Как ИИ формирует будущее нефтегазовой отрасли

От систем компьютерного зрения, которые обеспечивают безопасность сотрудников на буровых платформах, до алгоритмов, предотвращающих дорогостоящие простои заводов, ИИ меняет подход к работе нефтегазового сектора. В этой колонке Эшли Вулдридж, технический директор Lenovo Infrastructure Solutions Group на Ближнем Востоке, в Турции и странах Африки, рассказал о примерах решений на базе ИИ, оказывающих влияние на развитие отрасли.

Компьютерное зрение качественно преобразует операционную деятельность компаний. Поэтому многие из них постоянно расширяют область его использования. Аналитические модели широко применяются в нефтегазовом секторе для профилактического обслуживания, но компьютерное зрение (за счёт того, что предлагает круглосуточный 360-градусный обзор происходящего на объекте) позволяет масштабировать такой превентивный мониторинг на другие направления. Примером может служить внедрение видеоаналитики для отслеживания ношения СИЗ на производственных объектах — эта технология во время COVID использовалась для распознавания ношения масок. Поэтому, при наличии необходимой ИТ-инфраструктуры, вы имеете возможность (при гораздо меньших дополнительных затратах) добавить больше вариантов использования компьютерного зрения/видеоаналитики для решения большего количества производственных проблем.

В нефтегазовом секторе развёртывание датчиков Интернета вещей (IoT) в опасных средах (таких как скважины, буровые установки и другие объекты с высоким риском) усложнено из-за строгих требований безопасности и высоких затрат. Компьютерное зрение позволяет преодолеть эти ограничения, так как с его помощью можно обеспечить предиктивный мониторинг с безопасного расстояния. Проще говоря, разместить камеры за пределами этих зон. К другим важным областям применения компьютерного зрения в этом секторе относится обеспечение мер безопасности на действующих объектах, обнаружение коррозии, утечек, наблюдение за измерительными приборами и т.п.

Разработчик в области машинного обучения и искусственного интеллекта — компания nybl, входящая в экосистему поставщиков ИИ-решений Lenovo AI Innovators, имеет примеры успешного использования ИИ в нефтегазовом секторе. С помощью этой технологии с датчиков на нефтяных скважинах в режиме реального времени собираются данные о вибрации, температуре, давлении и других показателях. Интегрируя эти данные, искусственный интеллект nybl помогает предсказать потенциальные отказы, сократить время простоя на 97%, повысить производительность на 15-20% и продлить срок службы бурового и разведывательного оборудования на 30%. nybl также создает ИИ-модели, способные анализировать поведение человека с помощью компьютерного зрения, и проводит исследования перспективных направлений использования этой технологии в нефтегазовой отрасли для разведки и добычи.

Международная нефтегазовая компания ENOC имеет одну из крупнейших в ОАЭ сетей заправочных станций: 200 распределенных по всей стране точек, в которых, помимо продажи топлива, оказываются услуги мойки, замены масла и ремонта автомобилей. Компания развернула гибридное облако на всех своих станциях технического обслуживания и использует компьютерное зрение (с сохранением конфиденциальности, без распознавания лиц или номерных знаков) для улучшения обслуживания клиентов. С помощью этой технологии ENOC управляет контентом, демонстрируемым на цифровых информационных экранах, ведёт мониторинг курения вблизи своих заправочных станций.

В разведку нефтяных шельфов и газовых месторождений ИИ уже привнес колоссальную оптимизацию. При разработке месторождений приходится иметь дело с огромными объёмами сейсмических и геологических данных. Высокопроизводительные вычисления и алгоритмы искусственного интеллекта могут осмыслить эти данные, быстро и точно определяя перспективы исследуемого ландшафта. Сочетание прогнозного ИИ-моделирования и алгоритмов оптимизации с обратной связью помогает повысить эффективность работы добывающего оборудования за счёт регулировки его параметров в режиме реального времени и управлять скоростью откачки сырья.

ИИ может помочь предотвратить остановку производства, которая, как правило, сопровождается огромными финансовыми потерями для предприятия. Мировой энергетический гигант Woodside Energy использует алгоритмы ИИ для обнаружения и предотвращения инцидентов с пенообразованием на своём заводе по производству сжиженного природного газа Pluto в Западной Австралии. Такие инциденты требуют остановки завода, каждая из которых обходится собственнику в 300 млн долларов упущенной выгоды. Компания внедрила систему искусственного интеллекта, которая обнаруживает ранние признаки пенообразования. Облачная платформа IoT собирает данные с 10 000 датчиков внутри и вокруг установок отвода кислых газов на заводе. Система посылает предупреждения о вспенивании задолго до того, как оно произойдет, а это означает, что завод может скорректировать операции или выполнить плановое техническое обслуживание и предотвратить негативные последствия для бизнеса.

Большие языковые модели (LLM) также начинают находить применение в этом секторе. Раньше, когда производитель нефти хотел спрогнозировать какие-либо показатели бизнеса, ему требовалось запустить достаточно сложные и небыстрые бизнес-процессы (сбор данных, анализ, бизнес-планирование и т.п.), в результате чего руководитель получал одноразовый отчет с нужными показателями. Теперь, когда модели могут писать и запускать код, этот процесс может быть решен проще и в считаные минуты. Вы можете задать вашему ИИ-агенту (строящемуся на базе LLM) вопрос в виде обычного текстового задания, система сама напишет код, запустит его, осуществит поиск и анализ необходимых данных и немедленно выдаст вам отчет.

Компании нефтегазовой отрасли обычно имеют дело с конфиденциальными данными, поэтому делают выбор в пользу частных, адаптированных к индустриальной специфике, LLM. С помощью LLM можно повысить доступность рабочей документации для персонала, упростить и систематизировать её содержание и хранение, оптимизировать огромное количество бизнес-процессов. Обучают корпоративные LLM таким образом, чтобы они были очень специфичными и умели получать данные только из надёжных источников, так компании добиваются максимальной точности и ценности для бизнеса.

***

Искусственный интеллект и передовые технологии, основанные на его применении, такие как компьютерное зрение, LLM, предиктивная аналитика и высокопроизводительные вычисления, обладают огромным потенциалом в нефтегазовой отрасли. Помимо оптимизации бизнес-процессов и повышения уровня безопасности искусственный интеллект помогает компаниям принимать более обоснованные решения и адаптироваться к изменениям рынка, что в итоге формирует долгосрочную ценность для акционеров.

Xiaomi и Infinix интегрируют DeepSeek в смартфоны

Alibaba планирует вложить $53 млрд в облачную и ИИ-инфраструктуру

В мажилисе презентовали законопроект об ИИ