Вряд ли английский математик Клайв Хамби, разработавший систему лояльности для торговой сети Tesco, в 2006 году предполагал, что его афоризм «Данные — это новая нефть» станет таким популярным. Но он оказался провидцем. Сейчас очевидно, что тот, кто владеет данными, которые генерируют люди и машины, может управлять миром — каждый своим. Более того, это выражение в первую очередь справедливо для работников нефтяной отрасли, ведь для них обработанные данные ведут как раз к новой добытой нефти.
Впрочем, у не знакомых с тем, как устроена нефтедобывающая промышленность, может сложиться впечатление, что эта индустрия сегодня несильно отличается от того, какой она была и на заре своего становления. Бури скважину, ставь вышку и качай нефть — вот и все. Однако от истины это очень далеко. Сегодня нефтяное месторождение ничуть не менее технологично, чем ядерный реактор, а современные нефтяники работают с данными не хуже специалистов в IT-компаниях.
ТЭК в настоящее время и вовсе один из лидеров по применению цифровых технологий. В условиях нестабильных цен на нефть и ухудшения качества ее запасов на планете в компаниях обострилась конкуренция за новые цифровые инструменты для ее рентабельной и экологичной добычи. И чтобы достичь максимальной эффективности, нефтяники в первую очередь используют новые возможности Индустрии 4.0.
Технологии позволяют соединять в единое информационное пространство все многообразие данных и интегрировать их в процесс принятия управленческих решений с минимальным участием человека.
И российские, и глобальные нефтегазовые компании «хорошо умеют считать деньги», говорит руководитель нефтегазового сектора практики «Технологии» «Accenture Россия» Татьяна Берштейн, добавляя, что от каждой инициативы, связанной с применением цифровых технологий, и искусственным интеллектом в частности, они ожидают кратной отдачи в короткие сроки — от одного года до трех лет. «И этот эффект вполне достижим. По самым скромным оценкам, российские компании инвестируют в проекты внедрения решений продвинутой аналитики и искусственного интеллекта миллиарды рублей. Экономический эффект от них измеряется уже десятками миллиардов рублей», — заключает она.
BP в обзоре Technology Outlook 2018 года прогнозировала, что за счет технологического развития прирост извлекаемых запасов нефти в мире превысит 1 трлн баррелей к 2050 году при среднем снижении себестоимости добычи на 30%. Цифровизация должна обеспечить примерно треть от этого сокращения расходов. При этом максимальное влияние на снижение себестоимости добычи окажут технологии искусственного разума и когнитивных вычислений. «Искусственный интеллект прекрасно дополняет работу людей, сокращая зависимость от простых человеческих ошибок и добавляя экспертное мнение, в любых процессах нефтедобывающей компании — от исследования месторождения до консервации скважины», — подтверждает Татьяна Берштейн.
Именно такие разработки активно используют в «Газпром нефти» — в частности, когнитивную систему подбора внутрискважинных операций. Это решение предназначено для прогнозирования эффективности кислотных обработок так называемой призабойной зоны — примыкающих к скважине геологических пластов. Цель таких обработок — вновь повысить продуктивность работы скважин, где с годами добыча нефти начала снижаться. И теперь ИИ помогает нефтяникам буквально давать «зрелым» месторождениям вторую жизнь.
При среднем жизненном цикле одной скважины в 20 лет в процессе ее эксплуатации призабойная зона проходит через 7–10 кислотных обработок. В среднем каждый год «Газпром нефть» проводит такие операции на 500 скважинах.
Действие используемой нефтехимии направлено на горные породы, в порах которых содержится нефть: к таким относятся, к примеру, различные виды песчаников и известняков. С ее помощью поры горной породы очищаются — растворяются мельчайшие частицы, которые со временем забивают поры и ухудшают фильтрующую способность. В результате под давлением пласты начинают более интенсивно пропускать нефть к скважине. Далее процесс можно сравнить с насыщенной водой губкой, которую сжимают в руках, проводят аналогию в компании. Однако находится такая «губка» на глубине 2–3 км под землей.
По сути, речь идет о стимуляции нефтедобычи. Что делает система? В нее заложена уникальная база результатов кислотных обработок скважин со всех нефтепромыслов «Газпром нефти» из разных регионов, а также максимально доступное количество геолого-промысловой информации по конкретному месторождению. Кроме того, учитывается история работы каждой скважины, количество примеси воды в добываемой нефти и еще более 50 различных параметров. На основе этих данных алгоритмы помогают специалистам подбирать перспективные скважины, где кислотная обработка способна повысить нефтедобычу. Вдобавок система ранжирует каждую из них по уровню экономического потенциала. Программа выдает прогноз нефтедобычи по ним на 120 дней после кислотной обработки и предоставляет расчет индекса прибыльности.
Возможности искусственного интеллекта уже протестированы на скважинах Южно-Приобского месторождения «Газпром нефти»: математическая модель показала вдвое лучший результат по сравнению с работой специалиста. Так, при ручной обработке промысловых данных процент низкоэффективных обработок (когда дополнительная добыча нефти по итогам обработки невысокая и не окупает затраты на саму обработку) может достигать трети от проведенных операций. Модель же показывает вдвое лучший результат на тех же данных — до 20%. За счет снижения доли неуспешных обработок и повышается эффективность инвестиций.
Экономический эффект от тиражирования такой системы на активах «Газпром нефти» оценивают в компании в 100 млн руб. в год. Он складывается из двукратного сокращения количества неэффективных операций с кислотной обработкой скважин, повышения рентабельности нефтедобычи и сокращения на четверть ручного труда. В планах «Газпром нефти» в 2021 году применить когнитивную программу на других активах в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах.
Автоматизированную систему можно считать новинкой для отрасли. «Газпром нефть» уже подала документы на регистрацию патента и будет оценивать потенциал коммерциализации решения на рынке по итогам завершения новых испытаний.
Проекты «Газпром нефти» генерируют петабайты данных — это исследования геологии и сейсмики, информация по бурению и добыче со скважин, сигналы различных датчиков и электрооборудования, говорит начальник отдела стратегических инициатив «Газпром нефти» Ярослав Кононов. По его словам, такие масштабы открывают большие возможности для машинного обучения и использования искусственного интеллекта. «Эти технологии позволяют нам выявлять нестандартные взаимосвязи данных и находить в них новые источники роста эффективности, а также ускорять рутинные операции. К 2030 году благодаря своей цифровой трансформации „Газпром нефть“ планирует на 30% сократить период и стоимость геологоразведки, в два раза оптимизировать сроки получения первой нефти с месторождений и на 40% ускорить реализацию крупных проектов добычи нефти и газа», — заключает он.