Влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье исследовано влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли. Авторы, анализируя влияние искусственного интеллекта (ИИ) на повышение эффективности в нефтегазовой отрасли, включая оптимизацию разведки, добычи, логистики и экологической безопасности; размер рынка; долгосрочные тенденции в областях применения и т. д., выделяют ключевые технологические решения. К ним относятся автоматизация анализа данных, прогнозирование рисков и интеграция IoT-платформ. На основе проведенного исследования предлагается расширить использование искусственного интеллекта для повышения эффективности нефтегазовой отрасли посредством внедрения гибридных алгоритмов машинного обучения, усиления межотраслевого сотрудничества и разработки стандартов цифровой безопасности. Особое внимание уделяется роли ИИ в снижении углеродного следа и адаптации к глобальным климатическим инициативам. Использованы методы машинного обучения, анализ больших данных и кейс-стади ведущих компаний (Schlumberger, ExxonMobil, СИБУР). Применены статистические модели для оценки снижения затрат на добычу (до 40%) и повышения точности геофизической разведки. Данные получены из отраслевых отчетов, патентных баз и программных решений. ИИ используется для оцифровки производственных записей и автоматического анализа геологических данных, на основе глубинных нейросетей, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать ключевые процессы разведки нефти. Интеллектуальный анализ рыночного спроса через сбор данных и визуализацию повышает эффективность цепочек поставок. Современные коммерческие решения стимулируют цифровую трансформацию отрасли и инновации. Результаты исследования применимы для оптимизации разведки, добычи и логистики. В отличие от существующих работ, акцент сделан на специфику развивающихся рынков. Несмотря на текущие проблемы (затраты, качество данных), внедрение ИИ позволит: Усилить сбор данных каротажа; Внедрить интеллектуальную геофизическую разведку; Автоматизировать диагностику неисправностей. Ключевое направление — создание инновационного исследовательского центра для ускорения цифровой трансформации и внедрения инноваций.

Об авторах

Владимир Владимирович Фастович

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vladimir.fastovich@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-9104-2078
аспирант; факультет государственного управления;

Список литературы

  1. Линь Ботао, Го Цзяньчэн. Обсуждение текущего состояния применения искусственного интеллекта в нефтяной промышленности // Вестник нефтяной науки. 2019. № 4(4). С. 403-413.
  2. Рощин П. В., Петухов А. В., Васкес Карденас Л. К., Назаров А. Д. Исследование реологических свойств высоковязких и высокопарафинистых нефтей месторождений Самарской области // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2013. № 8. С. 1-17.
  3. Митина Н. Н., Бай И. Особенности развития нефтегазовой отрасли в Китайской Народной Республике // Инновации и инвестиции. 2021. № 4. С. 44-50.
  4. Chen Q, Dai Y. Development and practice on intelligent financial products based on big data and AI platforms // Software Guide. 2021. No. 20(02). Pp. 31-39. (In Chin.)
  5. Аверьянов А. О., Гуртов В. А., Шабаева С. В. Отраслевой аспект кадрового обеспечения стратегического развития сферы искусственного интеллекта // Экономика промышленности. 2024. № 17(3). С. 279-290. URL: https://doi.org/10.17073/2072-1633-2024-3-1316 EDN: BFIXSZ.
  6. Ван Линь. Цифровая и интеллектуальная трансформация энергетической отрасли снова ускоряется // Энергетика Китая. 2024. № 12. С. 12-15.
  7. Жукова М. В., Крюков Д. В. Современный тренд развития экономики и общества: цифровое общество как особая стадия информационного общества // Society and Security Insights. 2022. № 5(2). С. 120-139. URL: doi: 10.14258/ssi(2022)2-08 EDN: BSOTZX.
  8. Клаус Сольберг Сойлен. Возможности и ограничения искусственного интеллекта в социальном анализе и прогнозировании будущего // ФОРСАЙТ. 2024. № 18(2). С. 6-20.
  9. Gong R. B., Yang R. Y., Mi L. Application prospect of blockchain technology in the petroleum industry // Information Systems Engineering. 2019. No. 11. Pp. 62-65.
  10. Тедженов Д. М., Мовламов Д., Сапаров Б. Оптимизация процессов бурения с использованием современных методов управления проектами // Всемирный ученый. 2024. № 16(1). С. 175-180.
  11. Kuang Lichun, Liu He, Ren Yili, Luo Kai, Shi Mingyu, Su Jian, Li Xin. Application and development trend of artificial intelligence in petroleum exploration and development // Petroleum Exploration and Development. 2021. No. 48(1). Pp. 1-11. URL: doi: 10.11698/PED.2021.01.01.
  12. Баранова С. С., Сердюк К. С., Соболев А. Ю. Разработка набора инструментов для интерпретации данных бокового каротажного зондирования в программном комплексе techlog // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2024. № 2(2). С. 1-5. (In Russ.)
  13. Карнаухов А. М. Направления развития "цифрового рывка" в геологоразведке // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2019. № 14(4). С. 1-14. URL: http://www.ngtp.ru/rub/2019/46_2019.html.
  14. Татьяна В. Л. Интеграция знаний и данных в задачах геоэкологического мониторинга взрывов // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2021. № 1(4). С. 152-158.
  15. Алексеева А. К., Руденко М. Н., Русинович А. В., Турова А. В., Турова Е. С. Опыт создания электронных атласов по результатам комплексного изучения параметрических скважин в пределах шельфа и островов арктических морей // Геология нефти и газа. 2021. № 6. С. 107-117. URL: doi: 10.31087/0016-7894-2021-6-107-117 EDN: SHWCVQ.
  16. Карнаухов А. М. Нефтегазовая геология // Теория и практика геология. 2017. № 12(4). С. 1-10. URL: http://www.ngtp.ru/rub/3/44_2017.pdf.
  17. Яковлев Р., Рахматов М. Цифровая трансформация и инновации в нефтегазовой отрасли: роль искусственного интеллекта и блокчейн-технологий // Вестник Науки. 2024. № 8(7,1). С. 239-248. EDN: KOELVO.
  18. Shahkarami A., Mohaghegh S. Applications of smart proxies for subsurface modeling // Petroleum Exploration and Development. 2020. No. 47(2). Pp. 372-382.
  19. Lin Botao, Zheng Haiyan. Application of intelligent finance technology in the oil and gas industry // Petroleum Science Bulletin. 2023. No. 08(2). Pp. 222-233. URL: doi: 10.3969/j.issn.2096-1693.2023.02.017.
  20. Li Y. Smart finance: The only way to improve the overall efficiency of the financial industry // Logistics News. 2022. No. 03. Pp. 190-191. (In Chin.)
  21. Liu He. Digital Transformation of Oil and Gas Exploration and Development; Unstoppable Artificial Intelligence Application // Petroleum Science and Technology Forum. 2023. No. 42(3). Pp. 1-9. (In Chin.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).