Экспертная дискуссия: Умная добыча нефтегазовых компаний в условиях новой реальности

Дискуссия была посвящена возможностям применения технологий ИИ в нефтегазовом секторе, проблемам цифровизации в отрасли, сбора, обработки и анализа данных с месторождений. Обсуждались перспективы внедрения технологий ИИ (машинного обучения) при исполнении планов Правительства по увеличению внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в российскую экономику до 50% к 2024 году.


🔵Захар Николаевич Шандрыголов, заместитель генерального директора по информационным технологиям «Газпром НИИГаз» (Применение ИИ при формировании сценариев добычи газа) рассказал, что одна из основных задач применения ИИ в нефтегазовой отрасли — поддержка принятия решений

В современных реалиях возникают задачи, которые требуют оперативного решения — таких задач множество, а объемы информации лишь растут. Это сподвигло «Газпром НИИГаз» на создание СППР, благодаря чему компания смогла значительно ускорить время принятия решений — в 2 раза, с 7 до 3 дней и повысить точность — за счет самого инструмента, а также значительно сократить трудозатраты.

«СППР подходы можно достаточно хорошо растиражировать. Пройдя путь по одному объекту, можно без сильных затрат протий путь по другим объектам. Это универсальный инструмент.»

«Инженеры смотрят по нескольким показателям. Датчик может дать сбой. ИИ — красная лампочка, которая толкает инженера на определенный скрип проверки остальных датчиков. Решать должен человек.»

🔵Андрей Витальевич Шпилевой, менеджер практики Industry X, Axenix (Интеллектуальные методы анализа разработки месторождений) выделил основные тренды применения технологий ИИ в отрасли:

• Physics-informed AI (PIAI) - развитие моделей, основанных на технических законах
• APC на основе ИИ, IOT, рекомендательные системы,
предиктивная аналитика (более точное прогнозирование состояния оборудования, переход от рекомендательных систем к автоматическому управлению);
• Natural Language Processing (NLP), AL bots;
• Развитие сетей, основанных на экспертизе (экспертное знание конкретного человека).
А.В.Шпилевой подчеркнул, что генеративный ИИ может быть реализован на защищенных платформах внутри корпоративных сетей (при хорошей вычислительных мощностях и соответствующей базе для обучения).

Спикер также призывал использовать старые наработки и методики, из которых можно извлечь много информации даже с учетом недостаточно качественных данных.

🔵Максим Владимирович Симонов – руководитель Центра компетенций по развитию интегрированного моделирования активов Научно-Технического Центра «Газпром нефти» (Управление добычей на основе ИИ) рассказал о проекте с элементами ИИ, реализованном компанией Газпромнефть» (НИОКР).

Это «Самообучающаяся модель пласта», которая позволит повысить экономическую эффективность процессов разведки и добычи и ускорить процессы построения моделей на месторождении.

🔵Андрей Александрович Арбузов ООО «ТГТ-сервис» (Оптимизация и разработка нефтегазовых месторождений с помощью электроклапанов датчиков и ПО с ИИ) подчеркнул, что в отрасли существует острая необходимость разработки соответствующего программного обеспечения, которое позволяло бы управлять умными устройствами и датчиками, которые активно внедряет на своих предприятиях бизнес.

🔵Владислав Судаков, заместитель директора по инновационной деятельности ФГАОУ ВО Казанский (Приволжский) федеральный университет рассказал о технологиях ИИ и цифровые сотрудниках в нефтегазовой отрасли.

Эксперт призвал дать свободу данным( data liberation в нефтегазовой отрасли). Это включает централизацию, стандартизацию, использование открытых платформы и интерфейсов, использование облачных решений, вопросы безопасности. Он подчеркнул, что подводных камней еще много: большое количество данных не оцифровано, есть сложности с их хранением. Однако именно применение технологий ИИ позволяет решить вопрос человеческого фактора — в этих целях разработан концепт Цифрового сотрудника.