Согласно данным Минэнерго России, накопленный эффект от внедрения ИИ в нефтегазовой отрасли может составить ₽700 млрд в год, а суммарный эффект за период с 2025 по 2040 оценивается в ₽5,4 трлн.

По данным McKinsey, в 2022 году около 50% крупных нефтегазовых компаний уже использовали ИИ для оптимизации операций: от геологоразведки и поиска новых месторождений до повышения эффективности добычи и усовершенствования управления старыми месторождениями.

В ближайшие 2-3 года ИИ позволит нефтегазовым компаниям:

• обрабатывать данные со скоростью, превышающей возможности человека в 1500 раз;
• снижать вероятность ошибки из-за человеческого фактора на 80%;
• снижать риск принятия неверного решения на 10%;
• выявлять до 80% скрытых закономерностей, которые остаются незамеченными при традиционном анализе.

Результаты, которые технология показывает уже сейчас при внедрении в работу сервисных и буровых компаний:

• 10-20% — снижение издержек;
• 10% — рост выручки.

Одно из впечатляющих преимуществ искусственного интеллекта — способность учиться и улучшаться со временем. Например, при получении новых расчетных данных, которые подтверждаются в определенных геологических, пластовых и скважинных условиях ИИ корректирует свои модели и прогнозы. Это делает алгоритмы более адаптивными и помогает экономить время компаний на дорогостоящих полевых и производственных исследованиях.

Обученные на огромных объемах данных, алгоритмы смогут все быстрее и с минимальной вовлеченностью человека выявлять аномалии в геологических структурах и анализировать признаки, характерные для месторождений нефти и газа (даже в условиях сложной геологии).

В крупных российских нефтяных компаниях «Роснефть» и «Лукойл» внедрены ИИ-системы для обработки геологических данных, автоматизации процессов бурения, оптимизации работы оборудования.

Системы помогают управлять скважинами: регулировать давление и подачу нефти, предотвращать простои и аварии. Используя данные с датчиков и прогнозные алгоритмы, российские операторы могут заранее выявлять возможные неисправности оборудования, планировать своевременное техобслуживание и значительно снижать расходы.

В геологоразведке алгоритмы экономят финансовые и временные затраты, сокращая сроки обработки огромного количества данных. Современные технологии машинного обучения способны интерпретировать спутниковые изображения земли, геофизические полевые данные, информацию с дронов и других датчиков. Более 38% операторов в мире используют машинное обучение и ИИ для анализа сейсмических данных, что увеличивает точность прогнозов о месторождениях до 85%.

По данным BP, цифровые подходы помогут извлекать до 35% больше нефти и газа без ущерба для геологии, а себестоимость процесса снизится на 25%.

Среди других перспективных направлений ИИ в нефтегазе:

• Разработка и управление старыми нефтяными и газовыми месторождениями

ИИ анализирует исторические данные о геологии, пластовом давлении, межскважинных связях, параметрах работы скважин, объемах добычи и закачки воды, что позволяет увеличить извлекаемые запасы на 5-10% благодаря обнаружению остаточных запасов.

• Цифровизация месторождений

Вместо физического измерительного оборудования на скважинах все чаще применяют ИИ-технологии, которые способны учитывать многочисленные корреляции и зависимые факторы, не всегда доступные человеку.

В нашем портфеле решений также есть продукты на базе ИИ, которые оптимизируют процессы на месторождении.

Например, Айтимер — платформа для взаимодействия участников нефтегазового рынка, которая объединяет все корпоративные сервисы. На одном объекте в разное время могут трудиться около 100 человек различных специальностей, работа которых взаимосвязана между собой. Из-за разрозненных каналов связи возможны накладки во времени приезда бригад, простои работ. Благодаря Айтимер заказчик получает следующие выгоды:

1. Прозрачность и оперативность информации, что способствует лучшему планированию;

2.Оптимизация работы бригады и оборудования. Каждый получает понятный график, когда и кому выходить;

3.Упрощенный документооборот. Заявка на геофизические исследования оформляется в два клика; достаточно зайти в сервис и заполнить нужные поля. Акты на работы формируются автоматически вместе с запросом на ГИС;

4. Адаптивность. Подключить можно сколько угодно сторонних приложений, они будут синхронизироваться внутри Айтимера.

Среди эффектов от применения платформы: снижение на 30% непроизводительного времени работ бригад; на 50% снижение холостых выездов, на 25% сокращение операционных функций при реализации ГИС. Подробнее об Айтимер писали здесь.

Также большей эффективности нефтегазовых предприятий помогают решения в области неразрушающего контроля.

Система автоматизированного анализа на базе ИИ, разработанная совместно с «Газстройпром», с точностью 98% определяет дефекты сварных швов трубопроводов. При этом анализ исключает человеческий фактор и происходит в 30 раз быстрее по сравнению с работой операторов.

Среди наших разработок есть также интеллектуальная система для сопровождения технического состояния трубопроводов.

Она автоматически обрабатывает данные, собранные со снаряда-дефектоскопа после внутритрубной диагностики, и выдает отчет по дефектам в течение суток — вместо месяца, в течение которого эту работу выполняет специалист.

Система распознает и классифицирует все необходимые дефекты: плоскостные, коррозионные, нарушения формы сечения.

Эффективность подтверждена после отчетов о диагностировании магистральных газопроводов протяженностью свыше 3300 км (при этом было выявлено 200 000 дефектов).

Про оба продукта рассказали подробнее здесь.

ИИ-решения позволяют нефтяной индустрии задавать более высокие стандарты эффективности и экологичности, и в целом меняют структуру отрасли. Нефтегазовый сектор становится все более привлекательным для внедрения инноваций, и большинство руководителей понимают это. Так, согласно отчету консалтинговой фирмы Accenture, из 200 опрошенных компаний 70% лидеров отрасли считают цифровую трансформацию предприятий важнейшим компонентом конкурентоспособности.