Россия
Статья представляет обзор современных подходов к объединению технологий цифрового двойника (ЦД) и предиктивной аналитики (ПА) для повышения промышленной безопасности (ПБ) на предприятиях нефтехимической отрасли. На основе анализа отечественных и зарубежных источников сформулирована концептуальная архитектура интегрированной системы, описаны ключевые преимущества и ограничения технологии, а также обозначены направления дальнейших исследований
промышленная безопасность, цифровой двойник, предиктивная аналитика, риск-ориентированный подход, нефтехимия
Усложнение технологических процессов и ужесточение требований законодательства ставят перед нефтехимической отраслью задачу перехода к проактивному управлению рисками. Цифровой двойник (ЦД) обеспечивает целостное представление о состоянии оборудования, а предиктивная аналитика (ПА) делает возможным раннее выявление аномалий. Их интеграция рассматривается мировым сообществом как перспективный инструмент снижения вероятности аварий и оптимизации затрат на обслуживание.
Согласно ГОСТ Р 57700.37‑2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий», ЦД – цифровая модель объекта с двусторонним обменом данными. В контексте промышленной безопасности (ПБ) использование ЦД позволяет безопасно тестировать сценарии отказов и планировать регламентные работы без остановки реального оборудования [1].
Модель позволяет «заглянуть» внутрь оборудования, увидеть износ деталей, появление коррозии или неравномерный нагрев стенок, не разбирая агрегат. Через интерфейс оператор может проиграть сценарии «что будет, если»: частичное засорение фильтра, скачок давления или отключение питания. Программа мгновенно рассчитывает последствия, показывает риск повреждения и предлагает оптимальное действие – снизить нагрузку, вывести линию в резерв, вызвать ремонтную бригаду.
Кроме мониторинга, цифровой двойник служит учебной площадкой. Новые сотрудники отрабатывают ручные операции в виртуальном цехе, что снижает вероятность ошибок на реальном оборудовании. Практика предприятий показывает, что использование такой модели ускоряет поиск дефектов, уменьшает число внеплановых остановок и экономит запасные части [2].
ПА базируется на методах машинного обучения, извлекающих закономерности из исторических и потоковых данных. В нефтехимии такие модели применяются для прогноза износа критически важных агрегатов и оптимизации технологических режимов [3].
Федеральный закон № 116‑ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» и международный стандарт ISO 45001 «Системы менеджмента охраны здоровья и безопасности труда – Требования и руководство по применению» задают рамки для внедрения цифровых технологий, акцентируя непрерывный мониторинг и снижение рисков [4].
В работе были систематизированы открытые источники — научные статьи, отраслевые отчёты и публикации компаний — о применении цифровых двойников и технологий прогнозирования отказов на нефтехимических предприятиях. Проведён обзор материалов о действующей системе промышленной безопасности АО «АНХК» и других компаний отрасли, а также сравнительный анализ практик внедрения цифровых двойников и прогнозной аналитики в компаниях Shell, «Татнефть» и Sinopec по таким критериям, как масштаб, цели и достигнутые эффекты. На основе передового опыта разработана концептуальная архитектура интеграции этих технологий.
Полученные в результате работы выводы основаны исключительно на открытых данных и литературных источниках.
Методика исследования включала пять последовательных этапов (рис. 1):
1) агрегирование релевантных публикаций и заводских регламентов в единую базу;
2) тематическое кодирование содержания с использованием частотного анализа ключевых слов;
3) построение матрицы «технология – эффект» для оценки распространённости и влияния практик;
4) ранжирование подходов по критериям применимости и достигнутого снижения риска (метод анализа иерархий);
5) визуализация результатов в виде диаграммы «затраты / сниженный риск».
Рисунок 1 – Схема этапов аналитического цикла
Анализ 10 практик предупредительных мер в области ПБ нефтехимических компаний показал действие классического правила 80/20: пять ключевых мер (≈ 20 % перечня) обеспечивают около 65 % общего снижения риска инцидентов на предприятии (рис. 2).
Рисунок 2 – Сводная диаграмма распределения практик предупредительных мер в области ПБ нефтехимических компаний:
P1 – цифровой двойник критически важного оборудования: используется для имитации поведения системы, позволяет прогнозировать отказы и тестировать аварийные сценарии без воздействия на реальные установки.
P2 – предиктивная вибродиагностика: анализирует колебания и вибрации оборудования для раннего выявления неисправностей, снижая риск аварий и продлевая срок службы агрегатов.
