Нейросети от «Роснефти»

Как добывалось корпоративное ПО

Инструмент обучен на исторических данных о работе механизированного фонда скважин за период 2019–2025 годов. Программа анализирует данные, выполняет технологические расчёты и даёт рекомендации по оптимизации каждой скважины. Разработка зарегистрирована в качестве цифрового продукта в патентном ведомстве. Известно, что в 2025 году его применение уже принесло экономический эффект порядка 100 млн рублей.

Софтверное решение создано командой специалистов АО «Самотлорнефтегаза» и научного института компании ПАО «НК «Роснефть» в Самаре. Оно предназначается для оптимизации работы добывающих скважин Самотлорского месторождения – крупнейшего в России и одного из самых больших в мире. Месторождение расположено в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре, его разработка ведется с 1965 года.

Технологии на вырост

Компания «Роснефть» намерена расширить использование модели на другие месторождения – уже сейчас специалисты создают базы данных для обучения на новых активах. Развитие технологического потенциала является частью стратегии «Роснефть-2030». При этом компания считает технологическое лидерство ключевым фактором конкурентоспособности, инвестирует в развитие инновационной деятельности и использование прорывных технологических подходов.

Подобные корпоративные проекты углубляют отрасль, создавая в ней ранее не существующие ниши. Теперь цифровые нематериальные активы обретают все больший вес. Внутренний рынок алгоритмов, данных и ИИ-платформ может стимулировать развитие российской IT-экспертизы, аналитики данных, машинного обучения, Data Science индустрии.

Сергей Цивилев - министр энергетики Российской Федерации«Наша задача составить "цифровой двойник" всей отрасли, начиная от добычи нефти и заканчивая нефтехимическими продуктами, которые поступают в нашу экономику».

Из истории отрасли

С 2019 года известен международный опыт ряда добывающих компаний, применявших ИИ для предиктивного обслуживания насосов, компрессоров, бурового оборудования. В частности, пионером внедрения технологий профилактического обслуживания – помимо Shell и BP – была «Роснефть». Компания инвестировала в новейшие технологии для освоения неизведанных территорий в Арктике и на Дальнем Востоке, компенсируя снижение добычи на стареющих месторождениях.

С 2013 года компания последовательно внедряла технологии IoT для установок сжижения природного газа, нефтеперерабатывающих и нефтехимических заводов.

Непосредственно на Самотлоре цифровые методы разработки месторождения применялись с 2018 года. Для 10 производственных участков были созданы цифровые аналоги. Метод позволил повысить суточную добычу нефти до 0,5% и получить экономический эффект в размере 214 миллионов рублей. Инициаторами процесса стали сотрудники компании, проект был реализован при участии специалистов корпоративного научного института «Роснефти» в Самаре.

Проект по комплексной оптимизации процессов нефтеотдачи АО «Самотлорнефтегаз» был логическим продолжением развития концепции «Интеллектуальное месторождение», которую Общество внедрило первым в отечественной нефтедобывающей отрасли в 2013 году. Его итоговой целью была организация полного дистанционного контроля за производственно-технологическими объектами и процессами на месторождении.

В 2019 году на международном семинаре по IoT звучали сообщения о прорывных результатах увеличения добычи из скважин с тяжёлой нефтью. Широко распространённая техника закачки пара повышает нефтеотдачу пласта, использует тепловой и гравитационный потенциал для мобилизации и разбавления тяжёлой нефти на месте залегания. В отличие от традиционного моделирования закачки пара, основанного на принципах классической физики, машинное обучение обеспечило более точное описание эффективности. В итоге система рекомендовала оптимальный план распределения пара, увеличив добычу нефти на 3%.

На примере лидера

Таким образом, применение цифровых технологий помогает не только в обслуживании, но и в увеличении нефтеотдачи и оптимизации добычи трудноизвлекаемых запасов, что в долгосрочной перспективе влияет на повышение эффективности добычи.

«Роснефть» дает рынку важный сигнал: крупный игрок отрасли делает ставку на цифровые технологии. В среднесрочной перспективе можно прогнозировать рост роли отечественного ПО и ИИ в нефтегазе, поскольку потенциал для развития рынка Data Science и машинного обучения внутри России огромен. В долгосрочной перспективе нас ждет формирование кластера ИТ + добыча, когда нефтяные гиганты будут выступать как крупные заказчики цифровых решений, стимулируя российский технологический сектор. Важно, что данные инициативы полностью соответствуют государственной программе полной цифровизации отрасли.