Аналитика [нефть и газ]

От управления информационными ресурсами к управлению активами в нефтегазовой отрасли

30 апреля 2014 г. TOPNEFTEGAZ

Авторы:

П.А. Миронов, ведущий консультант департамента бизнес-консалтинга по нефтегазовому направлению, компания R-Style
В. В. Борисов, генеральный директор, компания Search Centric

Следствием истощения запасов нефти в наземных месторождениях и постепенного перехода к добыче на шельфе стало кратное усложнение применяемых технологий. Ограниченность в количестве скважин на морском шельфе потребовало пересмотра важности и, соответственно, объемов геофизических и сейсмических исследований. Ввиду малоизученности вопроса строения морских месторождений, специалисты вынуждены буквально по крупицам собирать информацию и знания из множества источников. Исходя из ограниченности первичной информации о геологическом строении морских месторождений, значительно усложнился процесс геолого-гидродинамического моделирования, вызванный необходимостью просчитывать множество различных вариантов моделей месторождений. В ходе эксплуатации необходимо получать значительно больший объем цифровой информации с различных измерительных систем, увеличивающийся вместе с общей тенденцией усложнения технологий извлечения углеводородного сырья и перехода к малолюдным технологиям управления эксплуатацией нефтегазовых объектов.


С каждым годом наблюдается экспоненциальный рост объемов информации, поступающей практически со всех производственных процессов нефтегазовой отрасли. Помимо этого, можно отметить практически тот же экспоненциальный рост результатов обработки и анализа этих данных, или знаний. К результатам аналитических работ добавляются результаты имитационного моделирования. Итого, мы получаем тройной экспоненциальный рост совокупности данных на каждый объект в нефтегазовом комплексе. При эксплуатации как наземных, так и морских месторождений значительно возросло количество данных, поступающих с различных датчиков и систем видеонаблюдения. Некогда дискретный поток данных сегодня является практически непрерывным. Множество локальных компаний , ранее располагающихся в районах своего основания, становятся транснациональными, и начинают работать в различных частях мира - там, где есть месторождения нефти и газа. Если работа в привычном месте строилась на многолетнем опыте не одного поколения специалистов, то со сменой дислокации появляется необходимость извлекать этот опыт из множества источников данных.


Всё это привело к появлению нескончаемого потока информации из различных источников, подчас противоречащих друг другу. Отсюда вытекает ряд сложностей с обработкой и анализом большого массива информации из множества источников:
• Большое количество источников генерирует пласт разрозненных и неструктурированных сведений, обладающих разной степенью достоверности.
• Процесс поиска информации из разных источников ресурсоемок и неэффективен, что губительно влияет на успешность всего бизнес-процесса. Как результат - снижение полноты и достоверности информации в момент принятия решений.
• Невозможность централизации контроля за использованием информации без централизации ее источников.
• Многообразие форм представления информации и способов доступа: программные интерфейсы, сервисы, подключения, приложения, модели данных
• Множество создаваемых версий данных при обработке;
• Множество созданных моделей в приложениях;
• Прием и хранение результатов работ подрядчиков: разнообразие форматов и средств представления информации

Сейчас в мире всё более активно используется технология «больших данных» (big data). Во всем известной Интернет-библиотеке Википедия приведено следующее описание «больших данных: «…серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, <…>».


Технологически big data зачастую выражается в применении систем индексации и поиска, осуществляющих автоматизированную индексацию информации из различных источников, классификацию данных на основе разработанных онтологий и выполнение поисковых запросов. Применение различных техник классификации данных, формирования ассоциативных связей между данными за счет средств интеллектуального анализа данных (Data Mining), применение экспертных систем с функциями логического рассуждения, средств статистического анализа данных - все это позволяет выявить наиболее достоверные данные, связать их с бизнес-объектами и определить их погруженность в бизнес-процессы компании.


Применение этих технологий дает возможность осуществить привязку всего массива данных к бизнес-объектам компании и ответить на вопрос «С каким объемом и с какими типами данных мы имеем дело?». Однако открытыми остаются вопросы: «Какова рыночная ценность этих данных для компании?» и «Как нам эффективно использовать накопленные информационные ресурсы?». Таким образом, технология big data предоставляет инструменты анализа информационных ресурсов, но не активов, то есть того набора данных и знаний, которые повышают рыночную ценность компании.


