтегазовая компания, которая является составной частью вертикально интегрированной нефтяной компании ОАО «ЛУКОЙЛ» и осуществляет поиск, приобретение, интеграцию и последующую разработку нефтегазовых месторождений за пределами Российской Федерации. Инвестиции, привлекаемые для реализации зарубежных проектов, на сегодняшний день составляют десятки миллиардов долларов, и эта цифра в ближайшие годы будет только расти. Увеличивается также число мега-проектов с инвестициями более 1 млрд. долларов США, таких как Кандым, Ямама, Ранняя Нефть и Полное Развитие Мишриф.



Рис. 1. Инвестиции компании ЛУКОЙЛ Оверсиз
Для управления такими мега-проектами в компании необходимо развитие новых управленческих компетенций, отвечающих всем современным требованиям менеджмента. На сегодняшний день такой технологией является создание и внедрение ИСУП – интегрированной системы управления проектами, которая позволитвыполнять эффективно единовременно десятки крупных и сверхкрупных проектов, что обеспечит устойчивый рост добычи и акционерной стоимости Компании. Одними из основных принципов ИСУП является фазовый подход реализации проектов, а также разработка и внедрение единой методологии управления ими на всех стадиях. Управление качеством и рисками являются одними из основополагающих, что подтверждает актуальность и прикладной характер данной работы.

Строительство скважин – наиболее затратная и рискованная часть проектов освоения нефтяных и газовых месторождений, поэтому оптимизация данного процессапозволит повысить прибыль компании.

В действующей версии международных стандартов ИСО 9001 дана трактовка понятия «качество», согласно которой оно характеризуется как степень, с которой совокупность собственных характеристик объекта выполняет требования. В зависимости от назначения скважины, такими требованиями выступают:


    • Безопасность

    • Безотказность

    • Долговечность

    • Ремонтопригодность

    • Информативность

    • Продуктивность

Чтобы оценить качество по данным требованиям, необходимо ввести количественные оценки, которые исторически разделись на единичные (срок службы, начальный дебит, накопленная добыча на скважину, частота отказов и т.п.) и комплексные (добыча из новых скважин, прирост запасов и т.п.). Практика показала, что ни один из данных показателей не позволяет в полной мере оценить качество скважины, в связи с чем, появляется необходимость использования единого интегрального показателя качества.

Интегральный показатель качества – отношение суммарного полезного эффекта к затратам на создание и использование объекта.

Полезный эффект можно оценить как объем добычиза вычетом потерь, вызванных увеличением сроков строительства, а также простоев, связанных с проведением текущего и капитального ремонта скважин.

Под полными затратами понимается суммарная стоимость скважин плюс стоимость рисков и эксплуатационные затраты.

При переходе к единому показателю качества особое внимание необходимо уделить следующим сферам ответственности:



    • Стратегия контрактования подрядчиков;

    • Управление рисками;

    • Проект производства работ;

    • Аттестация и приемка для сдачи в эксплуатацию;

Остановимся подробнее на первых двух пунктах.

С учетом современного развития технологий, а также большой вариативностью условий бурения, нефтегазовой компании становится не выгодно вкладывать деньги в развитие собственных технологий, потому как зачастую стоимость развития такой технологии собственными силами значительно превышает экономический эффект от нее. В связи с этим, многие сферы нефтегазопромысловых услуг выведены на аутсорсинг. Функции компании же сведены к приобретению лицензии на недропользование и организацию процесса добычи и реализации углеводородов. Бурение скважин не является исключением, так в компании ЛУКОЙЛ сервисы по бурению нефтяных и газовых скважин осуществляются на 100% по подрядным контрактам. Существуют несколько основных типов контрактов на бурение скважин – контракт на условиях «под ключ» и контракты с использованием раздельных сервисов. Главным при выборе типа контракта является итоговая стоимость скважины. Опыт показывает, что в среднем по проектам бурения примерно 50% затрат составляют затраты, зависящие от времени выполнения работ,поэтому грамотная оценка сроков строительства скважин может значительно снизить итоговую стоимость скважины. Для выполнения расчетов реальный процесс бурения необходимо представить в виде математической модели. По используемым математическим средствам модели можно разделить на:

    • Детерминированные – предполагающие отсутствие всяких случайных воздействий;

    • Стохастические – отображающие вероятностные процессы и события с использованием метода Монте-Карло.

