Заказчики: Columbia Pipeline Group (CPG) Подрядчики: OSIsoft Продукт: PI SystemДата проекта: 2013/03 — 2013/09
|
Технология: MES - Управление производствами и ремонтами
Технология: Интернет вещей Internet of Things (IoT)
|
Сформулированы предпосылки увеличения объемов потребления газа в США. Показаны трудности, с которыми сталкивалась крупная трубопроводная компания в период сезонных нагрузок. Описано решение, построенное на платформе от компании OSIsoft, позволившее устранять возникающие проблемы в упреждающем режиме. Указаны материальные и нематериальные преимущества от внедрения данного решения.
В течение последних 5-10 лет газовая промышленность в США испытывала настоящий бум. Благодаря своим обширным резервам и рыночной цене газ быстро становится наиболее предпочтительным энергоносителем. Как видно из рис. 1, природный газ существенно уступает углю по объему использования в качестве источника электроэнергии: в начале 2000-х годов угольная отрасль обеспечивала более 50 % производимой в стране электроэнергии, в то время как доля природного газа составляла менее 20%.
Заглянув на 20 лет вперед, в середину следующего десятилетия, можно предположить, что показатели выровняются. Для этого существуют несколько причин: первой из них стало внедрение некоторых нормативных актов, вынудивших электростанции, работающие на угле, перейти на природный газ. Исторически сложилось так, что в США газ добывается в Мексиканском заливе и затем отправляется на северо-восток. Однако после открытия богатых месторождений сланцевого газа Марселлус и Ютика эта схема начала изменяться. Сейчас в США уже не удивляются тому, что трубопроводные компании перекачивают газ, добытый на месторождении Марселлус в Пенсильвании, Западной Виргинии и Огайо, с севера на юг.
Другое изменение касается месяцев межсезонья и сезонных пиков нагрузки. В межсезонье в угольной отрасли наблюдается некоторый спад, и многие угольные электростанции переходят на природный газ, стремясь сократить затраты. Вместе с тем наблюдаемые пики энергопотребления в середине лета вызывают введение в строй дополнительных мощностей, чтобы справиться с жарой.
Примечательно, что последние годы в США были зафиксированы рекордные за последние 38 лет холода, и из 50 штатов в 49 лежал снег, в некоторых регионах отмечались бураны и снегопады. В январе 2014 г. холодный воздух, получивший название "Полярный вихрь", пришел из Арктики, и морозы накрыли большую часть территории США. Эта феноменальная ситуация вызвала пиковые нагрузки в газовой отрасли.Вручены награды TAdviser IT Prize в 12 номинациях
Предпосылки реализации проекта
Трубопроводной компании Columbia Pipeline Group (CPG) крайне важно оставаться конкурентоспособной, удерживая свои позиции на рынке и привлекая новых клиентов. CPG обслуживает важнейшие энергетические рынки США, используя новейшие средства транспортировки и хранения природного газа. Длина трубопроводов, соединяющих 16 штатов от Нью-Йорка до Мексиканского залива, составляет 24 тыс. км. Более 100 компрессорных станций обладают суммарной мощностью 1,1 млн л. с. и перекачивают 37 млрд. м3 газа в год. Компания обеспечивает около 5 % природного газа, поставляемого на рынок ежегодно. В число клиентов компании входят газораспределительные компании, участники рынка энергоносителей, генерирующие компании и сотни промышленных и коммерческих конечных потребителей. Кроме того, Columbia Pipeline Group владеет одной из крупнейших в Северной Америке систем подземного хранения газа, которая объединяет 37 хранилищ в четырех штатах с общим объемом 18,5 млрд. м3.