Применение давно существующих систем управления активами (asset management) ограничивалось функцией учета оборудования, кадров и материально-технических ресурсов, фактически сводилось до уровня систем управления ресурсами. Информационные активы компании обычно находились вне рамок этих систем. Если же что-то и учитывалось, то в разрозненном состоянии, в разных системах и без привязки к бизнес-объектам компании: лицензии, запасы, керн, сейсмические данные. Результаты анализа и имитационного моделирования практически нигде не учитывались и через какое-то время полностью терялись. Таким образом, невозможно было получить ответ на вопрос - какова совокупная ценность активов на конкретном бизнес-объекте, каков дополнительный прирост капитализации по данному объекту за счет интеллектуальной собственности.



Рис. 1. «Дорожная карта» решения управления активами предприятия


Соединение технологии интеграции данных на основе поискового движка и технологии управления активами позволяет существенно повысить капитализацию компании. С одной стороны, информационные ресурсы будут прибывать в в компанию поступательно, с другой - будет осуществляться отбор и учет, что наиболее ценной для компании информации.
Повышение ценности активов компании происходит в три этапа:
• аккумулирование информации
• выделение ценных активов
• контроль вовлеченности ценных активов в бизнес-процессах компании


Первым этапом должно быть решение задачи аккумулирования существующих источников информации с помощью системы индексации и поиска: файловых систем, баз данных предприятия, приложений, сайтов публичных данных. На данном шаге важно понимать , какую информацию мы хотим получать из этих источников данных. Ситуация осложняется тем, что на первом этапе у нас есть много источников, множество версий и информация по объектам весьма неоднозначна.


Далее происходит синтез накопленной информации о данных (метаинформации) с имеющимися сведениями о бизнес-объектах и бизнес-процессах. Происходит постепенное обогащение данных связанными метаописаниями. За счет применения принципов онтологии часть данных переходит в разряд знаний, представляющих уже связанные наборы данных. Причем, часто пользователи сами активно принимают участие в детализации и уточнении метаописаний данных, что способствует их более точной привязке к бизнес-объектам и процессам.


К примеру, в компании система индексации и поиска настроена на взаимодействие с внутренними и внешними базами данных и сайтами, на которых есть информация о нефтегазовых ресурсах. Обнаруживается перспективный участок, для которого собирается вся информация: данные по геологическим структурам, данные по скважинам, данные по инфраструктуре и т.д. Появляется информационный ресурс под названием «лицензионный участок».


На втором этапе происходит принятие решения о присвоении той или иной информации статуса «актив компании». Возвращаемся к примеру - нашему информационному ресурсу «лицензионный участок». Участок не приобретен компанией, но так как он рассматривался как перспективный, по нему в свое время собиралась информация. То есть он расценивался как некий ресурс, на который были затрачены определенные средства. Он не учитывался в традиционной системе управления активами и не может быть отнесен к финансовым активам компании. В то же время, он может быть учтен как информационный актив в случае наличия по нему какой-либо ценной информации: сейсмических данных, данных по ресурсам и запасам и т.д. Если этот объект не будет учтен, то со временем информация по нему будет утеряна. В случае возврата интереса компании к данному лицензионному участку придется заново находить и анализировать информацию. Кроме того, систематизированные сведения по данному лицензионному участку могут быть проданы другой компании, которая его приобретет. Таким образом, информационный ресурс переходит в информационный актив - то есть объект, обладающий определенной финансовой ценностью. Итак, мы уже имеем «лицензионный участок» как актив.


На этом этапе происходит выделение ценных экземпляров в системе индексации и поиска, и передача этих объектов уже в ведение системы управления активами. Важным элементом этого процесса должно быть назначение финансовой ценности для выделяемых объектов и определение юридического статуса объекта (законность владения информацией). Нашему активу «лицензионный участок» должна присваиваться какая-то ценность.


На третьем этапе ведется контроль вовлеченности актива в бизнес-процессы компании. К примеру, на основе анализа информации по данному лицензионному участку было принято решение его не покупать. В обычной ситуации про участок забывают, хотя информация по нему собрана.


