ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

Аннотация. В работе рассматривается проблема повышения эффективности управления жизненным циклом технологического оборудования на предприятиях нефтегазового комплекса. Предложен подход к формированию цифровых двойников на основе комплексной информационной модели, объединяющей разнородные данные. Разработана многомерная система классификации, связывающая инженерные, экономические и эксплуатационные параметры. Описана архитектура реляционной базы данных, обеспечивающая хранение статических и динамических характеристик. Представлены результаты практической реализации подхода с использованием САПР T-FLEX CAD для визуализации и математического моделирования процессов. Внедрение разработанной методики позволяет существенно оптимизировать затраты на техническое обслуживание и ремонт (ТОиР) и повысить надежность производственных активов.

Ключевые слова: цифровой двойник, управление активами, нефтегазовое оборудование, классификация, базы данных, T-FLEX CAD, предиктивная аналитика, ОКОФ.

1. Введение

В условиях глобальной цифровой трансформации топливно-энергетического комплекса (ТЭК) ключевым фактором конкурентоспособности становится эффективность управления основными фондами. Современные нефтеперерабатывающие и добывающие предприятия эксплуатируют сложные технологические схемы, включающие тысячи единиц оборудования (насосные агрегаты, теплообменники, сепараторы, реакторы), работающие в агрессивных средах и при высоких нагрузках.

Традиционные подходы к информационному обеспечению, сложившиеся в отрасли, характеризуются высокой фрагментарностью. Технические паспортные данные хранятся в архивах проектной документации или разрозненных файлах, экономическая информация (инвентарные номера, балансовая стоимость) — в ERP-системах бухгалтерии, а данные телеметрии и диагностики — в SCADA-системах и специализированном ПО. Отсутствие единого информационного пространства и сквозной классификации препятствует созданию полноценных цифровых двойников (Digital Twins) — виртуальных прототипов, способных не только отображать текущее состояние объекта, но и прогнозировать его поведение.

Целью данного исследования является разработка научно-методических основ и программных средств для информационной поддержки цифровых двойников, обеспечивающих интеграцию инженерных, экономических и диагностических данных для задач подбора и эксплуатации оборудования.

2. Методология многомерной классификации активов

Для преодоления разрыва между различными предметными областями (инженерия, экономика, диагностика) в работе предложена авторская трехмерная классификационная модель. В отличие от стандартных иерархических справочников, данная модель позволяет описывать оборудование одновременно в трех проекциях.

2.1. Технологическая проекция

Данное измерение базируется на функциональном назначении и конструктивных особенностях объектов. Оно необходимо для инженерных расчетов и проектирования технологических схем. В рамках исследования систематизированы признаки для основных групп оборудования:

• Тип процесса: разделение на процессы теплообмена, сепарации, смешения, компрессии и перекачки.
• Конструктивное исполнение: детализация до конкретных типов (например, для компрессоров — поршневые, центробежные, винтовые; для колонн — тарельчатые, насадочные).
• Энергетические характеристики: номинальные значения мощности, производительности, КПД.

Такая детализация позволяет автоматизировать подбор аналогов оборудования при реконструкции и модернизации производства.

2.2. Экономическая проекция

Ключевой проблемой многих технических систем является их оторванность от финансового учета. В предлагаемой модели реализована жесткая привязка к Общероссийскому классификатору основных фондов (ОКОФ).
Разработан алгоритм автоматизированного сопоставления технических единиц с кодами ОКОФ, что позволяет:

• Корректно рассчитывать амортизационные группы и сроки полезного использования.
• Проводить технико-экономический анализ стоимости владения активом (Total Cost of Ownership — TCO).
• Выделять в составе сложного технологического узла (например, насосной станции) отдельные инвентарные объекты: привод, насосную часть, систему управления.

2.3. Параметрическо-диагностическая проекция

Третье измерение ориентировано на задачи эксплуатации и предиктивного обслуживания. Оно классифицирует параметры, генерируемые оборудованием в процессе работы:

• Рабочие параметры: текущие значения давления, температуры, расхода, уровня вибрации.
• Параметры состояния: вычисляемые индексы технического состояния, классы критичности (исправное, требует наблюдения, предаварийное).
• Метаданные измерений: типы датчиков, частота дискретизации сигналов, протоколы передачи данных.

Такой подход позволяет стандартизировать потоки данных от разнородных систем АСУ ТП и использовать их для обучения прогностических моделей.

3. Архитектура данных и инфологическое моделирование

Центральным элементом разработанной системы является реляционная база данных (БД), спроектированная с учетом требований высокой производительности и масштабируемости.