Впервые Columbia Pipeline Group столкнулись с серьезными отказами оборудования, обусловленными форс-мажорными обстоятельствами, в 2010 г. Под форс-мажором понимается ситуация, когда компания не может поставить газ на рынок, когда отказы оборудования не позволяют удовлетворить потребности клиента, вследствие чего приходится прекращать обслуживание по контракту. Такая ситуация возникла в CPG при отказе агрегата на одной из компрессорных станций. Не успела компания полностью оправиться от первого отказа, как случился второй форс-мажор, и самым неприятным здесь было то, что ситуация повторилась с тем же самым заказчиком. Сразу возник вопрос: как смотреть в глаза клиенту, которому компания уже дала обещание, что подобного не произойдет, и когда практически такая же ситуация повторяется через несколько недель?
В подобных условиях CPG испытывала крайнюю потребность в надежной работе оборудования и гарантированных поставках газа потребителям. Именно тогда в CPG встал вопрос об оперативном и проактивном использовании данных [1]. Платформа PI System компании OSIsoft использовалась в CPG с 1998 г., но исключительно для проведения анализа произошедших событий. Происходило какое-либо событие или сбой, и после этого специалисты CPG извлекали данные, чтобы в ходе причинно-следственного анализа понять, почему это событие произошло. Такой подход был полезен при обслуживании станций со схожим оборудованием, так как специалисты могли выделить конкретную проблему, но по сравнению с проактивной диагностикой все происходило очень медленно, поскольку это отнюдь не представляло собой мониторинг процессов в реальном времени и предотвращение аварий. Кроме того, компании недоставало возможности контролировать оборудование в режиме реального времени, и весь процесс отслеживания был исключительно ретроспективным.
В результате было решено, что проактивная диагностика будет более разумным подходом, поскольку у ответственных сотрудников появится возможность отслеживать уведомления, отправляемые им по электронной почте, и они смогут предотвращать подобные случаи в будушем.
Проактивная система диагностики и мониторинга состояния оборудования
С 1998 г. в Columbia Pipeline Group использовали такие инструменты визуализации PI System, как PI DataLink и PI ProcessBook. Изначально компания пользовалась лицензиями с определенным числом тегов, которых переставало хватать при вводе в эксплуатацию новых компрессорных станций. Для обеспечения мониторинга работы новых компрессорных станций приходилось переконфигурировать теги со сбора данных с одной станции на другую.
После форс-мажоров 2010 г. CPG подписала корпоративное соглашение с компанией OSIsoft, по которому она могла использовать неограниченное число тегов и получать доступ к любым необходимым инструментам PI System. Так возник проект Enterprise Analytics (EA), главной идеей которого было превращение данных в действенную информацию. Целью проекта Enterprise Analytics было создание производственной среды с помощью SharePoint и инструментов PI System, которая должна была позволить контролировать и прогнозировать события посредством анализа данных, поступающих в реальном времени [2]. Помимо этого, она должна была позволять выполнять динамический анализ статических данных, чтобы компания могла оперативно делать выводы, основанные на результатах этого анализа, и быстро принимать меры для решения проблем.
При запуске подобных проектов рабочий персонал часто не видит в них пользы и высказывает такие замечания, как: «Моя работа заключается в том, чтобы машины были исправны, и газ шел куда надо, а не в том, чтобы заставлять эти компьютерные штучки работать». В первое время бывает довольно сложно убедить сотрудников, что нововведения помогут им и облегчат их жизнь. Специалисты CPG поняли всю ценность такого нововведения, когда получили первое уведомление по электронной почте о потенциально аварийной ситуации на компрессорной станции.
Производственная среда Enterprise Analytics была введена в эксплуатацию в мае 2013 г., и в настоящее время ведется активное наблюдение за 150 компрессорными установками, отслеживаются такие параметры, как давление нагнетания и всасывания, удельный расход теплоты и расход топлива.
