Шахтный реаниматор

Первооткрыватель года

Разработка сделала «Татнефть» лауреатом отраслевой всероссийской премии «Нефть и Газ 5.0». Первым местом в номинации «Первооткрыватель года» отмечена инновация, минимизирующая человеческий фактор на этапе возвращения скважин в режим эксплуатации. Это позволяет избежать остановок из-за некорректно выбранных параметров запуска.

Также система круглосуточно анализирует каждую скважину, создаёт задания и контролирует процесс эксплуатации, что значительно повышает оперативность. Ожидаемо уменьшается нагрузка на операторов. Кроме того, автоматизированный вывод скважин на режим позволяет унифицировать процесс и стандартизировать решения.

Внедренная система на базе ИИ не просто собирает данные с датчиков (SCADA/DCS), но и в реальном времени анализирует их, прогнозирует оптимальную траекторию запуска и автоматически подает управляющие команды. Это сокращает время вывода скважины на режим с нескольких часов до десятков минут.

«При внедрении экспертных систем решения, предлагаемых ИИ, рассматриваются как рекомендации, но окончательное решение принимает ответственный инженер. Рутинные или объёмные операции сбора и анализа данных, слежения за оборудованием могут быть отданы на откуп ИИ. Однако контроль и разработку новых идей надёжнее оставить за людьми. Дефицит квалифицированных кадров с навыками работы ИИ будет только расти, а алгоритмы скорее создадут новые рабочие места, нежели отберут существующие. Поэтому говорить о полной замене человека рано, пока не появится настоящий „общий искусственный интеллект” (AGI), сопоставимый с человеческим. И даже в этом случае ИИ-модели поначалу будут работать под контролем инженеров».

Антон Овчинников

начальник управления интегрированного моделирования ITPS

Результаты впечатляют: на 15% снизился показатель недоборов нефти и ускорился вывод скважин на режим. Также на 10% сократилось количество аварийных остановок.

Глобальная закономерность

Нефтегазовый сектор России переходит на новую ступень. Если ранее в фокусе был сбор данных и построение систем мониторинга, то сегодня на первый план выходят решения, способные активно управлять технологическими процессами. Кейс «Татнефти» является демонстрацией того, как российские IT-разработки проникают в самое сердце производственных операций.

Традиционно пуск скважин после ремонта – сложный, многоэтапный процесс, требующий постоянного вмешательства высококвалифицированного персонала. Операторы вручную регулируют параметры, основываясь на опыте и данных телеметрии. Часто это ведет к длительным простоям и существенным экономическим потерям.

Сегодня ИИ переходит от пассивной аналитики к активному управлению, что является качественным скачком в технологической зрелости.

Отраслевая отзывчивость

Для компании-оператора внедрение разработки обеспечивает прямой экономический эффект. Сокращение времени простоя (по прогнозам – на 70-80%) увеличит добычу и снизит операционные расходы. Так как себестоимость производства является ключевым конкурентным преимуществом, такие технологии критически важны.

В нефтегазовой отрасли России наступил момент признания жизнеспособности и зрелости отечественных AI-решений. Проекты, подобные описанному, а также роботизированная система адаптивного управления «Татнефти» и разработки в области прогнозирования аварий при бурении формируют мощный тренд. Они показывают, что российский ИИ готов решать не вспомогательные, а ключевые технологические задачи, обеспечивая технологический суверенитет в стратегической отрасли.

В российском IT-секторе настала пора открытия новых рынков. Спрос на сложные аналитические модели, способные интегрироваться с действующими промышленными системами, растет. Это стимулирует развитие не просто софта, а комплексных инжиниринговых решений, что выводит отечественных разработчиков на новый уровень.

Годные решения

Внутренние перспективы развития очевидны: решение будет тиражировано на другие месторождения, особенно с частыми ремонтными циклами. Логична и ожидаема глубокая интеграция в экосистему Промышленного интернета вещей (IIoT). В среднесрочной перспективе можно ожидать появления коммерческих модулей «пуск-автоматика» от ведущих поставщиков. Однако успех будет зависеть от решения ключевых рисков.

Главным вызовом является надежность и доверие. Ошибка в критической фазе запуска, которая может возникнуть из-за неверной интерпретации данных ИИ, может привести к аварии. Поэтому разработка строгих отраслевых стандартов валидации ИИ-моделей и создание «цифровых двойников» для их тестирования – первостепенная задача. Не менее важно преодолеть сопротивление персонала в период обучения и выстраивание прозрачной логики принятия решений системой, когда ИИ не является «черным ящиком» для инженера.