Детерминированное моделирование исключает влияние случайных воздействий. Такие модели можно найти в любом проекте, например:

    • Скважина будет пробурена за 50 дней

    • Стоимость скважины составит 10 млн. долларов

Данная модель имеет большое количество ограничений, среди которых:

    • Условия бурения скважины будут соответствовать проектным;

    • Скважина будет пробурена без аварий и осложнений;

    • Будет использоваться только оборудование, материалы и персонал, предусмотренного проектом качества и количества;

    • На скважине не будут проводиться дополнительные работы и исследования;

К сожалению, реальность накладывает негативный отпечаток на данную модель, делая ее часто не применимой, так:

    • Средние потери времени на операционные проблемы в бурении в мире составляют 6 дней на скважину (1,5 млн. на скважину или 75 млрд. в год по отрасли);

    • Условия бурения всегда отличаются от проектных;

    • Скважина уточняет геологическое строение, что может потребовать проведения дополнительных исследований;

Использование стохастических моделей и метода Монте-Карло в частности позволяет получить более реальную оценку времени и стоимости строительства скважины и всего проекта бурения в целом.

В качестве возможного инструмента, для моделирования методом Монте-Карло является ПО Oracle Crystal Ball. Данная система преобразует таблицы Excel в стохастические модели. Система использует генераторы случайных чисел для моделирования случайных событий, составляющих процесс, и моделирует множество вероятных исходов процесса. Применение данной программы позволит значительно повысить качество планирования работ по бурению и сократить «непредвиденные» затраты компании.

Другим немаловажным фактором соответствия установленным требованиям качества является наличие в компании процедуры оценки рисков при планировании проекта по бурению скважин. Идеология ИСУП подразумевает непрерывное снижение рисков на всех стадиях реализации проекта.

Рис. 2. Непрерывное снижение рисков


Планирование управления рисками - процесс определения того, каким образом следует проводить мероприятия по управлению рисками проекта, включая идентификацию рисков, качественный анализ рисков, количественный анализ влияния рисков на стоимость и график проекта, планирование реагирования на риски, а также мониторинг и контроль рисков.

Количественная оценка рисков подразумевает под собой расчет вероятности тех или иных событий при бурении скважины и построения матрицы риска. Немаловажным фактором является также установление барьеров для предотвращения каждого события, оценка остаточных рисков и указание должностного лица, ответственного за принятие каждого риска. В табл.1 приведен возможный вариант проведения процедуры количественной оценки рисков.

Таблица 1

Количественная оценка рисков



Событие

Последствия

Риск

Меры по предупреждению

Остаточный риск

Частота

Тяжесть

Итоговая оценка

Частота

Тяжесть

Итоговая оценка






















































Качественная оценка рисков заключается в проведении экспертной оценки основанной на опыте работы и знаниях специалистов различных отраслей, а также на накопленном опыте компании.

Грамотное проведение процедуры оценки рисков позволяет повысить качество планирования сроков и стоимости строительства скважин.

В целом, комплексный подход к проведению оценки качества скважины позволит компании уменьшить затраты на строительство и увеличить полезный эффект работы скважины, что, в свою очередь, позволит повысить значение интегрального коэффициента качества скважины и впоследствии прибыли компании.



А.В. Демидов

(Науч. руководитель к.э.н., доцент Субботина Е.В.)

