Нефть разбавляют цифрой

Нефтегазовые компании России стремительно трансформируются благодаря внедрению современных технологий: искусственный интеллект помогает оптимизировать рабочие процессы — от разведки месторождений до логистики и безопасности. По данным Минэнерго,
в настоящее время почти 60% компаний используют ИИ в своей работе, к 2027 году этот показатель может достичь 70%. Эксперты предупреждают, что на пути к этому показателю есть серьезные проблемы.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Российский топливно-энергетический комплекс (ТЭК) занимает третье место в стране по уровню готовности к внедрению искусственного интеллекта (ИИ), считает вице-премьер Александр Новак. Об этом он в январе рассказал в статье для журнала «Энергетическая политика».

Министерство энергетики страны в конце апреля сообщило, что к концу прошлого года 58% российских нефтегазовых компаний уже внедрили технологии ИИ. Это вдвое больше, чем в 2022-м. По прогнозам ведомства, к 2027 году 70% предприятий ТЭК будут применять ИИ в своей работе. «Сегодня мы видим, что накопленный опыт в сфере цифровой трансформации и импортозамещения становится нашим конкурентным преимуществом. Наша задача — не просто реагировать на вызовы, а формировать повестку технологического развития, создавая условия для опережающего роста нового технологического уклада», — заявил заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев.

Опрошенные «Ъ—Газ.Нефть.Технологии» подтверждают, что российские нефтегазовые компании активно используют ИИ в своей работе. Основатель digital-агентства WebSiberia Арег Варданян уверен, что внедрение ИИ перестает быть экспериментом и становится практической необходимостью для нефтегазовых компаний. «В отрасли с высокой ценой простоя и строгими требованиями безопасности ИИ помогает автоматизировать рутинные операции, лучше управлять рисками и повышать эффективность процессов. Алгоритмы способны за минуты проанализировать огромные массивы данных и тем самым ускорить принятие обоснованных решений специалистами», — рассказывает господин Варданян.

Компании применяют ИИ для решения широкого спектра задач. «ИИ позволяет анализировать рыночные тенденции и потребительские предпочтения, что способствует более точному планированию поставок и доставки углеводородов до конечных потребителей. Системы, основанные на ИИ, обеспечивают оптимизацию логистических цепочек, минимизируя затраты и повышая безопасность транспортировки, что особенно важно в условиях повышенных требований к охране окружающей среды», — рассказывает директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта ИТ-компании BIA Тechnologies Михаил Красильников. Эксперт отмечает, что на этапе производства нефти и нефтехимии алгоритмы ИИ играют важную роль в моделировании химических реакций и синтеза, что позволяет разрабатывать более эффективные катализаторы и реагенты.

Это, в свою очередь, способствует повышению качества конечной продукции и снижению затрат на переработку углеводородов.

Также важным аспектом является применение ИИ-алгоритмов в геологоразведке. «Современные технологии позволяют оптимизировать расположение буровых установок и добывающего оборудования. Это увеличивает продуктивность разработки месторождений и минимизирует экологические риски. Системы мониторинга и видеоаналитики, использующие ИИ, помогают оперативно выявлять и локализовывать места разливов углеводородов, обеспечивая соблюдение норм производственной безопасности», — говорит господин Красильников.

Директор по развитию инжиниринговой компании ООО «Энергия Плюс» Павел Марышев рассказал, что самым распространенным форматом привлечения ИИ к работе на нефтегазопромыслах является создание «цифровой скважины», которая позволяет в режиме реального времени собирать актуальную информацию о технологическом процессе, о состоянии оборудования, объемах добычи и геологии процесса. Он отмечает, что крупнейшие компании — «Газпром нефть», «Лукойл», «Татнефть», «Зарубежнефть» — активно внедряют цифровые инструменты, в том числе на базе ИИ, в технологический процесс.

Технологии ИИ уже изменили подходы к прогнозированию опасных событий на объектах промышленности, особенно на опасных производственных объектах. Аналитик Дирекции комплексной безопасности «Национальной компьютерной корпорации» Андрей Медведев рассказывает, что ИИ выполняет такие задачи, как мониторинг изменчивых данных в динамике, фиксацию и оценку отклонений, формирование прогнозов — как путем предоставления вероятности возникновения опасной ситуации, исходя из накопленной исторической перспективы происшествий, так и с помощью подробного описания масштабов и возможного хода развития событий, в случае, если опасное событие уже началось. Также в зависимости от характера конкретного события ИИ может предложить меры по реагированию на него, при этом с учетом имеющихся у предприятия возможностей в плане техники и личного состава. «Это принципиально отличается от реактивного подхода (сломалось — чиним). Современные инструменты, использующие возможности ИИ, непрерывно обрабатывают данные о критических параметрах внешней среды, анализируют полученную информацию и выявляют вероятные опасные события любого характера, позволяя людям заблаговременно подготовиться к ним. И все это происходит в режиме реального времени и без участия человека», — говорит господин Медведев.