Компания CPG используют SharePoint в качестве единого портала для всей системы EA. На рис. 2 приведен пример мнемосхемы с двигателем одной из компрессорных установок в Огайо. Информационная панель отображает показания, с которыми специалисты CPG имели дело во время январского вихря. На экране представлено несколько различных визуальных компонентов: слева - изображение установки с различными телеметрическими показателями, такими как частота вращения турбины, давление всасывания и удельный расход теплоты. Вся эта информация слева поступает и обновляется в режиме реального времени. В нижней части мнемосхемы приводятся статусы KPI (ключевых показателей эффективности). Справа указано время наработки данной установки за период последних 6 мес. Таким образом, пользователю предоставляются несколько возможностей для принятия решения и входные данные, позволяющие получить представление о том, что происходит. Изменение цветовой гаммы на мнемосхеме отражает состояние агрегата в целом, привлекая внимание пользователя красным цветом в случае возникновения нештатных ситуаций.
Рассмотрим действия группы специалистов, работающих с Enterprise Analytics во время полярного вихря. За несколько дней до изменения погоды операционные аналитики просматривают данные, результаты анализов и показатели приборов. Члены команды заходят на сайт EA SharePoint и тщательно изучают экранные формы для каждого региона. В результате аналитики отслеживают текущую ситуацию со всеми доступными отслеживаемыми единицами оборудования в их системе. Заметив красные или желтые показатели, аналитики связываются с операторами соответствующей станции, чтобы выяснить подробности. В этом и выражается предупредительный характер системы.
На рис. 3 представлен тренд, построенный в PI Coresight, отображающий реальную ситуацию, которая возникла на компрессорной станции компании CPG в Пенсильвании в январе 2014 г. во время полярного вихря. Один из операционных аналитиков, получив на электронную почту уведомление, заметил снижение скорости подачи топлива на одну из компрессорных установок, находившихся в его ведении. Он открыл PI Coresight и провел анализ графиков с параметрами скорости подачи топлива, потока, скорости и давления на всасе и нагнетании с целью поиска закономерностей. Аналитик отметил четыре разные точки PI Point и просмотрел данные в ретроспективе. Затем он связался со станцией и попросил провести обследование оборудования, после чего рабочие осмотрели объект и обнаружили подтекающий клапан. Как видно из графика, сразу после стравливания давления и замены клапана скорость подачи топлива пришла в норму.
Материальный и нематериальный эффект от внедрения
Любая коммерческая деятельность ведется с целью получения прибыли. Руководителям всегда нужно видеть экономический эффект, прежде чем утверждать крупные капиталовложения. Примечательно, что с 2010 г., когда в CPG начали использовать PI System в предупреждающем режиме, удалось предотвратить по меньшей мере четыре аварии на той же станции, где раньше возникал форс-мажор. Это и послужило толчком к утверждению финансирования проекта. Остановимся подробнее на материальных и нематериальных выгодах, которые принес проект Enterprise Analytics компании CPG.
На первом месте стоит предотвращение нештатных ситуаций и отказов оборудования. Это важно, поскольку непосредственно влияет на доходы. Благодаря реализации проекта Enterprise Analytics и использованию данных PI System, компании CPG удалось избежать более 30 аварийных ситуаций, что позволило сэкономить около 3 млн. долл. США за последний квартал 2010 г. и первый квартал 2011 г. В описанном выше случае с предотвращением утечки топлива CPG сэкономила около 40 тыс. долл. США, получив уведомление, которое позволило им избежать ущерба.
Не менее важны и нематериальные выгоды, поскольку они дают не меньший эффект, например, завоевание доверия потребителей. Клиенты всегда являются залогом успеха коммерческой деятельности, и CPG является неопровержимым доказательством этого утверждения. Потребитель может выбрать любого поставщика газа, и в этой ситуации CPG должны оставаться конкурентоспособными, поставлять газ без перебоев, форс-мажоров и аварий, чтобы потребитель выбрал именно их.
Другой выгодой, получаемой за счет использования Enterprise Analytics и экранных форм на сайте EA Sharepoint, является наглядность представления информации для персонала по эксплуатации. Теперь работникам CPG предоставлены простые и быстрые способы отслеживания событий, происходящих на вверенном им участке, и принятия решений на основе полученных данных.
И последнее. Анализ данных и контроль над системой дает CPG возможность прогнозировать возникновение проблем и, таким образом, предотвращать простои и отказы оборудования.