В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал одним из наиболее динамично развивающихся направлений в цифровой трансформации промышленности. Особое значение технологии ИИ приобретают в нефтегазовой отрасли, где сложность процессов и масштаб капитальных вложений делают любые инновации стратегически важными. Внедрение интеллектуальных решений способствует не только повышению операционной эффективности, но и снижению рисков, связанных с безопасностью и экологией.

По последним исследованиям, мировой рынок ИИ в нефтегазовом секторе в 2024 году оценивается приблизительно в $6,7 млрд с прогнозируемым ежегодным ростом около 14%, что приведёт к превышению $25 млрд к 2034 году. Эти цифры отражают глобальный тренд, свидетельствующий о возрастающей заинтересованности компаний в максимальной автоматизации процессов, сокращении риска человеческой ошибки и повышении прозрачности принятия решений.

Сегодня нефтегазовые компании сталкиваются с целым набором вызовов: от усложнения геологических условий добычи через растущую конкуренцию и колебания цен на сырьё до ужесточения требований экологического контроля и безопасности труда. В таких условиях внедрение ИИ становится не просто преимуществом, а необходимостью для поддержания конкурентоспособности.

Технологии ИИ закрывают ряд критичных потребностей: предиктивное обслуживание оборудования, цифровые двой­ники объектов, интеллектуальный анализ данных, оптимизация логистики и управления персоналом, автоматизированная обработка документов и многое другое. В этой статье рассмотрим ключевые технологии ИИ, которые внедряются в нефтегазовом секторе, а также их возможности.

Стратегические задачи и направления применения ИИ в нефтегазовой отрасли

Одной из главных целей внедрения ИИ является повышение надёжности и эффективности основного производства. Проблема проста: каждый час простоя технологического оборудования обходится в десятки или даже сотни миллионов руб­лей, при этом внеплановые ремонты и аварии наносят колоссальный урон не только бюджету, но и репутации компании.

Предиктивная аналитика позволяет на основе изучения огромных массивов данных (телеметрии датчиков, параметров бурения, показателей вибрации и температуры) выявлять закономерности, которые предвещают неисправности или сбои. Это снижает объёмы экстренных ремонтов и позволяет переходить на плановое обслуживание в наиболее оптимальные временные окна, максимизируя продуктивность. По экспертным оценкам, около 30–40 % внедряемых ИИ-моделей в нефтегазе направлены именно на предиктивное обслуживание оборудования.

К примеру, «ИТ-холдинг Т1» по запросу нефтегазового предприятия разработал модели, которые будут предсказывать вероятные осложнения при бурении — например, поглощение бурового раствора или ограничения подвижности рабочего инструмента. В результате за 12 месяцев был создан сервис, собирающий всю необходимую информацию для принятия своевременных мер, которые помогут предупредить проблему или нивелировать её последствия.

В это решение также вошли инструменты для непрерывного поиска потенциальных осложнений и регулярного мониторинга точности этих прогнозов.

Оптимизация производственных и бизнес-­процессов с помощью ИИ

Ещё одна группа задач — это повышение качества и скорости принятия решений, связанных с распределением ресурсов и планированием. Современные нефтегазовые комплексы управляют десятками тысяч сотрудников, сотнями единиц оборудования и огромным количеством материалов. В условиях постоянной динамики загрузок, изменений геологических условий и внешних рыночных факторов автоматизация планирования становится исключительно востребованной.

Программные «решатели» на базе методов математической оптимизации и машинного обучения позволяют устанавливать приоритеты, оптимально распределять рабочие смены, материалы, технику, а также координировать логистику на объекте. В результате достигается сокращение издержек и времени реакции на нештатные ситуации, что особенно важно при работе в условиях сурового климата с ограниченными ресурсами.

