Сегодня в России большое значение уделяется вопросам развития национальной критической информационной инфраструктуры, в частности, предложена энергетическая стратегия, предполагающая цифровую трансформацию и интеллектуализацию отраслей топливно-энергетического комплекса. Среди главных задач цифровизации ТЭК — повышение эффективности функционирования отрасли и реальное, а не декларативное, как это зачастую происходило ранее, внедрение цифровых технологий в производственные процессы. Кроме того, актуальны вопросы качественного повышения уровня контроля и оперативного управления бизнес-процессами для повышения энергетической безопасности страны.

До недавнего времени в энергетическом секторе России преимущественно использовалось импортное ПО и сформировалась зависимость от иностранного оборудования и технологий — отечественные аналоги либо уступали зарубежным по функциональным возможностям, либо отсутствовали вовсе. Несмотря на действующие в отрасли рекомендации по преимущественному использованию отечественного ПО и предпринимаемые российскими компаниями меры в области цифровизации, зависимость от иностранных программных продуктов в нефтегазовой отрасли сохранилась на уровне 80–90% — постоянно находились различные «причины» и «лазейки», позволявшие отраслевым предприятиям откладывать как действенную цифровизацию, так и реальное импортозамещение. С другой стороны, по оценкам экспертного сообщества, уже сейчас имеются отечественные разработки, позволяющие решить до 80% всех задач по управлению процессами разведки недр, оценке запасов нефти и газа, разработке и эксплуатации месторождений, гидродинамическому моделированию и интерпретации сейсмических данных. Однако все эти задачи решаются с помощью разрозненных, не интегрированных между собой приложений. Ситуацию призваны исправить цифровые платформы, позволяющие сократить расходы и минимизировать риски, связанные с работой компаний в условиях внешних ограничений.

Цифровая платформа интерактивного управления жизненным циклом нефтегазового месторождения «Унофактор» [1] позволяет повысить эффективность разработки месторождений и минимизировать риски за счет интеграции прикладных решений и унифицированных инструментов их разработки. Платформа базируется на открытых международных стандартах Energistics и OSDU (рис. 1), стеке отечественных программных решений и компонентов с открытым исходным кодом.

Рис. 1. Международные ИТ-стандарты в области энергетики.

POSC (Petrotechnical Open Software Corporation) — международная некоммерческая организация по разработке открытых спецификаций; WITSML (Wellsite Information Transfer Standard Markup Language) — стандарт представления скважинных данных консорциума Energistics; PRODML (Production Markup Language) — стандарт представления данных при добыче консорциума Energistics; RESQML (Reservoir Markup Language) — стандарт представления данных моделирования консорциума Energistics; OSDU (Open Subsurface Data Universe) — открытый стандарт платформы со стандартизированным набором интерфейсов (API) для управления, хранения, обработки данных процессов разведки и добычи; ETP (Energistics Transfer Protocol) — протокол передачи реально-временных данных консорциума Energistics

 

Применение открытых международных стандартов позволяет «не изобретать велосипед», а максимально эффективно использовать опыт мирового экспертного сообщества.

Использование программных компонентов с открытым исходным кодом, в создании которого принимают участие группы разработчиков из многих стран (включая и Россию), и его размещение в нескольких репозиториях по всему миру затрудняют ограничение их применения в отдельно взятой стране. При этом безопасность таких компонентов обеспечивается доступом к их исходным кодам, анализ которого на присутствие преднамеренных уязвимостей возможен при наличии команд специалистов соответствующей квалификации.

Объем данных, собираемых предприятиями ТЭК, ежегодно удваивается, а вместе с этим растет и потребность в эффективном управлении данными. Сегодня это особенно важно как в контексте увеличения объемов добычи углеводородов, так и повышения эффективности каждого этапа их обработки. Поскольку счет времени, особенно при бурении, идет на минуты и секунды, то критически важна возможность быстро принимать решения на основе данных. Однако сегодня из-за изолированности и разобщенности данных и процессов, а также разнообразия несовместимых ИТ-систем от разных поставщиков огромные объемы собираемых сведений часто оказываются не востребованы. Цифровая платформа позволяет обеспечить технологическую конвергентность и объединение доступных цифровых решений даже от конкурирующих между собой поставщиков, что обеспечивает универсальность, масштабируемость и оперативность работы подразделений нефтегазовых компаний. Один из примеров такого решения — платформа OSDU, создаваемая в рамках некоммерческого открытого консорциума The Open Group, объединяющего более 800 организаций: операторов (BP, Chevron, Equinor, Shell, Exxon и др.), разработчиков приложений и научно-исследовательских институтов. Эта платформа разрабатывается в первую очередь для применения в облачной среде, но нормативные ограничения, а также неготовность ряда крупных компаний к использованию облачных решений накладывают существенные ограничения на ее применение. Однако принятый в OSDU подход позволяет реализовать платформу и на собственной ИТ-инфраструктуре компании.

В основе OSDU лежит система управления данными, разделенными на бизнес-домены. Такой подход называется Data Mesh («сеть данных») или Data Fabric («ткань данных») и сочетает преимущества как традиционных хранилищ, чаще всего реляционных, так и «озер данных». Данные собираются и хранятся внутри отдельных бизнес-доменов в удобном и оптимальном для каждого конкретного типа данных виде, а не передаются в «озеро», которое зачастую превращается, по терминологии аналитиков Gartner, в «темные данные» — информационные активы, которые организации собирают, обрабатывают и хранят в ходе операционной деятельности, но, как правило, не используют для других целей. Допустимо, что данные в различных доменах могут дублироваться, но зато пользователь из конкретного подразделения компании получает их в удобном и привычном для него виде.

