Искусственный интеллект активно практикует почти во всех сферах бизнеса: от ритейла до финансов. Удачно дебютировал он и в нефтегазовом секторе. Например, ИИ уже меняет фундаментальные подходы к планированию бурения, управлению добычей и выбору технологий для увеличения нефтеотдачи пластов. Для отрасли, где каждая ошибка стоит миллионов, ИИ становится не модой, а фактором выживания. Генеральный директор ООО "Газ Сервис Консалтинг" Елена Газизянова рассказала, как ИИ меняет принятие решений в нефтегазовом секторе.

От интуиции к алгоритмам

Долгое время нефтегазовая индустрия держалась на инженерной интуиции и опыте. Сегодня же современное месторождение генерирует терабайты данных: давление, температура, сейсмика, химический состав, телеметрия оборудования. В таких условиях способность принимать быстрые и точные решения становится главным конкурентным преимуществом. Об этом говорит и статистика: по оценкам аналитиков MarketsandMarkets, мировой рынок ИИ в нефтегазовой отрасли достигнет $4,2 млрд к 2027 году, демонстрируя среднегодовой рост на уровне 16%.

Искусственный интеллект проникает во все звенья производственной цепочки, от разведки до сбыта. И если раньше инженеру требовались недели, чтобы проанализировать один пласт. Сейчас алгоритм машинного обучения делает это за часы, выявляя закономерности и предлагая сценарии поведения залежей.

Я думаю, что уже через 5-10 лет конкурентоспособность нефтегазовых компаний будет определяться не столько объемом добычи, сколько скоростью и точностью принятия управленческих решений. Однако в этой трансформации важно избежать иллюзий: ни один, даже самый совершенный алгоритм, не заменит здравого инженерного смысла и профессионального опыта. ИИ может предложить десятки вариантов, но выбрать единственно верный, учитывая все риски, способен только человек.

Таким образом технологии только повышают ценность человеческой экспертизы, которая была и остается фундаментом всей нефтегазовой инженерии.

Как искусственный интеллект уже помогает в нефтегазе

Геологоразведка и анализ сейсмических данных. Обработка сейсмических данных - одна из самых ресурсоемких задач. Нейросети, обученные на тысячах примеров, анализируют геофизические данные, строят вероятностные модели, предсказывают зоны максимальной нефтенасыщенности. Алгоритмы компьютерного зрения умеют также идентифицировать разломы, соляные купола, которые человеческий глаз может упустить. Например, в своих проектах мы используем модели, которые помогают оценивать поведение залежей при закачке CO₂, прогнозировать распределение давления и рассчитывать эффект от закачки. ИИ позволяет инженеру увидеть несколько сценариев развития процесса и выбрать оптимальный режим работы.

Оптимизация бурения. Создание "цифровых двойников" месторождений и отдельных скважин - еще один тренд в нефтегазе. Искусственный интеллект в реальном времени получает данные с тысяч датчиков (давление, температура, состав флюида, вибрация оборудования). Машинное обучение анализирует эти потоки и выдает рекомендации по оптимизации режимов работы. Например, система может посоветовать изменить угол наклона при наклонно-направленном бурении или скорректировать работу электроцентробежного насоса, чтобы предотвратить его преждевременный износ. Предиктивная аналитика позволяет прогнозировать отказы оборудования за недели до их возникновения, превращая дорогостоящий реактивный ремонт в плановое обслуживание.

Управление добычей. ИИ-системы анализируют динамику фонда скважин, выявляют отклонения в дебите, прогнозируют обводнение и подсказывают, когда стоит изменить режим эксплуатации. В результате инженер принимает решение быстрее, имея на руках не догадки, а обоснованные прогнозы. Подобные решения уже внедряются в крупных российских компаниях: например, "ЛУКОЙЛ" применяет нейросетевые модули для управления разработкой зрелых месторождений, а "Роснефть" развивает проект "цифрового месторождения" с цифровыми двойниками и ИИ-алгоритмами для оптимизации добычи.

Есть определенный тренд в нефтегазовой отрасли - спрос на узкоспециализированные цифровые решения. Поэтому крупные нефтяные компании все чаще обращаются к специализированным подрядчикам в области цифровых технологий. Несмотря на собственные IT-платформы и элементы "умных месторождений", им требуется экспертиза в узких областях. Например, у нас - это моделировании длительной закачки CO₂ на заводнение и подборе режимов для циклической закачки CO₂. Как показывает практика, небольшие технологические компании оказываются более гибкими в решении таких задач. Поскольку предлагают не универсальные программные продукты, а адаптированные инженерные решения под конкретные геологические условия и производственные задачи.

Что мешает "умной нефти"

Как и везде ИИ сталкивается с типичными проблемами. Среди них, например, несовместимые форматы, пропуски измерений.

Особенно остро проблема данных проявляется в цифровых платформах для оптимизации добычи и управления месторождением. Если в исходных данных появляются пропуски или некорректные измерения, модель может:

• выдать искаженный прогноз дебита или давления,
• неверно оценить остаточные запасы или степень выработки пласта,
• предложить неоптимальный режим закачки или работы фонда скважин.

Результат - неправильные инженерные решения, потеря времени, ресурсов и денег. Поэтому качество исходных данных и дисциплина замеров становятся критически важными, именно они определяют, насколько "умной" на самом деле будет нефть.

Также многие специалисты пока предпочитают человеческое решение, а не помощь алгоритмов. Я думаю, что задача у нас, как у представителей отрасли, выстроить доверие между человеком и машиной, создать прозрачные алгоритмы, понятные инженеру. Потому что как бы это банально не звучало, но алгоритм бесполезен, если инженер ему не доверяет или не может интерпретировать его результат.

Поэтому при использовании современных технологий в нефтегазовой отрасли важно помнить, что ИИ не вытесняет инженера, он меняет саму суть профессии. Он освобождает от рутинных задач и помогает специалисту сосредоточиться на важных задачах.