Незапланированные простои всегда сказываются на производительности и прибыльности нефтеперерабатывающих и нефтехимических заводов. Неожиданные сбои имеют не только финансовые последствия. Снижение загрязнения окружающей среды не уступает по важности безопасности на предприятии. 

С этой точки зрения простои предприятия губительны. Например, всего несколько часов простоя могут привести к попаданию в атмосферу годового объема выбросов. Вынужденная остановка НПЗ в Калифорнии в 2017 году привела к попаданию в атмосферу 14 тонн диоксида серы за сутки — больше чем за 2015 и 2016 годы вместе взятые. Это лишь один из примеров.

Помимо выбросов завод сталкивается с потерей доходности в результате снижения производительности, роста затрат на обслуживание и увеличения объема отходов из-за нестабильной работы. Наглядным примером этой проблемы является сжигание попутного газа или избыточных продуктов, которое обычно происходит при увеличении давления, например, во время незапланированных простоев. Чрезмерное горение говорит о том, что завод работает не в пределах нормы и возросла угроза безопасности.

Горение факела также является источником выбросов парниковых газов. Согласно спутниковым данным, опубликованным в рамках программы Всемирного банка по сокращению объемов сжигания попутного газа (GGFR), в результате этого процесса в атмосферу попадает 145 млрд кубических метров газа в год. Этот объем равен выбросам 270 млн тонн углекислого газа за тот же период.

Картина складывается неутешительная, но есть и хорошие новости из сферы промышленных технологий. Внедрив машинное обучение и предиктивную аналитику, компании могут снизить количество внезапных остановок и обратить ситуацию в свою пользу. Технологии, которые исключают фактор внезапности, позволяют свести к минимуму опасные ситуации, сократить объемы выбросов в атмосферу и получить существенную финансовую выгоду за счет бесперебойной работы предприятия.

Что, если бы энергетические и химические компании могли планировать простои? Что, если бы можно было узнать, какое оборудование выйдет из строя и когда это произойдет, и заняться его ремонтом во время плановой остановки? Преимущества налицо: это помогло бы повысить прибыльность и эффективность усилий по снижению количества выбросов.

Современные технологии управления производством могут заранее уведомлять о будущих сбоях благодаря сочетанию предиктивной и прескриптивной аналитики. Для этого используется интегрированное ПО, которое включает искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Решения такого типа обеспечивают наглядное представление оборудования, систем, объектов и сетей и открывают доступ к возможности, которую мы называем динамичным реагированием.

Правильная технология позволяет моделировать влияние любого события на систему, процессы и активы. Заранее зная результат, операторы и инженеры смогут совместно принимать самые безопасные и выгодные решения и вместе разрабатывать план действий. Этот план указывает, как добиться поставленных целей и на что потратить каждую копейку, чтобы максимально увеличить окупаемость инвестиций. Технология поддерживает масштабирование для охвата нескольких заводов в регионе, позволяет увидеть их взаимосвязи и понять взаимозависимости.

После внедрения на заводе это ПО может, например, уведомлять о том, что в течение месяца выйдет из строя установка каталитического крекинга или компонент градирни, что приведет к значительным сбоям на уровне всего предприятия. Однако упреждающие уведомления от ПО и запас времени для планирования позволяют персоналу с помощью моделей планирования найти оптимальное время для вывода компонента из эксплуатации и даже дополнительного обслуживания, чтобы использовать плановый простой максимально эффективно.

А если уведомление приходит с большим запасом времени, например, за шесть-восемь недель до сбоя, сотрудники могут загрузить данные в модель долгосрочного планирования и определить влияние на планирование продаж или операций, или даже интегрированное бизнес-планирование.

С помощью двух этих моделей компания не только защищает себя от незапланированных событий, но и оценивает экономическое влияние. Сотрудники могут принимать взвешенные решения и действовать наилучшим образом в цепи поставок, которая включает несколько сетей и предприятий, производящих различные товары. Чем больше окно прогнозирования по сравнению с горизонтом планирования, тем больше у компании вариантов действий. Это позволяет перейти от обсуждения целесообразности действий по выходу из кризиса малой кровью к поиску наиболее результативных решений проблемы.

Как упоминалось ранее, внеплановые простои и неустойчивое давление приводят к увеличению объема сжигания в факеле, а значит, попаданию продуктов в атмосферу. Именно здесь предиктивная аналитика, интегрированная на уровне системы, может принести наибольшую пользу. Предотвращение незапланированных простоев приведет к исключению большей части выбросов в результате горения факела.

Например, один НПЗ, где постоянно выходил из строя водородный компрессор, благодаря прогнозированию сбоев с упреждением в 35 дней смог сократить время простоя на 8 дней. Кроме того, плановое обслуживание оказалось на 30% дешевле, чем аварийный ремонт. Другим нефтегазовым компаниям, использующим предиктивную аналитику, удалось достичь похожих результатов.

По мере повышения давления на компании — со стороны контролирующих органов и потребителей — растет потребность в гибкости, устойчивом развитии и экологичности. Снижая уровень риска и неопределенности за счет внедрения передовых технологий сегодня, компании получают преимущество в гонке за первенство на рынке завтрашнего дня.