Разум из машины, готов ли российский нефтегаз доверить будущее искусственному интеллекту?

Эпоха цифровой геологии, ИИ меняет правила игры

Искусственный интеллект перестал быть темой из футуристических романов и превратился в рабочий инструмент, который меняет облик одной из самых консервативных отраслей, нефтегазовой. По оценкам Министерства энергетики, уже сегодня около 58% компаний топливно-энергетического комплекса активно внедряют интеллектуальные системы, что вдвое превышает показатели 2021 года. Прогнозы еще более впечатляющие, к 2030 году экономический эффект от этого внедрения может достичь одного триллиона рублей, а к 2040-му, почти трех. Но за сухими цифрами скрывается настоящая технологическая революция, происходящая глубоко под землей.

Вызов принят, поиск трудноизвлекаемых запасов

Эра «легкой нефти» в России подходит к концу. Месторождения, которые было просто найти и легко разрабатывать, в основном уже изучены. Сегодня ключевая задача, стоящая перед отраслью, это работа с трудноизвлекаемыми запасами. Процессы геологоразведки и добычи здесь становятся чрезвычайно дорогими, порой съедая до 70% бюджета вертикально интегрированных компаний. В таких условиях цена ошибки на ранней стадии планирования возрастает многократно.

«Для сокращения расходов требуются новые решения, которые не просто ускорят геологоразведочные процессы и помогут сэкономить ресурсы, но и обеспечат высокую точность планирования работ», — объясняет Иван Жданов, руководитель проекта по автоматизации обработки сейсмических данных в НОЦ «Газпромнефть-Политех». Именно здесь на сцену выходят нейросети, способные за считанные мгновения анализировать колоссальные объемы информации, от данных сейсморазведки до исследований керна.

От узких задач к масштабным моделям

Первые шаги искусственного интеллекта в отрасли были осторожными. Нейросети применялись для решения конкретных, узкоспециализированных задач. Например, «Газпром нефть» использовала ИИ для анализа данных с тысяч действующих скважин, что позволило обнаружить новые залежи углеводородов без строительства дорогостоящей инфраструктуры. Другие команды создали системы для оптимизации маршрутов морской сейсморазведки в реальном времени.

Однако сегодня отрасль созрела для следующего шага. «Возникла потребность в выходе на новый уровень автоматизации и создании ИИ-продуктов для решения более масштабных задач», — отмечает Жданов. Речь идет о системах, способных самостоятельно генерировать готовые цифровые 3D-модели месторождений. Представьте, вы загружаете в сервис сырые данные, а на выходе получаете трехмерное изображение объекта с указанием плотности пород, физических параметров и даже рекомендованных точек для бурения.

Взгляд внутрь «цифровой лаборатории»

Именно над таким решением сейчас трудится команда Ивана Жданова в НОЦ «Газпромнефть-Политех». Их цель, создать набор алгоритмов, который сократит время обработки сейсмических данных с недель и месяцев до нескольких минут. «Проект, над которым мы работаем, позволит делать это за минуты, причем результаты будут такими же или еще более качественными, как если бы обработкой занимался человек», — говорит эксперт.

Для достижения такой точности используется комбинация передовых технологий. В основе лежит архитектура типа Transformer, которая позволяет нейросети анализировать всю информацию целиком, а не последовательно, находя скрытые связи. Ее дополняют генеративные модели и сложные методы шумоподавления. Этот подход позволяет не только обрабатывать данные, но и восстанавливать утерянные или искаженные фрагменты, опираясь на общую структуру сигнала.

Ключевое преимущество проекта, его проверка не на синтетических данных, а на реальном полевом материале, предоставленном «Газпром нефтью». Это позволяет отточить алгоритмы в боевых условиях и гарантировать, что к 2027 году они будут готовы к решению реальных промышленных задач.

Главный барьер, проблема «черного ящика»

Несмотря на огромные перспективы, на пути к полной автоматизации стоят серьезные барьеры. Главный из них, это проблема «черного ящика». Специалистам зачастую трудно понять, как именно нейросеть пришла к тому или иному выводу. Это порождает недоверие. По статистике, более 90% экспертов готовы использовать ИИ в качестве помощника, но не готовы полностью делегировать ему принятие финальных решений.

«Необходимо привлекать геофизиков, геологов, петрофизиков, сейсмиков, инженеров-нефтяников, которые вместе смогут создать действительно полезный для бизнеса продукт», — настаивает Жданов. Только тесное сотрудничество IT-специалистов и отраслевых экспертов позволит создать прозрачные и понятные алгоритмы, которым можно доверять.

Ближайшее будущее, массовое внедрение не за горами

По оценкам экспертов, нефтегазовая отрасль находится на пороге массового внедрения ИИ, которое может произойти в ближайшие два-три года. Но для этого предстоит решить три ключевые задачи, повысить прозрачность алгоритмов, обеспечить информационную безопасность и научить команды эффективно работать с новыми инструментами. Этот процесс требует не только колоссальных инвестиций, но и поддержки со стороны государства, гибкой нормативной базы и слаженной работы между университетами и бизнесом.

Таким образом, искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли стремительно эволюционирует от вспомогательного инструмента к стратегическому партнеру, способному решать сложнейшие задачи геологоразведки. Будущее, в котором нейросети не просто анализируют данные, а автономно управляют разработкой месторождений, уже не кажется фантастикой. Однако успех этой трансформации будет зависеть не только от мощности алгоритмов, но и от способности человека научиться доверять машине, сделав ее работу понятной, прозрачной и безопасной.