На первый взгляд может показаться, что доменный подход только усугубляет одну из проблем существующих архитектур систем управления данными — сложность поиска и использования данных, однако принцип «данные как продукт» позволяет решить эту проблему. Все данные, расположенные в бизнес-доменах, рассматриваются как «продукт», а все, кто используют эти данные, — клиенты. Для того чтобы данные в бизнес-домене стали «продуктом», нужно, во -первых, «насытить» их метаданными — дополнительными характеристиками, а во -вторых, бизнес-домен должен содержать набор сервисов поддержки конвейеров данных (ETL-преобразование, обслуживание данных домена) и программные интерфейсы для доступа к данным, их семантике и метаданным. Кроме этого, окончательно данные в бизнес-домене становятся «продуктом» только после того, как внутри домена будет обеспечено их качество, соответствующее ожидаемым показателям. При этом ответственность за обеспечение качества данных делегируется владельцам домена, которые находятся максимально близко к источнику данных и хорошо знают свои данные. Например, в платформе OSDU присутствуют «сервисы управления доменными данными» (Domain Data Management Services, DDMS), которые предоставляют специализированные и оптимизированные для определенного домена сервисы и API для доступа к данным, реализуя доменно-ориентированное управление данными в виде «продукта».

Однако данные, предоставляемые через API-сервисы управления доменными данными, вряд ли будут соответствовать потребностям бизнес-аналитиков, вооруженных специализированными инструментами. Для применения таких инструментов нужно обеспечить возможность удобного и унифицированного доступа к данным, распределенным по разным бизнес-доменам, которые физически могут размещаться как в облаке, так и на корпоративных серверах. Для того чтобы пользователи могли получать выгоду от агрегирования и корреляции независимых «продуктов» в бизнес-доменах, система управления данными должна вести себя как экосистема, поддерживая признанные стандарты взаимодействия. В OSDU для этого служат «зоны потребления» — наборы сервисов, которые получают данные из бизнес-доменов, интегрируют их и предоставляют новые конструкции данных, доступные потребителям только для чтения, например для последующего использования в бизнес-аналитике.

Управление данными на основе бизнес-доменов
Рис. 2. Когнитивная среда сопровождения процессов строительства скважин на базе подсистемы Uno! Data

На принципах, используемых в OSDU, построена подсистема интероперабельного управления данными Uno! Data платформы «Унофактор». На рис. 2 приведена общая схема построения когнитивной среды сопровождения процессов строительства скважин на базе такой подсистемы. Данные из различных источников хранятся в соответствующих бизнес-доменах, доступ к которым осуществляется через API. Унаследованные приложения, разработанные до появления платформы, используют вспомогательные коннекторы для доступа к данным, а нативные платформные приложения — агрегаторы — работают с ними напрямую через соответствующий программный интерфейс.

Внедрение цифровой платформы, включающей интероперабельную систему управления данными, не является конечной целью цифровой трансформации, поскольку платформа представляет собой лишь инструмент для разработки на конкурентной основе прикладных решений, реализующих в том числе новые подходы, возможности анализа данных и формирования на их основе более точных моделей. Но платформа создает предпосылки и условия для гиперавтоматизации — основы успешной цифровой трансформации. За счет реализации доменного подхода платформа позволяет уменьшить время поиска и подготовки данных для конечного потребителя. Наличие выделенного слоя работы с данными и унифицированного API дает возможность создания новых бизнес-моделей, например магазины приложений, «программное обеспечение как сервис» (SaaS) и «платформа как сервис» (PaaS), что должно привести к повышению конкуренции; абстрагирования конечного пользователя от особенностей и ограничений сервисов, предлагаемых различными вендорами; увеличения качества данных и снижения стоимости ПО за счет унификации разработки. Но самое главное — платформы типа «Унофактор» позволяют компаниям быстро проверять работоспособность новых бизнес-процессов, автоматизировать их с использованием различных технологий: искусственного интеллекта [2], промышленного блокчейна [3] и пр., а также оптимизировать производcтвенный процесс благодаря инструментам прогнозной аналитики. Иными словами, реализовать на предприятиях ТЭК подход гиперавтоматизации.

***

Применение подхода бизнес-доменов предоставляет возможность гибкого проектирования и создания приложений, использующих унаследованные и новые технологии. Ориентация на международные стандарты позволяет использовать решения от различных поставщиков, что минимизирует риски внешних ограничений. При этом организация данных по «зонам потребления» позволяет обеспечить их физическое хранение как в публичных, так и в корпоративных облаках, отвечающее нормативным требованиям предприятий ТЭК.

Литература

1. Сергей Косенков, Владислав Балашов. Платформа роботизации нефтегазовых месторождений // Открытые системы.СУБД. — 2020. — № 3. — С. 13–15. URL: https://www.osp.ru/os/2020/03/13055598 (дата обращения: 21.05.2022).

2. И. Мельников, О. Захаров, С. Косенков. Нейросетевые платформенные решения для снижения аварийности процесса строительства нефтяных и газовых скважин // Нефтяное хозяйство. — Октябрь 2020. URL: https://oil-industry.net/Journal/archive_detail.php?art=235943 (дата обращения: 11.05.2022).

3. Сергей Косенков, Андрей Шайбаков, Юрий Четырин. Индустриальный блокчейн в нефтегазовом сервисе // Открытые системы.СУБД. — 2018. — № 2. — С. 26–27. URL: https://www.osp.ru/os/2018/2/13054178 (дата обращения: 22.05.2022).

Сергей Косенков (kosenkov@nposngs.ru) – руководитель ИТ-проектов, Владимир Турчанинов (turchaninov@nposngs.ru) – заместитель Генерального директора по системной интеграции, Юрий Четырин (chetyrin@nposngs.ru) – руководитель группы разработки, НПО «СНГС» (Москва).