Квалификация инженеров, управляющих технологическими процессами, напрямую влияет на безопасность производства. Но квалификация инженеров не может полностью исключать человеческий фактор. Сегодня существует множество технологий, позволяющих минимизировать или исключить влияние человеческого фактора на обеспечение безопасности производства. Технология дополненной реальности является примером этой технологии. В настоящее время процесс интеграции технологий дополненной реальности и промышленных технологий выходит на новый уровень развития. Эти технологии имеют огромный опыт, накопленный за долгое время. Этот новый уровень становится доступным благодаря сочетанию опыта и интеграции, он приносит дополнительную прибыль предприятию и может стать основой для совершенно новых технологий. В данной статье показан пример сочетания технологии дополненной реальности и обслуживания масляных насосов. Для исследования эффективности системы дополненной реальности для обслуживания масляных насосов использовалась лабораторная установка с вертикальным электроцентробежным насосом Grundfos (CR15-4 A-FGJ-AE-HQQE). Лабораторная установка представляет собой физическую модель одного из непрерывных нефтяных процессов. Масляный насос данной лабораторной установки является объектом исследования. Разработан алгоритм обслуживания масляного насоса. Тестирование системы и алгоритмов проводилось с четырьмя группами людей: первая имела под рукой только инструкции по применению, вторая использовала только внутренние рекомендации системы, третья использовала только помощь эксперта, а четвертая использовала внутренние рекомендации и при необходимости связывалась с экспертом. Результаты показывают эффективность и актуальность технологии дополненной реальности для обслуживания промышленного оборудования, особенно оборудования, эксплуатируемого в отдаленных арктических условиях.
Нефтегазовая промышленность это большой, динамичный и сложный сектор, который предлагает прекрасные возможности трудоустройства для большого числа людей во всем мире. Успешное развитие или сохранение нефтегазовой отрасли будет зависеть от внедрения последних технологических достижений. Поэтому в настоящее время предлагается внедрять технологии дополненной реальности в нефтяной отрасли [1].
Аналитики считают, что модернизация производства, в том числе и в нефтегазовой отрасли, возможна за счет внедрения технологий дополненной реальности в производственный процесс. Расширение возможностей нефтяной отрасли позволит найти новые решения актуальных проблем, таких как разведка и добыча трудноизвлекаемой нефти, обустройство месторождений морского шельфа, транспортировка нефти с Крайнего Севера [2].
Использование технологии дополненной реальности открывает среднесрочные перспективы для повышения безопасности и эффективности сотрудников, и в дальнейшем с развитием цифровой двойной технологии станет возможным прогнозировать сбои технических систем, давая время для реагирования или принятия мер по ремонту.
Любая техническая система, даже самая надежная, требует квалифицированного обслуживания и ремонта в случае выхода из строя. В то же время ввиду сложности и разнообразия оборудования, используемого в нефтегазовой отрасли, необходимо присутствие широкого круга специалистов. В противном случае отказ даже одного элемента приведет к увеличению времени простоя, которое увеличивается пропорционально удаленности объекта и сложности логистики.
Устранение непроизводственного времени (простоя оборудования, необходимого для ремонта и обслуживания) – актуальное направление снижения затрат в нефтегазовом секторе. Особенно ярко это проявляется в условиях современных реалий, когда общий объем запасов углеводородов включает все больше и больше трудноизвлекаемых запасов, а их добыча требует значительно больших финансовых, материальных и трудовых ресурсов [3].
По экспертным оценкам, российские нефтяные предприятия ежегодно терпят более 4,5 тысячи простоев из-за отказа оборудования. При этом затраты на ремонт оборудования составляют более 2,5 млрд рублей. В связи с этим компания теряет ресурсы в размере до 500 000 тонн нефти [4]. А упущенный маржинальный доход составляет около 3,8 млрд рублей. Описанная проблема приобретает все большее значение для российской нефтегазовой отрасли, поскольку разведка и добыча перемещаются во все более отдаленные и северные регионы, включая арктические территории, где с развитием технологий становится актуальной парадигма «максимальная автоматизация и минимум людей» [5].