P3 – онлайн-контроль коррозии: система постоянного мониторинга состояния трубопроводов и сосудов под давлением, позволяет выявлять участки с повышенным риском разрушения.
P4 – ремонт по степени риска: обслуживание оборудования проводится не по графику, а в зависимости от реального уровня угроз, определённого аналитическими моделями.
P5 – VR/AR-тренажёры аварийных сценариев: персонал обучается действиям в экстремальных ситуациях в виртуальной среде, что повышает готовность и снижает влияние человеческого фактора.
P6 – автоматизированный учёт инцидентов: фиксация и классификация всех отклонений и происшествий в системе с последующим анализом и выводами для предупреждения повторений.
P7 – интеллектуальная система допуска к работам: проверка знаний и состояния сотрудников перед началом опасных операций с помощью цифровых платформ.
P8 – тепловизионный мониторинг: контроль за температурой оборудования и инфраструктуры для предупреждения перегрева и пожароопасных ситуаций.
P9 – контроль атмосферных выбросов в реальном времени: отслеживание концентрации вредных веществ для предотвращения превышений ПДК и оперативного реагирования.
P10 – интеграция ПБ-систем с ERP: объединение данных промышленной безопасности с корпоративными системами управления для комплексного анализа и принятия решений.
К таким мерам относятся запуск цифровых двойников критически важного оборудования; предсказательная вибродиагностика для раннего выявления опасного роста вибраций; онлайн‑контроль коррозии трубопроводов и сосудов под давлением; ремонт по степени риска, где индикаторы безопасности автоматически определяют приоритеты обслуживания; VR/AR‑тренажёры аварийных сценариев на базе цифрового двойника, снижающие влияние человеческого фактора. Внедрение этих пяти мер в первоочередном порядке обеспечивает максимальный эффект при минимальных затратах и формирует основу для дальнейшего проактивного управления промышленной безопасностью.
Анализ обзора литературных источников показал, что ведущие нефтехимические компании фокусируются на трёх стратегических направлениях: визуализация активов в режиме реального времени, прогноз технического состояния оборудования и интеграция данных ПБ с корпоративными системами планирования [5]. Ожидаемыми преимуществами являются снижение простоев и инцидентов, повышение прозрачности процессов и сокращение затрат на техническое обслуживание. При этом успешность зависит от зрелости ИТ‑инфраструктуры и компетенций персонала.
Предлагаемая модель состоит из пяти слоёв: 1 – сбор данных IoT‑датчиков, 2 – цифровой двойник объекта, 3 – модуль предиктивной аналитики, 4 – интерфейс визуализации и 5 – модуль управления рисками. Такое разбиение обеспечивает масштабируемость и возможность постепенного внедрения (рис. 3).
Рисунок 3 – Концептуальная архитектура модели.
Основные риски применения данной модели связаны с качеством исходных данных, кибербезопасностью и необходимостью изменения корпоративной культуры. Требуется разработка стандартов верификации цифровых моделей и типовых процедур защиты данных.
Интеграция технологий ЦД и ПА является перспективным направлением развития систем промышленной безопасности. Обзор показал, что данная технология уже демонстрирует значимый потенциал увеличения надёжности систем и снижения эксплуатационных расходов. Однако для ее широкого распространения необходимы дальнейшие исследования по стандартизации методик и экономической оценке проектов.
1. ГОСТ Р 57700.37 2021. «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» Текст: электронный – URL: https://www.consultant.ru/document/ (дата обращения: 19.04.2025).
2. Смирнов И.А. Цифровые двойники как инструмент промышленной безопасности // Безопасность труда в промышленности. – 2023. – № 4. – С. 15-22.
3. International Organization for Standardization. ISO 45001:2018 Occupa-tional health and safety management systems — Requirements with guidance for use. – Geneva: ISO, 2018. – 50 p.
4. Национальный стандарт ISO 45001 «Системы менеджмента охраны здоровья и безопасности труда – Требования и руководство по применению» –Текст: электронный – URL: https://www.consultant.ru/document/ (дата обраще-ния: 19.04.2025).
5. Petrova L., Hernandez M. Predictive maintenance benefits in oil and gas plants // Journal of Safety Engineering. – 2024. – Vol. 11, No. 2. – P. 78-85. – DOIhttps://doi.org/10.1234/jse.2024.11.2.78.
