АНАЛИЗ РИСКОВ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩЕМ КОМПЛЕКСЕ
УДК: 004.85+89:681.518:658.5.012.7:622.06
DOI: 10.33285/0132-2222-2021-7(576)-17-27
Авторы:
ДМИТРИЕВСКИЙ АНАТОЛИЙ НИКОЛАЕВИЧ 1,2,
ЕРЕМИН НИКОЛАЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ 1,2,
ЛОЖНИКОВ ПАВЕЛ СЕРГЕЕВИЧ 3,4,
КЛИНОВЕНКО СЕРГЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ4,
СТОЛЯРОВ ВЛАДИМИР ЕВГЕНЬЕВИЧ1,
ИНИВАТОВ ДАНИИЛ ПАВЛОВИЧ3
1 Институт проблем нефти и газа РАН, 119333, г. Москва, ул. Губкина, 3
2 Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) им. И.М. Губкина, 119991, г. Москва, Ленинский просп., д. 65, корп. 1
3 Омский государственный технический университет, 644050, г. Омск, пр-т Мира, д.11
4 Научно-исследовательский институт природных газов и газовых технологий - Газпром ВНИИГАЗ, 142717, Московская область, г.о. Ленинский, п. Развилка, пр-д Проектируемый № 5537, зд. 15, стр. 1
Ключевые слова: искусственный интеллект; система; риск; ущерб; интеллектуальные технологии; большие данные; бурение; нефтегазодобыча.
Аннотация:
В статье описаны возможные риски в сфере нефтегазового комплекса при применении технологий искусственного интеллекта. Цифровая экономика становится ключевым элементом конкурентоспособности топливно-энергетического комплекса России. Переход от экспортно-сырьевого к ресурсно-инновационному развитию является первым этапом реализации стратегии цифровой модернизации. Нефтегазовый комплекс в настоящее время обладает крупнейшей в мире минерально-сырьевой базой, развитой инфраструктурой, квалифицированными кадрами, значительным инновационным потенциалом, в том числе возможностью реализации цифровых технологий и производств высоких переделов, что предполагает масштабный, быстрый и эффективный возврат вложенных финансовых ресурсов, новые бизнес-модели для сохранения передовых позиций добычи углеводородного сырья в длительной перспективе. Эти возможности могут быть обеспечены только за счет внедрения технологий на основе получения и обработки больших массивов данных, машинного обучения и цифровых двойников с целью минимизации факторов неопределенности и оценки рисков, а также для предупреждения возможных нештатных ситуаций и минимизации ущербов при нарушении технологических режимов. Факторы неопределенности способны затруднить прогнозирование финансовых, социальных, логистических и других условий ведения бизнеса, в связи с чем долговременные крупные проекты могут быть не реализованы. В статье рассмотрены причины сложившейся консервативной политики по продвижению инновационных продуктов в нефтегазовой отрасли, а также при интегрировании цифровых и технологических решений, обеспечивающих повышение эффективности управления производственными объектами инфраструктуры добычи. Приведены основные возможные риски, степень влияния рисков на проект. Представлены возможные меры по снижению рисков и их последствий на примере создания высокопроизводительной интеллектуальной системы предупреждения при бурении нефтегазовых скважин, что позволяет создать основу для перехода к безлюдным технологиям предупреждения аварийности и удаленной работы на нефтегазовых промыслах.
Список литературы:
1. Дмитриевский А.Н., Мастепанов А.М., Бушуев В.В. Ресурсно-инновационная стратегия развития экономики России // Вестн. РАН. - 2014. - Т. 84, № 10. - С. 867-873. - DOI: 10.7868/S0869587314100077
2. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е. К вопросу цифровизации процессов газодобычи // Изв. Тульского гос. ун-та. Науки о Земле. - 2019. - Вып. 2. - С. 136-152.
3. Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов / Н.А. Еремин, М.А. Королев, А.А. Степанян, В.Е. Столяров // Газовая пром-сть. - 2019. - № 4 (783). - С. 108-119.
4. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е. Роль информации в применении технологий искусственного интеллекта при строительстве скважин для нефтегазовых месторождений // Науч. журн. Российского газового общества. - 2020. - № 3 (26). - С. 6-21.
5. Галлямова Э.И. Оценка производственных рисков как метод управления безопасностью в нефтяной и газовой промышленности // Электрон. науч. журн. "Нефтегазовое дело". - 2016. - № 3. - С. 293-306.
6. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Менеджмент риска. Методы оценки риска. - Введ. 2012-12-01. - М.: Стандартинформ, 2012. - 69 с.
7. Пат. 2703576 Рос. Федерация, МПК E21B 44/00, H04L 12/24, G06F 17/40. Адаптивная система управления бурением скважин на базе единой цифровой платформы / В.В. Кульчицкий, А.К. Пархоменко, С.А. Ильичев [и др.]; патентообладатель АО "НТПЦ ГНТ". - № 2019101435; заявл. 18.01.2019; опубл. 21.10.2019, Бюл. № 30.
8. Цифровые технологии строительства скважин. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин / Н.А. Еремин, А.И. Архипов, А.Д. Черников [и др.] // Деловой журн. Neftegaz.Ru. - 2020. - № 4 (100). - С. 38-50.
9. Шаяхметова К.О., Кусен Е.Т. Риски нефтегазовой отрасли и возможности управления рисками // Вестник КазНУ. Серия экономическая. - 2012. - Т. 91, № 3. - С. 153-157.
10. Сиргалина Г.Т., Хасанова Г.Ф., Батталова А.А. Анализ рисков в нефтяной и газовой промышленности // Управление экономическими системами: электрон. науч. журн. - 2018. - № 12 (118). - С. 81.
11. Volve Data Village. - URL: https://www.equinor.com/en/how-and-why/digitalisation-in-our-dna/volve-field-data-village-download.html (дата обращения 05.07.2020).
Назад в номер