Зарубежные нефтегазовые гиганты начали экспериментировать с ИИ еще в 2016 году

Зарубежные нефтегазовые гиганты начали экспериментировать с ИИ еще в 2016 году. Наши потихоньку подтягиваются — но до массового использования еще далеко.

Сдерживающие факторы по мнению российских ученых и экспертов из сектора — кибербез, риск ошибки ИИ и банальная нехватка кадров. Сегодня в рубрике #аналитика читаем свежее исследование аудиторско-консалтинговой компании Kept о перспективах ИИ в нефтегазе.

Краткий экскурс в историю: еще в 2016 году Chevron и Shell запустили пилотные ИИ-проекты в прогнозной аналитике — машину натаскивали на выявление оборудования на грани отказа. Дальше — больше: в 2018 году ExxonMobil использовал ИИ для анализа сейсмических данных, а British Petroleum (BP) спустя два года вложил 1,5 млрд $ в ИИ-платформы для цифровизации добычи.

Звучит эффектно, но, по сути, инвестиции в ИИ в нефтегазовой отрасли идут скромными темпами. Если с 2016 по 2024 год всемирные инвестиции в ИИ подскочили с 34 млрд $ до 252 млрд $, то инвестиции в ИИ в нефтегазе с 2016 по 2024 год выросли всего с 1 млрд $ до 4 млрд $.

«Совершенно отсутствуют открытые объективные данные об эффективности и реальной производственной полезности подобных решений. Это косвенно свидетельствует о том, что результаты внедрения весьма противоречивы, а опыт использования этих решений и их апробации еще недостаточен», — пишут авторы исследования.

У нас в 2024 году на цифровизацию (включая ИИ) нефтегаза потратили 53 млрд рублей. При этом почти половина средств ушла на разработку и интеграцию ПО. Наши газовики, как пишут исследователи, сфокусированы на внедрении отечественных решений и платформ для анализа геологоразведочных данных, оптимизации добычи, предиктивной аналитики и компьютерного зрения.

Выхлоп от российских инвестиций в ИИ есть: геоданные обрабатываются на 40% быстрее (это срезало затраты на геологоразведку на 15–20%). Управление закачкой воды с помощью ИИ увеличило нефтеотдачу пластов на 7–10% и в 1,2 раза повысило ROI проекта в Пермском крае. Создание системы интеллектуальной предиктивной аналитики привело к снижению затрат на ремонт на 25% и уменьшению утечек на 30% на Ванкорском месторождении.

Но скепсис в отрасли все равно сохраняется: 50% опрошенных считают, что важным барьером остается кибербезопасность данных ИИ-моделей, а еще 48% не доверяют машинам из-за риска ошибок. Другая важная проблема — нехватка специалистов, которые разом разбираются и в отраслевой специфике, и в ИИ.

Короче, нефтегаз — отрасль консервативная, которой свойственны здоровый скепсис и осторожность — естественно, сопровождаемые экспериментами. Полное исследование, как обычно — в комментариях.