• В «Крыловском государственном научном центре» (КГНЦ) по заказу компании «Газпром нефть шельф» выполнена научно-исследовательская работа по комплексному анализу работы морской транспортно-технологической системы платформы «Приразломная». 

    Цель выполненного в КГНЦ исследования заключается в поиске путей повышения эффективности и безопасности транспортной системы платформы при выходе на запланированные в 2021-2024 годах темпы добычи около 5 млн.т. в год.

    Для выполнения НИР специалисты КГНЦ разработали уникальный инструмент – компьютерную имитационную модель, позволяющую учитывать множество технических деталей, физических и логистических процессов, максимально приближая модель к реальным условиям. Модель позволила заглянуть в будущее «Приразломной», исследовав ее работу в период до 2038 года, когда согласно планам на платформе завершится добыча.

    Для точного анализа влияния природных условий на грузовые терминалы платформы, был создан вероятностный «погодный генератор», с помощью которого моделируются ветер, волнение, течение, дрейф льда, условия видимости и другие природные параметры в районе платформы. Природные условия определяют доступность каждого из четырех грузовых терминалов платформы для отгрузки нефти или выполнения операций судов-снабженцев. 

    Характеристики операций судов у платформы определялись не только на основе натурных данных, но также с учётом результатов навигационного моделирования, выполненного на специализированном научно-исследовательском тренажерном комплексе КГНЦ. Работа судов на линии «Мурманск-платформа» моделируется в ГИС-пространстве с учетом природных и навигационных условий на маршруте. Скорости хода и расходы топлива судов определяются на основе специальных расчетных моделей, которые используются не только при моделировании работы судов, но и при логистическом планировании перевозок. Для решения задач планирования был создан специальный расчетный модуль, позволяющий состыковать потребности платформы в различных грузах снабжения с рейсами судов, обеспечивающих доставку этих грузов. Помимо этого были выполнены детальные оценки прогнозных грузопотоков системы. Отдельное внимание было уделено подтверждению точности созданной имитационной модели. Это позволило доказать, что модель хорошо описывает текущую работу платформы и может достоверно прогнозировать ее будущее.

    На основе созданного программного инструмента была смоделирована работа различных конфигураций транспортной системы на период всего цикла добычи нефти на платформе. В ходе исследований было выполнено более 12000 имитационных «прогонов» работы системы до 2038 года, что потребовало более 3000 часов машинного времени. Программа исследований включала анализ раздельного и совместного влияния на работу системы 12 улучшающих мероприятий, таких как изменение производительности отгрузки нефти, привлечение дополнительного ледокола, разрешение одновременной работы судов на различных терминалах платформы и другие. В результате для каждого варианта транспортной системы были определены все необходимые технические и эксплуатационные показатели, а также статистические законы их распределения.

    В течение всего периода выполнения работы поддерживалось активное взаимодействие КГНЦ с Заказчиком. Проводились многочисленные встречи и совещания, в совместную работу вовлекались специалисты различного профиля по направлениям бурения, логистики и морских операций. В ходе этих совещаний был достигнут высокий уровень понимания специфических особенностей технологического процесса МЛСП, что позволило в оперативном режиме внести существенные корректировки в логику работы имитационной модели. 

    Результаты выполненной НИР позволили увидеть и объяснить «узкие места» как в технической, так и в организационной составляющих процессов взаимодействия судов с платформой и доказательно обосновать комплекс мер по их устранению. Столь масштабное исследование работы объектов арктической шельфовой техники на основе дискретно-событийного и агентного имитационного моделирования выполнено впервые в мировой практике.


    Текст: Новости Московского района Санкт-Петербурга
    Фото: Новости Московского района Санкт-Петербурга
26 27 28 29 30 1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30
31 1 2 3 4 5 6