Эксперт в области цифровых технологий, охраны труда, нейронных сетей и Al-ИИ Ильдар Саттаров рассказывает, что компания «Газпром нефть» разработала программу «Когнитивный геолог», которая обрабатывает геофизику, строит цифровые модели месторождений. «Анализ, который раньше длился полгода, теперь занимает пару недель», — говорит эксперт. Компания «Роснефть», по его данным, разработала программу «Цифровое месторождение». «Полная цифровизация — от датчиков на трубе до алгоритмов, отслеживающих движение людей и техники. Плюс — цифровой конт-роль за СИЗ и экстренными ситуациями», — рассказывает господин Саттаров. Компания «ЛУКОЙЛ» разработала программу «Ватьеганского месторождения». «Более 3000 цифровых двойников скважин. Все автоматизировано — от пласта до пункта подготовки нефти. Итог — рост КПД и снижение затрат», — рассказывает эксперт.

ИИ в Башкирии

Нефтегазовые предприятия Башкирии также используют в своей работе ИИ. В прошлом году региональный минпром сообщал «Ъ-Уфа», что 15% промышленных предприятий республики активно применяют в своей работе машинное/компьютерное зрение и еще 20% компаний тестируют технологии в пилотном режиме. Уточнить, сколько из них выпадает на долю компаний ТЭК, в министерстве затруднились.

Опрошенные «Ъ — Газ.Нефть.Технологии» эксперты отмечают, что «компании внедряют ИИ в тех областях, где видят прямую выгоду». «Помимо классических задач — прогнозирование, контроль качества — технологии применяются для проектирования и разработки инженерных систем, повышения эффективности работы технологических установок», — рассказывает заместитель технического директора по автоматизации АО «Форт Диалог» Фаяз Шмельков.

С ним согласен директор по стратегии ООО «Медиалюкс», генеральный директор ООО «Атриум» Валерий Бреконкин. Он добавил, что ИИ также используется практически на всех этапах работы: добыча, производство и сервис. «Одно из ключевых направлений — это организация затрат, особенно в сфере закупок. Например, компании сталкиваются с проблемой, когда один и тот же товар фигурирует под разными названиями: «опора качения» или «подшипник». ИИ, как в сервисе «Росдекс», решает эту задачу, сопоставляя данные и минимизируя неликвидные остатки», — рассказывает эксперт. По его словам, с помощью ИИ также можно сократить сроки процедуры при закупке крупных лотов: ИИ быстро анализирует предложения поставщиков, определяет начальную цену контракта.

Директор по развитию цифровых проектов ГК Softline Роман Инюшкин рассказал, что «Газпром нефтехим Салават» успешно использует разработанную компанией цифровую модель, которая помогает перейти от формального регламента к управлению ремонтами на основе реального состояния объектов. Это позволяет не только экономить ресурсы и снижать риск внеплановых остановок, но и добиваться ощутимых результатов: сокращения времени на экспертизу проектной документации до 5%, уменьшения длительности незапланированных простоев на 30%, а также снижения до 40% временных затрат на выяснение причин срывов сроков благодаря централизованному хранению всех инженерных данных.

Также эксперты приводят примеры решений, которые активно использует в своей работе компания «Башнефть» (дочка «Роснефти»). «Наиболее известные кейсы связаны с оптимизацией производства компании «Башнефть». Там же внедрено компьютерное зрение, фиксирующее нарушения техники безопасности, за счет чего с 2021 года на предприятии на 30% снизился травматизм. Также компания внедряет систему мониторинга состояния водителя на транспортных средствах», — рассказывает Андрей Медведев.

Напомним, ранее в пресс-службе «Роснефти» «Ъ-Уфа» сообщали, что до конца 2024 года компания планировала оборудовать системами мониторинга 268 транспортных средств.

Также в компании сообщали, что на базе Илишевского месторождения «Башнефти» был внедрен проект «Цифровое месторождение», который является собственной разработкой «Роснефти». Эта программа позволяла удаленно корректировать режим работы скважин и любого другого оборудования. Внедрение этого решения помогло сократить потери нефти на 10% от предотвращения остановок за счет корректировки режимов работы установок электроприводного центробежного насоса и более чем на 71% за счет оперативного выявления обрыва ремней на штанговых скважинных насосных установках. Также почти на 45% сокращены логистические затраты за счет применения дистанционного управления по скважинам, выведенным на верхний уровень.

Фаяз Шмельков рассказывает, что республиканские нефтегазовые компании не только используют уже готовые технологии ИИ, но и заказывают программы под собственные нужны. Валерий Брекоткин отмечает, что стоимость разработки программы варьируется от 1 до 10 млн руб. и зависит от объема обучающих данных. «Важнее соотношение затрат на разработку и поддержку с пользой для бизнеса. Оптимальное соотношение 1:10», — говорит эксперт.

