От недр до нейросетей, когда интеллект становится новым буровиком

Интеллект под давлением. Как ИИ перестраивает нефтегаз

Искусственный интеллект в российской нефтегазовой отрасли уже перестал быть диковинкой. За последние три года количество компаний, использующих цифровые системы, выросло почти вдвое. По данным Минэнерго, к 2024 году 58% предприятий топливно-энергетического комплекса применяют ИИ-решения, а к 2027-му их станет не менее 70%. За горизонтом – колоссальный потенциал: экономический эффект от цифровизации может достигнуть триллиона рублей, а к 2040 году приблизиться к трём триллионам.

Где алгоритмы бурят быстрее геологов

В нефтегазовой компании «Газпром нефть» уже внедрены нейросетевые инструменты для обработки сейсмических данных. Цель — ускорить анализ и повысить точность исследований без роста затрат. «Мы создаем набор алгоритмов, который позволит получать достоверные результаты интерпретации данных при поиске месторождений за минуты, а не за месяцы», — объясняет Иван Жданов, руководитель проекта НОЦ «Газпромнефть-Политех».

Эта система способна построить трёхмерную модель залежей и подсказать, где выгоднее бурить. Умная программа оценивает физические параметры горных пород, заполняет пробелы в данных и помогает найти новые перспективные участки. «Раньше подобный анализ занимал недели, теперь мы можем всё увидеть почти в реальном времени», — рассказывают специалисты центра.

Благодаря сотрудничеству с «Газпром нефтью» алгоритмы проходят проверку не только на искусственных моделях, но и на реальных полевых данных. В ближайшие два года планируется интегрировать технологию в действующие системы разведки.

Цифровая разведка для сложных запасов

Российская нефтегазовая отрасль всё чаще сталкивается с трудноизвлекаемыми запасами, где необходима точность буквально в миллиметрах. Каждый неудачный буровой цикл обходится предприятиям в миллионы. Именно здесь ИИ становится союзником: обработка сигналов, анализ керна, построение образцов пород — всё это можно поручить интеллектуальной системе.

«Нейросети видят закономерности, которые иногда ускользают от человеческого глаза», — отмечает один из инженеров проекта.
Синтетические модели и архитектура Swin Transformer, изначально созданная для компьютерного зрения, неожиданно оказались крайне полезными при интерпретации сейсмических карт. Такой подход позволяет не только экономить ресурсы, но и восстанавливать утраченные фрагменты данных, добиваясь более точных прогнозов без необходимости бурить лишние скважины.

Люди и алгоритмы. Партнёрство, а не конкуренция

Современный интеллект не работает в вакууме. Для успеха необходим союз программистов и специалистов-практиков: геофизиков, геологов, инженеров. Только на стыке знаний возможно создание действительно применимых решений. Сегодня в нефтегазе всё активнее формируются команды, где цифровизация становится естественным элементом профессиональной культуры.

Как подчеркивают эксперты, предприятиям нужны не просто ИТ-продукты, а готовые модули, которые можно встроить в существующие экосистемы. В противном случае разработки останутся научными экспериментами.

Препятствия на пути к автономной добыче

Переход к полностью интеллектуальной геологоразведке — лишь вопрос времени. Но вместе с преимуществами появляются и новые вызовы. Один из них — информационная безопасность: централизация процессов повышает уязвимость корпоративных систем. Второй — феномен «черного ящика». Порой даже создатели не могут объяснить, почему алгоритм выдал тот или иной результат.

«Более 90% специалистов готовы использовать интеллектуальные инструменты, но пока не могут полностью доверить им принятие решений», — признают в отрасли.
Решением может стать разработка объясняемых моделей, которые позволяют интерпретировать ход вычислений. Тогда цифровая система превратится не в замену инженера, а в надежного помощника, с которым можно спорить и соглашаться.

Перспектива нового поколения

В ближайшие два-три года нефтегазовая отрасль планирует перейти к масштабному внедрению ИИ. По оценке экспертов, именно тогда появятся комплексные автономные системы, способные предлагать готовые решения — от разведки месторождения до управления добычей в режиме реального времени.

Для ускорения этого процесса важно не только финансирование, но и поддержка государства. Программы вроде «Приоритет-2030» создают платформу для таких проектов. Немаловажно также развитие образовательной базы и подготовка кадров, которые смогут работать с новыми инструментами на практике.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в нефтегазовом секторе уже перешло из стадии экспериментов в фазу устойчивой технологической эволюции. Интеллектуальные системы становятся не просто инструментом прогнозов, а частью логики управления ресурсами. Они позволяют снизить риски, ускорить процессы поиска и эксплуатации месторождений, а заодно повысить точность каждого решения. И хотя впереди остаются вызовы — от прозрачности алгоритмов до защиты информации, — курс на цифровую трансформацию в энергетике уже стал необратимым. Это шаг не только в сторону эффективности, но и в сторону нового понимания того, как человек и интеллект могут работать вместе в глубинах земной коры.