Эксплуатация на удаленных арктических территориях связана с рядом факторов, определяющих необходимость тщательного проектирования и планирования мероприятий по обслуживанию и ремонту:
1. Короткий период навигации для морского транспорта. В период летней навигации значительная часть грузов может быть доставлена по Северному морскому пути и речным транспортом в такие порты, как Варандей, Диксон, Дудинка, Певек, Тикси и др. Но большую часть года (до 10 мес. в год) Северный Ледовитый океан покрыт льдом. Доставка товаров и продуктов питания в порты Арктики возможна только в течение двух месяцев в году. Поэтому необходимо тщательное планирование, а также учет поставок оборудования и запчастей для удаленных нефтегазовых проектов; подготовка наземных коммуникаций и инфраструктуры [6].
2. Плохие погодные условия. Желательно доставлять персонал к месту работы и обратно самолетом или вертолетом. На значительные расстояния целесообразно организовать специальные передовые базы с жилыми помещениями, запасами топлива и продовольствия, поскольку в арктическом регионе из-за штормов и суровых климатических условий нелетная погода может длиться до нескольких недель.
В связи с этим наиболее передовым решением в области дополненной реальности в ближайшем будущем является предоставление обслуживающему персоналу данных о работе технологических систем, конструкции оборудования и порядке его обслуживания в случае неисправности. Если описанного решения нет, то можно применить удаленное подключение специалистов. Они смогут быстро изучить собранные данные, визуально осмотреть оборудование с помощью камеры в гарнитуре и дать подробные рекомендации по устранению неисправностей. Ранее такая ситуация требовала телефонной связи с любым специалистом, изучения инструкций и нормативных документов, а также длительной переписки с техническими специалистами и проектировщиками в случае возникновения нестандартной ситуации.
Техническое обслуживание электроцентробежного насоса – одна из важных мер, которая может уменьшить количество его отказов. Существует три метода обслуживания: по расписанию, по времени работы и по фактическому состоянию [7]. Техническое обслуживание по графику показывает, какой тип оборудования и когда необходимо обслуживать. В этом случае выдается список периодов технического обслуживания оборудования. Таким образом, заранее известны позиции и периоды времени. Причем интервалы между ремонтами строго определены и не зависят от текущего состояния оборудования. Во время технического обслуживания по фактическому состоянию контролируются некоторые параметры и на основании этого определяется необходимость ремонта оборудования. Этот метод обслуживания является наиболее предпочтительным, поскольку ремонт проводится только в случае необходимости [8].
Однако этот метод обслуживания имеет ряд недостатков. Возможно, отслеживаемые параметры показывают неполную картину, неправильное состояние насоса. В этом случае, даже после технического обслуживания, возможен отказ насоса и, как следствие, остановка производственного процесса.
Согласно статистике, электроцентробежные насосы одной из ведущих нефтедобывающих компаний составляют 40 % всех типов насосов [9]. На рис. 1 представлена зависимость наработки от количества ремонтов насоса. Как видим, этот подход зависимости является линейным. Вне зависимости от типа и марки производителей насосов количество ремонтов прямо пропорционально времени работы. Это означает, что ремонт насосного оборудования проводится по наработке на отказ и только в редких случаях по их фактическому состоянию (рис. 1).
Кроме того, согласно рис. 2, производительность насоса практически не зависит от среднего времени, затрачиваемого на один ремонт.
Косвенно можно сделать вывод, что одни и те же виды ремонтных работ не затрагиваются типами и производительностью, а следовательно, и размерами насосов. В целом система поддержки оператора при ремонте насоса с использованием функции ремонта шаблона может показать его эффективность (рис. 2).
