Русский IT для русской зимы

В миллион раз быстрее

Переход от классических вычислительных методов к технологиям ИИ – важный отраслевой этап. Искусственный интеллект формирует инструменты для максимального продления производительности ПХГ в сезон отбора. Разработанная специалистами «Газпрома» нейросетевая 3D-модель, обученная на данных Кущевского ПХГ, считает «в миллион раз быстрее» традиционных 3D-пакетов вроде tNavigator. Если ранее сценарное моделирование занимало часы или дни, то теперь оно выполняется моментально.

Операционное управление меняется кардинально. Модель не просто рассчитывает текущие параметры, а выбирает оптимальные сценарии открытия и закрытия скважин с учетом изменяющейся погоды и нагрузки. И сохраняет суточную производительность хранилища до конца всего отопительного сезона. Это пример проактивного, а не реактивного управления критически важной инфраструктурой.

Ретроспектива и контекст: российские кейсы цифровизации

Проект с нейромоделью ПХГ продолжает тренд на цифровизацию российского ТЭК. Компании-лидеры уже несколько лет активно инвестируют в создание «цифровых двойников».

В частности, «Газпром нефть» реализует концепцию «Цифрового месторождения», где используются цифровые двойники и комплексные модели недр и активов. На Оренбургском нефтегазоконденсатном месторождении развернут цифровой двойник с сетью из более чем 800 автономных датчиков. Система предиктивной аналитики «ПРАНА» от РОТЕК, используемая в энергетике, демонстрирует кросс-отраслевой потенциал таких решений, прогнозируя дефекты оборудования за месяцы до их возникновения.

«В декабре, в начале сезона отбора, мы легко можем дать максимальную производительность. А как поступать дальше при изменениях погоды? Какие скважины закрыть, а какие открыть, если мы не знаем, что будет в январе, феврале. А если в марте вдруг придет резкое похолодание, как знаменитый циклон «Зверь с Востока»? С помощью нейромодели мы можем посчитать миллионы разных вариантов заранее. Такую схему мы уже отработали, в принципе она будет использоваться уже в этом сезоне отбора. Готовятся нейромодели по ряду других ПХГ».

Сергей Хан

замначальника департамента, начальник управления ПАО «Газпром»

Уже сегодня Россия располагает зрелой экосистемой разработчиков и заказчиков сложных промышленных IT-решений. Успех нейромодели «Газпрома» был бы невозможен без накопленного массива данных (Big Data) и компетенций, полученных в этих пилотных проектах.

Важно для всей IT-отрасли

Помимо тиражирования на другие ПХГ возможен перенос технологии на смежные отрасли (нефтедобыча, энергетика). А также интеграция более сложных метеоданных для учета климатических аномалий.

Важным условием устойчивости модели является создание резервных аналоговых систем управления. Ведь возможность сбоя в разгар зимы является вопросом национальной безопасности. Также в дальнейшем требуется разработка новой нормативной базы. Успешное преодоление «Газпромом» всех рисков внедрения новинки создаст прецедент и стандарты для всей российской high-tech промышленности.

Что дальше?

В ближайшие год-два состоится пилотное внедрение технологии еще на 2-3 хранилищах с публикацией первых измеримых KPI по эффективности. Модель будет активно совершенствоваться в части интеграции многофакторных сценариев, учитывающих климатические экстремумы.

На государственном уровне начнется дискуссия по стандартизации и сертификации ИИ-решений для критической инфраструктуры. Успех этого направления приближает реализацию амбициозной концепции «КиберТЭК» — создания цифрового двойника всей нефтегазовой отрасли России.

Таким образом, проект «Газпрома» — это важный шаг, который показывает: будущее отечественной добывающей промышленности и IT-сектора неразрывно связано, и их синергия способна порождать конкурентные преимущества глобального масштаба.