Эксперт, пожелавший остаться неизвестным, отметил, что уровень цифровизации нефтегазовых предприятий Башкирии достаточно высок, так как большинство из них являются «дочками» крупных российских игроков рынка, поэтому там корпоративные стандарты и решения внедряются достаточно быстро.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Проблемы есть, решение найдется

Несмотря на очевидные перспективы, отрасль сталкивается с рядом серьезных проблем. Ильдар Саттаров называет эти проблемы не «поверхностными, а системными». «Во-первых, это старая инфраструктура, поэтому многие объекты не готовы к ИИ: нет нужных сенсоров, нет цифрового следа, есть только бумажные журналы и ручные таблицы. Во-вторых, это высокие затраты на разработку и обучение моделей, покупку оборудования. Но в условиях волатильного рынка и санкций каждый рубль считается дважды. В-третьих, дефицит кадров. Нужны люди, которые понимают отрасль и умеют говорить на языке данных. Таких — по пальцам пересчитать», — рассказывает эксперт. Также он обращает внимание на пробелы в законодательстве. «Нет универсальных стандартов. Вопросы безопасности, сертификации, интеграции — все это пока решается точечно», — считает господин Саттаров. С ним согласен Фаяз Шмельков. «Ключевая проблема — отсутствие нормативной и правовой базы, особенно для АСУТП на опасных производственных объектах. Вопросы детерминированности и поведения систем с ИИ остаются открытыми», — говорит господин Шмельков.

Валерий Брекоткин называет еще одной основной проблемой — качество данных для обучения. Также, по его мнению, нужны специалисты, которые обеспечат корректные данные и их регулярное обновление.

Директор департамента ИИ и анализа данных в ICS-Consulting Алексей Краснер обращает внимание на недостаток зрелых отечественных решений и сложности с их интеграцией.

Ильдар Саттаров отмечает, что движение в сторону решения этих проблем «есть, и оно набирает силу». Например, компании разрабатывают собственные программные решения. ««Роснефть», с «РН-ГРИД», «Газпром нефть» с «Когнитивным геологом», ЛУКОЙЛ с цифровыми двойниками — это уже не пилоты, а работающие инструменты», — говорит эксперт. Кроме этого, по его словам, компании объединяются в кластеры, альянсы, акселераторы и совместно разрабатывают, тестируют, внедряют. По его словам, и государство разрабатывает меры поддержки для ИТ-проектов.

Управляющий партнер компании «Пролеум» Максим Дьяченко среди основных проблем отмечает нехватку знаний, отсутствие системного подхода и низкую вовлеченность персонала.

«Чтобы этого избежать, мы сначала обучили более 50% сотрудников — они прошли курсы, подобранные под специфику их департаментов. Далее каждый департамент получил цель реализовать не менее двух проектов по оптимизации процессов с использованием ИИ. Мы поощряем обмен лучшими практиками между командами. Это позволяет не только масштабировать успешные решения, но и формировать цифровую культуру внутри компании», — делится опытом эксперт.

Рутину — ИИ, контроль — человеку

Эксперты уверены, что несмотря на то, что ИИ существенно помогает в работе, заменить человека на 100% он не сможет. Андрей Медведев говорит, что ИИ — это инструмент, который избавляет от рутинной работы, ускоряет обработку огромных массивов данных и так далее. «Технология не освобождает от юридической ответственности, а Ростехнадзор требует человеческого подтверждения критических решений. Например, в разведке и добыче. Также никто не застрахован от ошибок алгоритмов», — говорит эксперт. Он обращает внимание на нехватку исторически накопленных данных, которые необходимы для эффективного машинного обучения. «Все это говорит о необходимости сохранения гибридного подхода: ИИ замечает то, на что человек мог не обратить внимания, и предлагает различные меры по решению проблемы, но что именно нужно делать — решает человек. Кнопки «да» или «нет» всегда должен нажимать человек», — заключает эксперт.

С ним согласен Роман Инюшкин. Он отмечает, что ИИ способен формировать точные прогнозы и сценарии, но доверие к результату требует обоснованной математической модели и прозрачной архитектуры. «На практике мы говорим не об исключении человека из контура принятия решений, а о перераспределении ролей: рутину — ИИ, контроль — оператору. Особенно в условиях промбезопасности: любое нештатное событие должно оставаться под контролем человека», — считает Роман Инюшкин.

«ИИ не заменит эксперта, а только усиливает его возможности. Система может выявить аномалию и предложить рекомендацию, но финальное решение остается за инженером. Такой тандем повышает надежность: специалист экономит время на анализе данных, но сохраняет контроль над ситуацией», — говорит Арег Варданян.

Мария Булаева