ПГНИУ, г. Пермь
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ. ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ
Нефтяной или газовый промыслы представляют собой объекты, с большим количеством взаимосвязанных процессов, обеспечивающих добычу, подготовку и транспортировку углеводородов к местам их отгрузки. Любые непредвиденные события, такие как выход из строя какого-либо оборудования или частичная потеря электроснабжения, требуют незамедлительной реакции и принятия решения, так как любые аварии и простои оборудования очень дорого обходятся компаниям-операторам. В большинстве случаев лица, ответственные за принятие решения, при возникновении подобных ситуаций руководствуются своим прошлым опытом и теми средствами, которые есть в наличии. Такой подход может быть недостаточным для принятия наилучшего решения, так как человек не всегда способен использовать всю доступную ему информацию и данные, которые к тому же могут быть неструктурированными и противоречить друг другу. Поэтому в настоящее время, когда конкуренция между компаниями становится все острее, более актуальным становится использование компьютерных систем поддержки принятия решения, созданных на базе методов позволяющих:

  • произвести анализ сложившейся ситуации;

  • формализовать процесс порождения вариантов решений на основе имеющихся данных;

  • ранжировать критерии и давать критериальные оценки физическим параметрам, влияющим на решаемую проблему, с тем, чтобы система поддержки принятия решений могла оценить варианты решений;

  • использовать формализованные процедуры согласования при принятии групповых решений, сближая точки зрения участников принятия решения;

  • использовать формальные процедуры прогнозирования последствий принимаемых решений;

  • ранжировать различные варианты решений и выбрать лучший вариант, приводящий к решению проблемы [1].

Подобные системы стали применяться компаниями относительно недавно, когда пришло осознание того, что эра «легкой» нефти закончилась, и компании стали стремиться к повышению операционной эффективности (сокращению потерь, планированию мероприятий и т.д.). Использование систем поддержки принятия решений способно улучшить качество принимаемых решений, что как раз и отразится на повышении эффективности работы нефтегазовых активов.

Вопрос компьютерных систем поддержки принятия решения рассматривается в трудах российских ученых: Э.А. Трахтенгерца, Ю.П. Степина, А.Ф. Андреева, А.Б. Золотухина, А.И Ермакова, А.В. Ахметзянова, В.Н. Кулибанова В.Н., О.Ю. Першина, В.Д. Зубаревой, Ю.С. Кудинова, В.А. Пономарева, А.С.Саркисова, А.Н. Хрычева и других.

Среди зарубежных авторов этой проблемой занимались: M. Bohanec, D. Davis, E. Turban, J. E. Aronson, S. Russell, P. Norvig, M. Hersh, Y.Gomez, Y.Khazaeni, S.D.Mohagegh, D.J.Power и др.

В своих работах исследователи зачастую рассматривают систему поддержки принятия решения для индивидуальных процессов, входящих в состав нефтегазового комплекса (таких как планирование исследований ГИС, выбор оборудования и т.д.) или для оценки альтернативных вариантов при выборе между несколькими месторождениями. При этом очень мало внимания уделяется вопросу функционирования нефтегазового актива, как отдельной единицы, объединяющей множество взаимосвязанных процессов.

Основная проблема заключается в том, что в большинстве российских нефтяных компаний не принято использовать такие системы, а принято в большей степени полагаться на опыт лица, принимающего решение. Поэтому в данной работе предлагается рассмотреть вопрос создания модели поведения месторождения с использованием систем поддержки принятия решений. Такая модель позволит минимизировать потери в добыче нефти и улучшить экономические показатели компаний.

Однако стоит четко понимать, что компьютерная поддержка принятия управленческих решений, т.е. использование формальных оценок и расчетов, не уменьшает роль личных качеств руководителя (эксперта) – его интеллект, субъективные оценки, эрудиция, умение находить решение и т.п., а может быть, даже повышает.

Компьютерные системы поддержки управленческих решений вводят новую составляющую в искусство принятия решений: искусство использования средств вычислительной техники, которое должно сочетать оценки и решения, полученные уже устоявшимися (или вновь разработанными) математическими методами с субъективными оценками, сделанными на основе знаний, опыта и интуиции руководителя [1].

Другими словами, руководитель не должен слепо доверять любому «оптимальному» предложению компьютерной системы поддержки принятия решения. Эти предложения ему следует принимать к сведению и в случае, когда его представление о решении проблемы совпадает с тем, что предлагает система поддержки – таким образом, это будет свидетельствовать о сведении риска принятия неправильного решения к минимуму. А в случае, когда предложение системы и мнение руководителя расходятся диаметрально, следует уделить внимание причинам такого расхождения, так как, возможно, одна из сторон предлагает неправильное решение (руководитель в силу не учета каких-либо факторов, система в силу того, что неправильно введены исходные данные и т.д.).