Например, нефтегазовая компания поручила «Т1» разработать единую информационную систему для поддержки коммерческой деятельности, которая должна обеспечить непрерывное оперативное планирование. За восемь месяцев была реализована целевая бизнес-­архитектура, устранены существующие разрывы процессов и разработана унифицированная модель данных для блока поставок и продаж. В результате получилось комплексное программное решение, включающее в себя целевую ИТ-архитектуру с оптимизацией задач оперативного планирования.

Компьютерное зрение и цифровые двой­ники: безопасность и диагностика без рисков

Компьютерное зрение на основе ИИ становится мощным инструментом для контроля технического состояния инфраструктуры. В режиме реального времени камеры и беспилотные летательные аппараты (дроны) анализируют трубопроводы, резервуары, насосные станции и буровые площадки, выявляя коррозию, трещины, утечки или механические повреждения.

Современные алгоритмы способны распознавать даже сложные дефекты, которые часто остаются незамеченными при традиционных осмотрах. Кроме того, компьютерное зрение активно применяют для мониторинга соблюдения правил техники безопасности на объектах — распознавания отсутствия средств индивидуальной защиты или опасного поведения персонала. Это снижает риск аварий и несчастных случаев.

При помощи видеоаналитики можно не только эффективнее выявлять нарушения правил безопасности и последовательности технологических операций, заблаговременно определять дефекты оборудования и даже обнаруживать внешние угрозы — например, летательные аппараты или диких зверей, которые слишком близко подошли к промышленному объекту, и т. д. «Умную» видеокамеру можно запрограммировать на выполнение определённых действий, например подачу автоматического сигнала опасности сотрудникам.

Среди новейших трендов стоит отметить активное применение цифровых двой­ников — виртуальных копий реальных объектов и процессов, которые позволяют моделировать их поведение в различных сценариях без риска для реального производства.

С их помощью компании прогнозируют наиболее эффективные режимы работы оборудования, оптимизируют затраты на техническое обслуживание и проводят обучение персонала в безопасной виртуальной среде. Это снижает количество ошибок и ускоряет принятие решений даже в нестандартных ситуациях.

Перспективы и вызовы применения ИИ в нефтегазовом секторе

Хотя потенциал ИИ в нефтегазовой отрасли очевиден, процесс цифровой трансформации сопряжён с рядом вызовов. Это высокая стоимость внедрения передовых решений, необходимость интеграции новых инструментов с устаревшими корпоративными системами, кадровый дефицит специалистов с компетенциями в ИИ и нефтегазе, а также вопросы кибербезопасности и регуляторных ограничений.

Большое значение здесь имеют комплексные решения: например, платформа «Сайбокс», созданная «Т1», объединяет передовые технологии классического машинного обучения, генеративного ИИ, а также модульные приложения для автоматизации ключевых бизнес-процессов.

Она обеспечивает полный цикл работы с ИИ-моделями: от коллективной разработки и экспериментирования до стабильной эксплуатации в условиях производства с высокой степенью контроля безопасности и соответствия регуляторным требованиям. Это открывает новые возможности для быстрого и эффективного внедрения искусственного интеллекта в сложных корпоративных средах.

Те компании, которые успешно интегрируют ИИ на предприятиях, открывают для себя новые горизонты эффективности, снижают операционные и экологические риски и создают основу для устойчивого развития в условиях переменчивого мирового рынка.

Искусственный интеллект перестал быть прерогативой эксклюзивных лабораторий и инновационных стартапов. Сегодня это стратегический инструмент в арсенале ведущих нефтегазовых компаний, открывающий новые возможности для повышения безопасности, экономии и качества управления активами.

Применение технологий предиктивной аналитики, цифровых двой­ников, компьютерного зрения и интеллектуальной автоматизации — не просто модные слова, а практические решения, которые кардинально меняют способы организации труда и производства.

Текст: Михаил Ивченко, управляющий директор по работе с промышленным сектором и ТЭК направления «Т1 ИИ» (входит в ИТ-холдинг Т1).

Фото: freepik.com.