Большинство компаний заинтересованы в менее дорогих насосах и меньших затратах на их техническое обслуживание в течение всего срока службы оборудования. Зачастую обслуживанием оборудования занимается сервисная компания поставщика, следовательно, появляются дополнительные цепочки расходов и увеличивается время на устранение неполадок, следовательно, добывающие компании заинтересованы в более эффективном ремонте с привлечением собственных инженеров.
Целью данного исследования является определение эффективности внедрения системы дополненной реальности в процесс обслуживания электроцентробежного насоса.
Обзор литературы
В исследовании [10] авторы рассматривают платформу управления фотоэлектрической насосной станцией с использованием системы дополненной реальности с блоком обработки изображений (ARIMA) в сервисном приложении оператора. Это технологическое решение помогает оператору в диагностике и управлении станцией. Эта поддержка включает в себя применение системы дополненной реальности, охватывающей все технологические узлы, а также спецификацию алгоритмов обслуживания с использованием различных режимов и сценариев. Оперативное управление и контроль станции достигается за счет мониторинга состояния технологических узлов в режиме реального времени, что делает рабочий процесс безопасным, бесперебойным и комфортным. К недостаткам данного решения можно отнести отсутствие адаптации пользовательского интерфейса под рассматриваемые задачи и громоздкость устройств управления и мониторинга.
В исследовании [11] авторы обращают внимание на развитие и интеграцию виртуальной и дополненной реальности в опасных производствах, повышение качества образования в образовательных учреждениях и учебных центрах. Ценность исследования заключается в подходе, который включает различные точки зрения на динамику развития систем VR / AR: технические и технологические особенности; мониторинг опасных ситуаций; совершенствование подходов к безопасности производственных процессов. Эти подходы отличаются от традиционных, они изменяются и улучшаются с внедрением систем VR / AR и развитием приложений сенсоров и диагностических систем для операционных сред, где технологические операции строго выполняются инженерами по определенным сценариям и алгоритмам [12]. Если сценарий не выполнялся по заданным алгоритмам, специалисты оценивали критические отклонения от номинальных значений и применяли более эргономичные и безопасные варианты контроля и управления оборудованием, снижающие влияние человеческого фактора. Авторы отмечают, что исследование не является всеобъемлющим и его применение ограничено только областью строительства, и дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на безопасном и грамотном управлении сложными технологическими объектами в других секторах. Также в исследовании не рассматриваются лабораторные исследования приложений на экспериментальном, техническом и эксплуатационном уровнях, а также методы воздействия и оценки применения систем VR / AR в различных проектах и сценариях работы.
В исследовании [13] авторы рассматривают применение систем VR / AR в цифровых двойниках для улучшения связи и взаимодействия физической и виртуальной реальности. Кроме того, рассмотренный подход позволяет повысить эффективность системы цифровых двойников на основе многостороннего сопоставления различий и сходства систем AR / VR в проектировании, производстве, обслуживании технологических объектов. На основе созданных решений VR и AR в цифровых двойниках предлагается структура для интеграции этих систем в пятимерный цифровой двойник, чтобы повысить способность операторов управлять большими объемами интерактивных данных и сценариями производства. Структура программы построена с учетом требований оператора. Предложенная авторами концепция построения структур AR / VR в цифровых двойниках представлена в виде обзора литературы, как и предыдущие авторы, в исследовании отсутствуют собственные лабораторные и экспериментальные исследования, поэтому данный материал следует рассматривать как справочную информацию, он может быть использован для поиска решений в конкретной производственной сфере.