Принятие решений в любой отрасли, в том числе и нефтегазовой, осуществляется на основе оценки альтернативных вариантов и выборе лучшей альтернативы для данного набора информации, конкретной ситуации и именно в этот момент времени. Принять «правильное» решение – значит выбрать такую альтернативу из множества возможных, в которой с учетом всех разнообразных факторов и противоречивых требований будет оптимизирована общая ценность [2]. Основные элементы процесса принятия решения изображены на Рис.1.

Рис. 1. Элементы процесса принятия решения

Непоследовательность исходной информации, двусмысленность в оценке ситуации, ошибки в интерпретации имеющихся данных (о пласте, работе скважин) сильно затрудняют принятие решения, а иногда приводят и к неправильному решению. Обычно выделяют несколько элементов, которые осложняют процесс принятия решения: неопределенность, двусмысленность информации, неправильная интерпретация данных ввиду их сложности. Причиной неопределенности почти всегда является нехватка информации (например, нет данных о работе скважин или необходимые исследования выполнены не в полном объеме), в то время как избыток данных является причиной двусмысленности или, говоря другими словами, двух или более подходов в оценке ситуации. Именно по этим причинам, такие задачи невозможно привести к четко поставленным целям. Чтобы этого добиться, необходимо избавиться от неопределенности, например, экспертным путем, когда предпочтения в том или ином вопросе определяются специалистом. Таким образом, в оценку альтернативных вариантов вносятся субъективные представления специалистов о важности отдельных критериев.

С течением времени и развитием компьютерных технологий, связанных с хранением больших объемов, анализом поступающей и «исторической» информации и использованием данных и результатов анализа, например, таких как «Большие Данные», стало возможным создание интеллектуальных систем поддержки принятия решения (СППР), способных в сжатые сроки, с учетом всех возможных факторов, анализировать альтернативные варианты работы нефтегазового промысла и предлагать наилучшее управленческое решение.

Интеллектуальная СППР является интеграцией системы поддержки принятия решения и технологии искусственного интеллекта (ИИ), сочетая в себе основные функции системы поддержки принятия решения и логику методов ИИ. Искусственный интеллект рассматривается как система, способная «мыслить» и «действовать» [3]. В первом измерении ИИ рассматривается как система, способная думать, как люди или думать рационально. Во втором измерении ИИ рассматривается как система, которая действует как люди или, которая действует рационально (Рис.2).

Рис. 2. Измерения в технологии ИИ


Эффективность ИИ в системе поддержки принятия решения зависит от того, какие методы ИИ заложены в систему. Наиболее популярными в данный момент являются Expert System, Fuzzy Logic, Neural Network, и Genetic Algorithm [4].

Компьютерная поддержка заключается в помощи руководителю в процессе принятия решений и включает:



  • помощь руководителю при анализе объективной составляющей, т.е. в понимании и оценке сложившейся ситуации и ограничений, накладываемых складывающейся ситуацией;

  • выявление предпочтений руководителя, т.е. в выявлении и ранжировании приоритетов, учете неопределенности в оценках руководителя и формировании его предпочтений;

  • генерацию возможных решений, т.е. формирование списка альтернатив;

  • оценку возможных альтернатив, исходя из предпочтений руководителя и ограничений, накладываемых внешней средой;

  • анализ последствий (прогноз) результатов принимаемых решений;

  • поддержку переговоров при принятии согласованного группового решения;

  • выбор лучшего, с точки зрения руководителя, варианта [1].

Все, описанное выше, подходит и для нефтегазового комплекса, который включает в себя большое количество взаимосвязанных процессов, влияющих на добычу. Основная цель руководителя на нефтегазовом промысле - это выполнение плана по добыче углеводородов, установленного на основе учета всей имеющейся информации о возможностях пласта, оборудования и учитывающего все внешние факторы, способные повлиять на процесс добычи.

