Цифровые двойники позволяют предсказывать риски выхода оборудования из строя, что существенно снижает масштабы потерь производственных сбоев, отмечает Валерий Стенников, директор Института систем энергетики им. Л. А. Мелентьева (Сибирское отделение Российской академии наук).
Валерий Стенников — автор одной из глав второго ежегодного доклада «10 прорывных идей в мировой энергетике на следующие 10 лет», который в июне будет представлен «Глобальной энергией» на полях Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ). В интервью президенту ассоциации Сергею Брилёву Валерий Стенников рассказал, что из себя представляют цифровые двойники и с чем связана их растущая популярность в отрасли.
Сергей Брилёв: Валерий Алексеевич, в докладе ваш раздел называется «цифровые двойники». Думаю, каждому из нас, по-человечески, хочется иметь двойника, который за нас будет что-нибудь делать. А цифровой двойник — это, все-таки, что такое?
Валерий Стенников: По-простому говоря, цифровой двойник — это модель реального физического объекта.
Сергей Брилёв: Виртуальная копия...
Валерий Стенников: Которая при этом является не застывшей, а динамической, развивающейся вместе с физическим объектом. Раньше использовались статистические модели: они применялись для тех или иных задач, после чего отправлялись в архив. Цифровые же модели — постоянны: они отслеживают весь жизненный цикл физической системы, от проектирования до эксплуатации и утилизации. При этом разные цифровые модели могут отвечать за разные задачи, будь то описание физической системы (для этого задействуются методы машинного обучения и искусственного интеллекта) или же изменение объекта в реальном времени (для чего применяются облачные вычисления и интернет 5G).
Сергей Брилёв: Вы, в буквальном смысле, сняли с языка вопрос из серии «курица или яйцо». Вы делаете цифровую модель существующего объекта или вы делаете цифровой чертеж, на основе которого производится этот объект?
Валерий Стенников: Существуют разные типы моделей. Есть те, что начинают использоваться для создания реального физического объекта, как в случае моделей, которые применяются Объединенной двигателестроительной корпорацией для разработки и производства самолетных двигателей. А есть те, что создаются под уже существующие объекты (нефтеперерабатывающие заводы, нефтяные и газовые месторождения) и вместе с ними параллельно развиваются.
Сергей Брилёв: То есть, повторяют то, что происходит в реалии? К примеру, в двигателе «подстерлась» шестеренка — этот эффект можно «вложить» цифровую модель и, тем самым, проанализировать, как он повлияет на всю систему. Или, допустим, истощается нефтяной пласт — это также можно внести в модель и посмотреть, как в дальнейшем пласты будут «гулять».
Валерий Стенников: Совершенно верно, Сергей Борисович. Цифровая модель позволяет спрогнозировать риски износа деталей и выхода оборудования из строя, в том числе под влиянием внешних факторов — это позволяет легче справляться с внештатными ситуациями и минимизировать их последствия. Возьмем тот же февральский энергетический коллапс в Техасе: при наличии у технических объектов цифрового двойника специалистам было бы проще сохранить их в работе.
Сергей Брилёв: Спасибо за техасский пример. В феврале удивило, что на техасских ветряках не был предусмотрен режим обогрева лопастей. Цифровая модель могла бы такой сценарий внести?
Валерий Стенников: Она могла бы указать на необходимость режима обогрева. Здесь можно вспомнить 1970-е гг.., когда в космонавтике, вместо цифровых, использовались инсоляционные модели на аналоговых электронных машинах. В том числе, в дни аварии на «Аполлоне-13» — корабле «лунной миссии», на котором произошел взрыв криогенного бака с жидким кислородом. Инсоляционная модель позволила смоделировать процесс поломок, сгенерированный взрывом, и найти решение, давшее возможность заводнить корабль и спасти космонавтов.
Сергей Брилёв: А если взять примеры из нефтегазовой отрасли? Раскрою небольшой секрет: я уже прочел доклад, и вы в своей главе приводите кейсы из нефтедобычи и электроэнергетики.
Валерий Стенников: Разработка цифровых двойников для нефтегазовой промышленности — основной драйвер российской науки, поскольку именно в отрасли для двойников нашлось широкое применение, идет ли речь об «умных» месторождениях или нефтеперерабатывающих заводах (НПЗ). Мне, к примеру, очень интересным показался двойник «Термо», который позволяет оценить масштабы нефтегазовых залежей на основе первичного анализа недр (до недавних пор этого трудно было добиться). Интерес представляют и двойники, с помощью которых можно не только оценивать эффективность тех или иных решений при разработке месторождений, но и снижать затраты на их внедрение.
Сергей Брилёв: Россия входит в пятерку ведущих стран, занимающихся разработкой цифровых двойников (возглавляют ее США и Великобритания). А если говорить об их востребованности, то на каком месте мы, как страна, находимся?
Валерий Стенников: По степени востребованности, наверное, чуть ниже, и тому есть несколько причин — это и определенное недоверие к цифровым технологиям (мы привыкли «пропускать» все через себя), и нехватка квалифицированных специалистов, и неподготовленность производственной базы. Однако процесс идет, двигается, и мы постепенно догоняем передовые страны.
Сергей Брилёв: Недавно я вернулся из Кузбасса, где побывал на шахтах «СУЭК», разрезах «Сибирского делового союза», «Западно-Сибирском металлургическом комбинате» (Новокузнецк). И, могу сказать, что потребность в цифровых решения довольно заметна, особенно на уровне среднего менеджмента. Как вы думаете, могла ли здесь сказаться пандемия?
Валерий Стенников: Можно сказать, что определенный позитивный сдвиг здесь произошел. «Удаленка», с одной стороны, позволила уменьшить страх перед использованием цифровых технологий, а с другой, заставила взглянуть по-новому на привычные производственные процессы (чтобы там, где это возможно, их перестроить и автоматизировать). Поэтому подвижки действительно есть.
