Диалоговый ИИ-ассистент от «Газпром нефть»
«Газпром нефть» разрабатывает ИИ-помощника для управления нефтяными месторождениями. Система объединит сведения более чем из 200 баз данных и цифровых моделей пластов, скважин, трубопроводов и оборудования.
Теперь для получения результата инженеру достаточно поставить задачу в обычном текстовом чате. Специалист формулирует цель словами – например, «оптимизируй режим работы насосов с учётом прогноза давления в пласте», а система сама разбирается, какие из более чем 200 корпоративных баз данных и цифровых моделей (двойников пластов, скважин, трубопроводов, оборудования) нужно подключить, какие расчёты запустить, какие сценарии сравнить, и в итоге выдаёт варианты решений.
Если раньше инженеру приходилось вручную собирать данные из разных систем и запускать отдельные расчёты, то теперь эту рутину в полном объеме взял на себя ИИ. Прототип уже закрывает десятки типовых сценариев: от проектирования разработки месторождения до оптимизации бурения и работы оборудования. И это – реально действующий единый интеллектуальный интерфейс для работы с разрозненными промышленными моделями и информационными системами нефтяной компании.
Задачи со звездочкой
Объединение информации из более чем 200 источников не означает просто создание одной общей папки. Для обеспечения консистентности, синхронизации в реальном времени и разрешения противоречий между разными моделями было затрачено много сил.
Ключевой технологической основой является цифровой двойник пластов, скважин и инфраструктуры.В основе части алгоритмов –в том числе ИИ-агента для проектирования бурения – лежит именно методика обучения с подкреплением. Программа не следует жёстким инструкциям «шаг за шагом», а сама ищет оптимальную стратегию, моделируя сценарии, анализируя результаты и ошибки, корректируя параметры и находя неочевидные инженерные решения.
При проектировании бурения алгоритму приходится перебирать миллиарды комбинаций. При этом изменение давления или дебита в одной скважине оказывает прямое влияние на соседние участки. Поэтому разработчикам пришлось «склеить» машинное обучение со строгими законами гидродинамики и физики пласта.
Отдельный ИИ-агент для проектирования бурения уже протестировали на трёх месторождениях в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах. Система способна за час просчитать тысячи вариантов размещения и конструкции скважин. Команде из нескольких специалистов на такую работу потребовалась бы как минимум неделя. По итогам испытаний предложенные ИИ решения показали более высокую точность и эффективность по сравнению с традиционными подходами.
Когда лёгкая нефть – в прошлом
Сегодня все без исключения добывающие компании работают со сложными, труднодоступными запасами. В таких условиях цена ошибки при проектировании огромна, и скорость принятия решений критически важна. Именно поэтому данная разработка не останется незамеченной на рынке.
«Газпром нефть» неоднократно заявлял о своей долгосрочной стратегии создания «цифровой нефтяной компании», где ключевые производственные решения принимаются на основе глубокого анализа больших данных и цифровых моделей активов. В перспективе система может стать частью ещё более широкой экосистемы «цифрового месторождения», интегрируя с геомеханическим моделированием, центрами управления бурением и системами сопровождения добычи.
В ближайшей перспективе система может стать единым цифровым рабочим местом инженера, через которое будут доступны геологическое моделирование, планирование бурения, анализ добычи и управление наземной инфраструктурой. Наибольший эффект технология даст на зрелых и технологически сложных месторождениях, где необходимо регулярно пересматривать режимы работы большого количества скважин.
Начало пути можно отсчитывать с 2021 года, когда «Газпром нефть» создала цифровой двойник месторождения им. А. Жагрина в ХМАО-Югре. Единая модель объединила данные о добыче, транспортировке, подготовке нефти и поддержании пластового давления. Разработка стала одним из этапов перехода от отдельных цифровых моделей к комплексному управлению нефтепромыслом. В тот же период на Восточно-Мессояхском месторождении была внедрена интегрированная цифровая модель, включавшая двойники более 500 скважин и сотен километров трубопроводов. Система рассчитывала оптимальные сценарии добычи на период от суток до года с точностью свыше 97%.
Новый ИИ-помощник продолжает развитие технологий, внедряемых российскими нефтяными компаниями последние пять лет. И он не просто моделирует отдельный объект, а объединяет множество цифровых двойников, обеспечивая доступ к ним через диалоговый интерфейс. При успешном внедрении разработка может стать основой для российского класса промышленных ИИ-агентов, предназначенных для управления сложными производственными объектами.