Различают несколько видов планирования в зависимости от рассматриваемого периода: долгосрочное планирование (более 3 лет), среднесрочное планирование (1-3 года) и краткосрочное планирование (несколько месяцев). Иногда компании создают более детальный план на срок от 2х до 4х недель с целью повышения операционной эффективности. При этом краткосрочное планирование должно учитывать все мероприятия, которые необходимо выполнить за рассматриваемый период, такие как остановки скважин на исследования, периодический ремонт оборудования и т.д. С целью минимизации потерь и сокращения времени простоя оборудования некоторые мероприятия проводят одновременно, например, при исследовании скважины проводят замену внутрискважинного оборудования. Это позволяет избежать повторной остановки скважины для замены оборудования и, соответственно, избежать дополнительных потерь в добыче нефти и, как следствие, финансовых потерь.



Краткосрочное планирование учитывает все запланированные события, но при этом не отражает всех незапланированных событий, которые могут произойти в процессе эксплуатации, зачастую это выход оборудования из строя, что приводит к срыву планов по добыче, изменению и пересмотру краткосрочных экономических показателей, снижению экономической эффективности. Такие события требуют принятия решения с учетом всех факторов в сжатые сроки и многократно повышают сложность принятия решения. Поэтому для минимизации потерь в добыче нефти, предлагается создать модель поведения месторождения, которая бы:

  • учитывала все процессы, влияющие на добычу и работу оборудования;

  • просчитывала вероятность наступления того или иного события (на основе экспертных оценок специалистов);

  • создавала дерево решений и выдавала результат по каждому направлению, в зависимости от того, как будет развиваться ситуация;

  • анализировала «историческую» информацию на предмет выявления закономерностей и взаимосвязей.

Создание подобной модели поведения месторождения на основе систем поддержки принятия решений, позволит наилучшим образом реагировать на незапланированные события и минимизировать потери компании в краткосрочный период. Рассматриваемый в модели период должен укладываться в рамки от 2х до 4х недель, так как при более длительных периодах рассмотрения увеличивается степень неопределенности информации, что уменьшит вероятность принятия правильного и сбалансированного решения. Оценка эффективности использования подобной модели может быть проведена на сравнительной основе после некоторого периода времени с момента начала ее использования. Для создания такой модели будет необходимо проанализировать и учесть значительные объемы информации о работе месторождения, выделить факторы, влияющие на процесс добычи нефти и оценить их степень влияния и вероятность наступления.
Список литературы

  1. Трахтенгерц Э.А, Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. – М.: СИНТЕГ, 2005, 592 стр., илл.

  2. Поспелов Д.А., Пушкин В.М. Мышление и автоматы. М. Советское радио. 1972.

  3. S. Russell, and P. Norvig,. Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd). New Jersey: Pearson Education Inc., 2003.

  4. W. Hussain W. Ishak, K. Ruhana Ku-Mahamud and N. Md Morwawi, Conceptual Model of Intelligent Decision Support System Based on Naturalistic Decision Theory for Reservoir Operation during Emergency Situation.

  5. International Journal of Civil & Environmental Engineering IJCEE-IJENS Vol: 11 No: 02, April 2011

Р.Д. Исатаев

(Науч. руководитель д.э.н., профессор Третьякова Е.А.)

ПГНИУ, г. Пермь
Каталог: upload -> iblock -> 92e
iblock -> Перечень работ и услуг по содержанию и ремонту общего имущества в многоквартирном доме
iblock -> Часы-смартфон
iblock -> Руководство пользователя для телефона Apple iPhone 6
iblock -> Руководство по эксплуатации Методика калибровки Технические характеристики. Минимальный радиус кривизны поверхностей контролируемых изделий, 6мм
iblock -> Технические требования
iblock -> Технологические карты
iblock -> Оптимизация процесса восстановления измененных и уничтоженных маркировочных обозначений на блоках двигателей транспортных средств
iblock -> Инструкция по эксплуатации Температурный gsm извещатель Grinson T7 Благодарим Вас за выбор температурного gsm извещателя Grinson T7
92e -> Методические материалы по проблемам злоупотребления алкоголем для медицинских работников Как употребление алкогольной продукции и спиртсодержащих жидкостей влияет на здоровье?


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   13   14   15   16   17   18   19   20   ...   34




База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2022
обратиться к администрации

    Главная страница