В работе [14–15] авторы рассматривают применение обучающего тренажера виртуальной реальности для моделирования работы, диагностики и ремонта технологического оборудования. Тренажер предназначен для обучения специалистов нефтегазового сектора с целью повышения безопасности и безупречности производства, снижения капитальных и эксплуатационных затрат на обучение за счет экономии на приобретении физических образцов оборудования для обучения персонала. Отмечены следующие недостатки физического исполнения оборудования: высокие риски; отказы оборудования из-за ошибок специалистов при подготовке; невозможность модернизации оборудования и вынужденная закупка более новых моделей и др. Авторы утверждают, что учебные тренажеры виртуальной реальности позволят специалистам иметь соответствующие образцы оборудования; выполнять манипуляции без риска для здоровья; сократить время обучения за счет автоматизации процесса работы с инструментами; применение различных сценариев развития навыков обучаемого и его мыслительных стратегий в нестандартных ситуациях. В исследовании не приводятся статистические данные по изучаемому объекту, мировой опыт применения подобных систем и результаты экспериментов плохо описаны, что затрудняет воспроизведение эксперимента и применение его результатов с целью улучшения представленных методик.
Методы и методологии исследований
Дополненная реальность (AR) накладывает виртуальные трехмерные (3D) объекты на реальный мир и попадает в область обучения и образования [16–17].
AR – набор инновационных методов (например, сбор данных в реальном времени, взаимодействие человека с компьютером, захват рабочей области, отслеживание и регистрация в реальном времени и т.д.), которые могут улучшить представление о физическом мире, встраивая элементы или объекты, созданные компьютером [18–19]. Целью данной технологии является поместить виртуальный мир на экран и взаимодействовать с ним в реальном мире [20].
С появлением дополненной реальности (AR) стала очевидной тенденция извлекать выгоду из иммерсивных приложений AR для создания благоприятных сред для визуализации сложных ситуаций на рабочем месте, накопления знаний в области предотвращения рисков и обучения. Технология AR может помочь в улучшении восприятия человеком виртуальных прототипов с реальными объектами. Это дает виртуальному миру улучшенную связь с реальным миром, сохраняя при этом гибкость виртуального мира [21]. С помощью AR реальная среда может быть дополнена текстом, этикетками, моделями и видео, что приведет к меньшему количеству ошибок, более высокой скорости и более высокому качеству процесса обслуживания.
Вместо простого взаимодействия с 3D-контентом в чисто компьютерной среде, пользователи теперь могут реализовать чрезвычайно захватывающий, целостный и реалистичный опыт, основанный на синтезированной цифровой и физической информации о мире, представленной с использованием более сложного программного и аппаратного обеспечения [22–23].
Использование технологий дополненной реальности на нефтяных объектах не так широко, и вот-вот начнется. Это связано с неопределенностью технических аспектов, связанных с использованием и обслуживанием систем, основанных на технологии дополненной реальности. В связи с вышесказанным в ближайшем будущем наиболее популярным решением в области дополненной реальности станет предоставление обслуживающему персоналу информации о работе технологических систем, конструкции оборудования и способах его обслуживания в случае неисправности. Если в сложившейся ситуации нет описанного решения, то есть возможность удаленно подключить к процессу специалиста, который сможет быстро изучить собранные данные, провести визуальный осмотр оборудования с помощью камеры в гарнитуре и дать подробные рекомендации. для устранения неполадок. Специалист может дать свои рекомендации на экране, а человек на месте увидит на дисплее, оснащенном AR [24].
Ранее такая ситуация требовала вызова специалиста, изучения инструкций и нормативных документов, а также длительной переписки с техническими специалистами и производителями в случае нештатной ситуации.
В работе исследуется эффективность технологии дополненной реальности при обслуживании электроцентробежных насосов. Согласно методике, использованной в исследовании, анализ эффективности проводится следующим образом:
1. Определение объекта исследования. Объект исследования должен обладать несколькими свойствами: он является частью технологического процесса, сервисные операции с объектом сложны, т.е. его обслуживание подразумевает сложный алгоритм, и, кроме того, объект должен иметь широкое применение на объектах нефтегазовой отрасли.
2. Разработка алгоритма обслуживания объекта. При разработке данного алгоритма обслуживания обязательными являются следующие манипуляции с объектом: монтаж / демонтаж из любой существующей технологической установки, замена деталей оборудования, оценка фактического состояния оборудования по параметрам процесса в режиме реального времени.
