«Десятки миллиардов рублей экономии. Это тот эффект, который мы получаем уже сейчас». Как ИИ помогает добывать нефть

Полина Константинова

Александр Дюков, генеральный директор ПАО «Газпром нефть», на форуме AI Journey рассказал о том, как искусственный интеллект применяется в нефтяной отрасли и какого результата уже удалось достичь. 

«Десятки миллиардов рублей экономии. Это тот эффект, который мы получаем уже сейчас». Как ИИ помогает добывать нефть

Полина Константинова

Роль ИИ в добыче нефти

Технологии и применение искусственного интеллекта позволяют добывать современную нефть. И делают нефть конкурентоспособной по сравнению с другими источниками энергии и энергоносителями.

В процессах производства в нефтяной отрасли генерируется огромный объем данных. Сейчас мы работаем с объемом порядка 10 петабайт — это то, что собрано, обработано, используется нами за весь период работы компании.

Если сохранять все данные, которые мы генерируем, то за 3-6 месяцев мы вышли бы на объем хранения порядка 600-900 петабайт. Это сопоставимо с мощностью хранилища данных такой технологической компании, как «Яндекс». И, конечно, никакое количество специалистов не в состоянии, используя традиционные средства обработки и анализа информации, эффективно использовать эти массивы данных. 

Подписывайтесь на канал Rusbase в «Яндекс.Дзен», чтобы ничего не пропустить

У нас много примеров, как мы используем технологии искусственного интеллекта по всей цепочке бизнеса. Один из примеров — программа «Когнитивный геолог». Это прорывной продукт, который позволяет нам в разы сократить время на создание геологических и гидродинамических моделей, а также в два раза сократить наши затраты на геологоразведку. 

Ежегодно любая нефтяная компания тратит огромные средства на геологоразведку и десятки миллиардов экономии на ней благодаря цифровым технологиям — это существенно.

Эффект от применения ИИ

Применение ИИ позволяет нам существенно сократить время разработки геологических моделей, а также создает для нас дополнительную стоимость за счет точности. Мы используем такие алгоритмы машинного обучения, как сверточные нейронные сети, многослойные, с обратным распространением ошибки. 

Более точная модель позволяет нам принимать оптимальные решения при создании инфраструктуры нефтепромыслов, а это опять же — десятки миллиардов рублей экономии. Это тот эффект, который мы получаем уже сейчас.

Отличие нефтяной индустрии от других отраслей, например, ритейла или банковского сектора, в том, что наш основной продукт — это не клиентские цифровые решения. Мы оцифровываем нашу нефть и продукцию из нее, наши процессы, активы — это сложные физические объекты, поэтому мы работаем с киберфизическими системами. 

Наши цифровые модели должны обязательно учитывать всю физику и химию реальных процессов. В основе наших продуктов на основе данных не только алгоритмы машинного обучения, но и математические модели физических, химических, геофизических, термодинамических процессов. 

Для их разработки недостаточно специалистов в Data Science, нужны ученые и инженеры в этих областях. Поэтому у нас в командах работают, как специалисты в Data Science, так и инженеры, геологи, петрофизики, поскольку, безусловно, очень важно в нашей работе знать физику, химию, геомеханику процессов. Просто модели машинного обучения будут эффективны, но недостаточно эффективны. 

***

Нефтяная отрасль высокотехнологичная. И без разработки новых инновационных технологий мы бы не могли добывать ту нефть, которую добываем сейчас. У нас всегда была сильная база, которая занималась как развитием инженерных технологий, так и созданием программного обеспечения и продуктов, которые бы поддерживали наших инженеров в их работе. 

Эти продукты мы создавали и 10 лет назад, они достаточно эффективны. Часть продуктов, которые мы создали, были коммерциализованы, и есть другие компании, которые их используют.

В целях сохранения благозвучности некоторые цитаты приведены не дословно.

Фото на обложке: AI Journey

Источник: rb.ru

Добавить комментарий