Молодые российские ученые создали технологию для освоения африканского шельфа
Исследователи Альметьевского государственного технологического университета «Высшая школа нефти» разработали цифровую технологию прогнозирования геологических фаций.
Решение построено на трехуровневом вероятностном алгоритме, объединяющем машинное обучение, исходные геологические данные и фациальное моделирование. Разработка предназначена для слабо изученных нефтегазоносных бассейнов, где объем исходных данных ограничен. Например, такой инструмент актуален для добычи на шельфе Западной Африки. Строительство одной глубоководной поисковой скважины на данной территории обойдется в несколько десятков миллионов долларов. Поэтому технология, максимально достоверно распознающая фации, окажется чрезвычайно востребованной.
Проект, представленный на Российско-Африканском форуме молодых ученых, повышает точность оценки строения недр и снижает риски непродуктивного бурения при освоении морских месторождений. Решение не требует дорогостоящего специализированного программного обеспечения, поскольку использует открытый программный стек.
Из Татарстана в Сенегал
Тестирование в реальных условиях Северного моря, на месторождениях, соответствующих по многим параметрам залежам Сенегало-Мавританского бассейна, показало высокую эффективность и практическую ценность разработки.
Крупный Сенегало‑Мавританский бассейн охватывает территории Сенегала, Мавритании, а также частично Западной Сахары, Гамбии, Гвинеи‑Бисау и Гвинеи, – это один из наиболее перспективных регионов Африки.
Важно, что Альметьевская разработка состоялась в рамках федерального проекта «Передовые инженерные школы». Его главная задача – подготовить достаточное количество квалифицированных инженеров для обеспечения технологического суверенитета страны. В процессе обучения упор делается на практику. Студенты работают в современных лабораториях и на производственных площадках, участвуют в реальных проектах вместе с индустриальными партнёрами. Часто вузы и бизнес вместе разрабатывают учебные программы, организуют стажировки, а сотрудники компаний ведут занятия в учебных заведениях.
Одна из ключевых целей проекта – развернуть к 2030 году по всей стране сеть из ста передовых инженерных школ, то есть добавить ещё 50 к уже действующим.
Российские компетенции
Данный проект является наглядным примером того, что отечественные компетенции в геоинформационном анализе и машинном обучении могут быть не только инструментом импортозамещения внутри страны, но и экспортным продуктом. Его реализация говорит о высоком уровне развития инженерной науки внутри российских университетов.
Известно, что «Высшая школы нефти» уже имеет успешный опыт международной работы. В прошлом году вуз договорился с вьетнамской компанией о разработке интегрированной модели морского нефтяного месторождения, повышающей эффективность нефтедобычи.
В то же время для России возможность закрепления на Африканском континенте, на рынке нефтегазовых технологий, чрезвычайно важна. В настоящий момент в Сенегало-Мавританском бассейне работает британская компания: в 2025 году британцы приступили к производству сжиженного природного газа в рамках глубоководного проекта Greater Tortue Ahmeyim.
Однако в этом году Россия и Мавритания уже официально обсуждали сотрудничество в нефтегазовой сфере, геологоразведке и аудите запасов полезных ископаемых, что создает институциональную основу для продвижения российских научных разработок.
Внедряя ИИ в недра
«Роснефть» уже давно использует цифровые технологии для прогнозирования потенциала месторождений. В 2025 году компания модернизировала российский комплекс геологического моделирования «РН-ГЕОСИМ». ПО автоматически строит и актуализирует геологические модели, проводит экспресс-анализ запасов. Система задействована на 22 предприятиях компании.
Также «Роснефть» в 2024 году создала новую версию гидродинамического симулятора «РН-КИМ». Компания, системно развивающая собственную линию ПО, применяла собственные разработки для строительства 95% гидродинамических моделей месторождений. Экономия от применения данного комплекса за 2023 год превысила 500 млн рублей.
«Роснефть» не только сама использует собственное специализированное нефтегазовое ПО, но и вывела его на внешний рынок. В коммерческую линейку вошли гидродинамический симулятор «РН-КИМ» и система анализа разработки месторождений «РН-КИН».
По мнению экспертов, сегодня мы видим переход российского ИТ-сектора от задачи импортозамещения к потенциальному технологическому экспорту продуктов и компетенций. Для России важен экспорт комплекса услуг, включающего анализ геолого-геофизических данных, машинное обучение, моделирование и инженерный консалтинг.