3. Тестирование компонентов системы. На этом этапе он проверяет работоспособность системы в целом, исправность каналов передачи данных, а также исправность отдельных модулей системы и исправность модулей во взаимосвязи друг с другом.
4. Определение эффективности системы. На данном этапе тест проводился с четырьмя группами людей: первая (№ 1) имела под рукой только инструкции по применению, вторая (№ 2) использовала только внутренние рекомендации системы, третья (№ 3) пользовалась только помощью эксперта, а четвертая (№ 4) использовала внутренние рекомендации и при необходимости связывалась с экспертом. Во время эксперимента некоторые из наиболее важных функций и действий для каждой группы записывали время выполнения каждой операции. Функция 1 – разборка насоса, функция 2 – снятие кожуха муфты, функция 3 – снятие двух половинок сцепления, функция 4 – снятие штифта, функция 5 – демонтаж секции двигателя.
Таким образом, мы ожидаем получить численное выражение эффективности для каждого из этих четырех способов приложения дополненной реальности, фиксируя время выполнения каждой функции для каждой группы экспериментаторов. При этом метод № 1, который позволяет использовать для обслуживания только мануалы и интернет, не использует функционал системы дополненной реальности, поэтому приводится как эталон для сравнения услуг до внедрения системы и после ее внедрения. Метод № 4, где для обслуживания насосов используют только помощь специалиста, также является крайним вариантом, поскольку в этом методе система дополненной реальности обеспечивает возможность «единого окна» и «единой точки зрения» между сервисным инженером и экспертом.
Проведение научных исследований
Исследовательским коллективом Санкт-Петербургского горного университета была проведена работа по созданию AR-приложения для обслуживания вертикального электроцентробежного насоса Grundfos (CR15-4 A-FGJ-AE-HQQE) демонстрационной установки перекачки нефти (рис. 4). Лабораторный стенд состоит из двух резервуаров и насосов, перекачивающих жидкость из одного резервуара в другой, теплообменника, клапанов, датчиков и исполнительных механизмов.
Система состоит из четырех модулей (рис. 3). Первый – модуль лабораторной установки. Он состоит из элементов управления и оборудования, которые позволяют собирать, обрабатывать данные о технологических процессах и передавать их на более высокий уровень. Для реализации необходимо использовать базовые унифицированные протоколы для низкоуровневого оборудования [25]. Для интеграции в систему используются OPC-протоколы. Второй модуль – сбор и хранение данных. Это важный модуль, он объединяет вместе разные модули. Например, модуль дополненной реальности может быть связан с контроллерами и SCADA-системой без элементов этого модуля. Третий модуль – дополнительное программное обеспечение. Его можно использовать для связывания программного обеспечения AR и различных аналитических модулей. Например, аналитический модуль может анализировать качество и прогнозировать объем обслуживания и т.д. Все аналитические функции основаны на вычислительной мощности высокого уровня. Таким образом, разделенная архитектура более гибкая, чем отдельная, и способна адаптироваться. AR-система использует не только данные технологической системы, она может использовать данные ERP-системы и другие данные. Другой пример аналитического модуля – шаблон шагов внутри системы. В каждом проекте реализовано множество типовых функций. Подобное действие можно создать по шаблону. Перед реализацией нового проекта система на первом этапе ищет шаблон действий. Если шаблон отсутствует, вы добавляете это действие как новое действие или меняете шаблон. Третий модуль помогает связать AR-модуль с другими модулями и системами. Четвертый модуль – это программное обеспечение системы AR. Его можно реализовать на разных программных платформах. В этом проекте используется Unity с Vufiria.
Насос был разобран техническим специалистом, каждый этап отмечен и записан для дальнейшей отработки алгоритма. Затем снова собирали помпу с записью последовательности действий. По алгоритму сборки / разборки была написана процедура обслуживания насоса для различных технологических операций по замене расходных материалов или очистке отложений.