На этапе инфологического проектирования была построена ER-модель (Entity-Relationship), включающая следующие ключевые сущности:

1. «Оборудование» (Equipment): центральная таблица, содержащая уникальные идентификаторы и неизменяемые атрибуты.
2. «Классификатор» (Classifier): справочники, реализующие описанную выше трехмерную модель.
3. «Параметр» (Parameter): библиотека всех возможных измеряемых величин с указанием единиц измерения и допустимых диапазонов.
4. «Значение параметра» (Value): сущность для хранения временных рядов (Time-series data) телеметрии.
5. «Событие» (Event): журнал ремонтов, отказов, ТО и диагностических осмотров.

В ходе нормализации схема данных была приведена к Третьей нормальной форме (3НФ) и форме Бойса-Кодда (BCNF). Это позволило устранить избыточность хранения (например, дублирование названий единиц оборудования при каждом измерении) и исключить аномалии обновления данных.

Для оптимизации работы с большими массивами данных («Значения параметров») применено секционирование таблиц по времени и создание индексов для наиболее частых запросов цифрового двойника. Физическая реализация выполнена на языке SQL, что обеспечивает совместимость с большинством промышленных СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL).

4. Реализация функционала цифрового двойника

Разработанная информационная основа была использована для создания прототипа цифрового двойника, объединяющего визуальную и расчетную составляющие.

4.1. Визуализация и геометрия

В качестве графического ядра использована российская платформа T-FLEX CAD. Реализован механизм двусторонней связи между 3D-моделями и базой данных:

• При выборе элемента на 3D-схеме оператор получает мгновенный доступ к его паспорту, истории ремонтов и текущим показаниям датчиков из БД.
• Цветовая индикация на схеме динамически меняется в зависимости от состояния оборудования (например, «красный» цвет при выходе вибрации за уставки).

Созданы параметрические модели типового оборудования (теплообменники, емкости). Это позволяет автоматически перестраивать геометрию 3D-модели при изменении технических характеристик в базе данных, что значительно ускоряет процесс проектирования.

4.2. Математическое моделирование

Цифровой двойник не ограничивается отображением данных. В систему интегрирован модуль инженерных расчетов. На примере теплообменного оборудования реализованы алгоритмы тепло-гидравлического расчета.
Система в режиме реального времени:

1. Забирает текущие расходы и температуры сред из базы данных.
2. Рассчитывает теоретический коэффициент теплопередачи для «чистого» аппарата.
3. Сравнивает его с фактическим коэффициентом, вычисленным по текущим параметрам.
4. Определяет степень загрязнения поверхности теплообмена и прогнозирует дату необходимой очистки.

Подобные «виртуальные датчики» позволяют переходить от планово-предупредительных ремонтов к обслуживанию по фактическому состоянию (Condition-Based Maintenance).

5. Оценка технико-экономической эффективности

Апробация предложенной модели на данных реальных производственных объектов показала значительный потенциал для повышения эффективности предприятий.

Внедрение интегрированной информационной поддержки цифровых двойников позволяет достичь следующих показателей:

1. Снижение операционных затрат (OPEX) на 20–30%. Экономия достигается за счет оптимизации режимов работы энергоемкого оборудования и предотвращения избыточного обслуживания исправных агрегатов.
2. Сокращение аварийности на 30–45%. Непрерывный мониторинг и предиктивная аналитика позволяют выявлять развитие дефектов на ранних стадиях, предотвращая катастрофические отказы и остановку производства.
3. Увеличение межремонтного интервала на 10–20%. Точный расчет остаточного ресурса позволяет обоснованно продлевать сроки эксплуатации оборудования без ущерба для безопасности.
4. Повышение производительности инженерного персонала. Единая классификация и быстрый доступ к документации сокращают время на поиск информации и принятие решений при подборе оборудования или планировании модернизации.

6. Заключение

В ходе работы была решена актуальная научная и практическая задача создания информационной основы для цифровых двойников в нефтегазовой отрасли. Предложенная многомерная классификация и структура базы данных успешно объединяют разрозненные потоки информации, превращая их в ценный актив предприятия.

Разработанная система является универсальной и может быть масштабирована для различных типов технологических производств. Практическая реализация в среде T-FLEX CAD подтвердила жизнеспособность подхода. Дальнейшие направления исследований связаны с внедрением методов машинного обучения для автоматической классификации неструктурированных данных и развитием алгоритмов многокритериальной оптимизации технологических режимов.