Кто-то другой принял решение купить, пробурил и подтвердил запасы. Соответственно, компания допустила сразу две ошибки. Первая - неверный анализ. Второе - ввиду потери информации по участку станет причиной невозможности отследить события, понять ошибку и сделать выводы на будущее.


Такой ситуации можно было бы избежать при наличии работающей системы сбора и отслеживания всей информации, возможности распределения активов по группам в зависимости от их финансовой ценности (информация, ценный актив и пр.) Как минимум, вы всегда сможете проанализировать ошибку и учитывать в дальнейшей работе.


Рис.2. Взаимодействие системы индексации и поиска и системы управления активами.

После назначения финансовой ценности информационного объекта и определения легальности владения, данный объект может уже существовать в финансово-экономической системе предприятия как финансовый актив, над которым можно совершать операции купли/продажи.


Та же технология перехода от ресурса к ценному активу возможна и для не информационных ресурсов.


Например, в компании эксплуатируется определенный тип насоса, которому в соответствии с проектными значениями задано определенное количество часов безотказной работы. Собранные из АСУ ТП данные показали, что реальная наработка выше проектной. В этом случае начинает действовать цепочка: система индексации и поиска, система управления надежностью, система управления активами. Благодаря системе индексации и поиска мы можем передать в систему управления надежности максимум информации, собранной по данному насосу: когда были отказы, когда нарушения в работе и дефекты и т.п.


Статистика со всевозможных источников собирается в системе индексации и поиска и служит основой для анализа. Соответственно, для данного вида оборудования требуется постоянная оценка ресурса долговечности с применением систем оценки надежности оборудования, что отмечается в системе управления активами. Кроме того, требуется мониторинг проектов, где предлагается к использованию данный тип насоса с целью сбора статистики по его надежности. Проектировщикам достаточно задать поиск по данному типу насоса, чтобы получить полную картину опыта использования, как в компании, так и за её пределами.


Таким образом, такой тип насосов попадает в разряд «ценный актив».


Рис.3. Пример взаимодействия различных систем.


Современные системы индексации и поиска имеют возможность собирать сведения не только о цифровых данных, но и других ресурсах - кадрах, подрядчиках, оборудовании, материально-технических ресурсах и их поставщиках.


Шаг за шагом процесс перевода найденных информационных ресурсов в активы будет повышать ценность того или иного бизнес-объекта компании: лицензионного участка, объекта нефтегазодобычи, предприятия или команды специалистов и т.д.

Рис. 4. Постепенный прирост ценности актива по одному из объектов компании (лицензионному участку)

Возвращаясь к нашему лицензионному участку, мы постепенно обогащаем ценность актива за счет выделения на этом лицензионном участке ценного оборудования, новых технологий, использования возможности фиксации результатов работы с надежными партнерами и т.д.


И в качестве заключения - обеспечение постоянного поиска, сопоставления, обогащения и повышения ценности имеющихся активов компании, включая связанную с основным активом сопутствующую информацию, стало возможным только с появлением новых технологий, основанных на поисковом механизме. Технологии, где отсутствует необходимость формирования жестких логических связей, таких как в реляционной модели баз данных. Нет необходимости создавать модели данных ввиду большого разнообразия поступающей информации и постоянно меняющейся структуры, включая полностью неструктурированные данные.


Работа со сложно структурированными или неструктурированными данными, их анализ и поиск скрытых взаимосвязей возможны ввиду того, что в системах индексации и поиска применяется вероятностно-логический и эвристический метод анализа источников данных, который выполняется за доли секунды и невозможен в реляционных базах данных. При отсутствии полной объективной информации для ответа на поставленный перед экспертом вопрос приходится делать вывод на основании часто субъективных или косвенных данных. Чем больше охват возможных источников, влияющих на принятие решение, мы анализируем, тем более точные выводы мы получаем.


Синергия между современными средствами сбора информации на основе поисковых систем, дающих невиданную скорость обработки данных, и систем управления активами обеспечит дополнительный рост капитализации компании и оправдает инвестиции, вложенные в технологию big data.

16022 просмотров

Подписка на новости

2018 1

Будут ли реализованы все идеи президента, озвученные в послании Федеральному собранию?