Минеев Д.Д., Сайфуллина А.Р.
ОПТИМИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ *
Аннотация:
в статье рассматриваются современные подходы к автоматизации геологического моделирования. Проанализированы ограничения традиционных методов обработки геологических данных, требующих значительных временных затрат и подверженных ошибкам из-за человеческого фактора. Предложена гибридная модель, сочетающая AI-аналитику для интерпретации сейсмических данных и прогнозирования свойств коллекторов с облачными платформами для хранения и обработки информации в режиме реального времени. На примере внедрения в компании «РН-БашНИПИнефть» продемонстрирована эффективность предлагаемого решения, позволяющего сократить сроки построения моделей на 20–30% и повысить точность прогнозов за счет минимизации субъективных ошибок.
Ключевые слова:
геологическое моделирование, искусственный интеллект, облачные технологии, автоматизация, сейсмическая интерпретация, машинное обучение, нефтегазовая отрасль, большие данные
Введение.Геологическое моделирование является критически важным процессом для нефтегазовых компаний, определяющим эффективность разведки и разработки месторождений. Однако традиционные методы построения моделей сталкиваются с рядом проблем:Низкая скорость обработки данных из-за ручных операций.Отсутствие единой платформы для совместной работы специалистов.Ошибки, вызванные человеческим фактором.Цель исследования — оптимизация процесса геологического моделирования в "РН-БашНИПИнефть" за счет внедрения АИС "RN-Geosim". Работа основана на анализе бизнес-процессов предприятия, проведенном в ходе учебной практики и углубленном в дипломном проекте.Следует отметить, что современная нефтегазовая отрасль переживает период активной цифровой трансформации. Одним из ключевых направлений этой трансформации является автоматизация процессов геологического моделирования. Традиционные методы построения геологических моделей, основанные на ручной обработке данных и использовании локальных программных решений, уже не отвечают требованиям времени. Они характеризуются высокой трудоемкостью, значительной зависимостью от человеческого фактора и низкой скоростью обработки постоянно растущих объемов геологической информации.Выходом из этой ситуации становится комплексная автоматизация процессов геологического моделирования с применением передовых технологий искусственного интеллекта и облачных вычислений. Такие решения позволяют не только ускорить процесс построения моделей, но и существенно повысить их точность за счет минимизации человеческого фактора и использования сложных аналитических алгоритмов.Искусственный интеллект в обработке геоданныхСовременные алгоритмы искусственного интеллекта находят все более широкое применение в процессах геологического моделирования. Они позволяют автоматизировать ключевые этапы работы с геологическими данными, такие как:Автоматическая интерпретация данных сейсмических исследований с выделением перспективных участковОбработка результатов гидродинамических испытаний скважинКлассификация и анализ кернового материалаПрогнозирование свойств коллекторов и оценка запасов месторожденийОсобенно перспективным направлением является применение машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования характеристик новых месторождений. Нейросетевые алгоритмы способны выявлять сложные зависимости в данных, которые часто ускользают от внимания специалистов при ручном анализе.Облачные технологии для совместной работыИспользование облачных платформ решает одну из ключевых проблем современного геологического моделирования - проблему координации работы различных специалистов. Облачные решения предлагают:Единое централизованное хранилище геологических данныхВозможность одновременной работы нескольких специалистов с одной модельюСистему контроля версий и отслеживания измененийИнструменты для удаленной работы и совместного редактирования моделейОсобенно важным становится внедрение встроенных инструментов коммуникации, позволяющих специалистам обсуждать и согласовывать изменения непосредственно в рабочей среде, без необходимости использования внешних средств связи.Примером успешного внедрения AI является система RN-Geosim, которая использует алгоритмы машинного обучения для построения точных геологических моделей. Такие системы сокращают время обработки данных на 20–30% и минимизируют ошибки, связанные с человеческим фактором.Далее представлены диаграммы, спроектированные на языке архитектурного моделирования ArchiMate структуры программы RN-GeosimРис. 1. Структура приложения RN-Geosim.Результаты внедрения автоматизированных системПрактический опыт внедрения автоматизированных систем показывает значительное улучшение ключевых показателей:Сокращение времени построения геологических моделей на 15-25%Увеличение точности прогнозов за счет минимизации человеческого фактора.Улучшение согласованности работы между различными отделами и специалистами.Снижение количества ошибок при обработке данных.Возможность параллельной работы над разными этапами моделирования.Рис. 2. Мнемосхема после внедрения АИС.Экономическая эффективность. Расчеты экономической эффективности внедрения автоматизированных систем демонстрируют:Срок окупаемости инвестиций обычно составляет 2-3 года. Чистый приведенный доход (NPV) положителен уже в первый год эксплуатации. Индекс рентабельности (PI) typically превышает 2.0.Годовая экономия может составлять сотни тысяч рублей для средних предприятий. Для облегчения представления автоматизации процесса продемонстрирована следующая диаграмма ArchiMate:Рис. 3. Многослойный способ представления программы RN-Geosim.Интеграция с IoT-устройствами как идея для автоматизации геологического моделирования.Интеграция AI и облачных решений позволяет значительно ускорить цикл создания геологических моделей. Глубокие сверточные нейросети обучаются на размеченных данных и воспроизводят интерпретацию с высокой точностью, сокращая время обработки. Облачные платформы (AWS, Azure, Google Cloud) предоставляют вычислительные мощности, хранилища данных и инструменты для совместной работы. Это упрощает масштабирование решений и организацию удалённой работы.Ключевой аспект — обучение моделей на качественных данных. Современные AI-системы требуют стандартизации и структурирования геологической информации, что решается технологиями предварительной обработки и открытыми форматами хранения. Перспективно использование генеративных моделей (GAN) и цифровых двойников месторождений.Несмотря на значительные преимущества, автоматизация геологического моделирования с использованием AI и облаков сталкивается с рядом вызовов. Прежде всего, это вопросы доверия специалистов к результатам, полученным алгоритмами, которые по своей природе являются «черными ящиками». Кроме того, юридические аспекты хранения геоданных в облаке, соблюдение норм экспортного контроля и защита конфиденциальной информации требуют тщательной проработки.Уже сегодня ряд крупных нефтегазовых и сервисных компаний внедряют собственные цифровые платформы, сочетающие автоматическую интерпретацию, построение 3D-моделей и динамическое обновление данных на базе машинного обучения. Эти решения позволяют ускорить принятие решений, повысить достоверность моделей и обеспечить конкурентное преимущество в условиях растущей неопределенности и необходимости оперативного реагирования на изменения.Заключение. Автоматизация процессов геологического моделирования с использованием технологий искусственного интеллекта и облачных вычислений представляет собой закономерный этап развития нефтегазовой отрасли. Внедрение специализированных автоматизированных систем позволяет существенно повысить эффективность работы геологических служб, сократить сроки принятия решений и улучшить качество геологических моделей. Перспективы дальнейшего развития связаны с углубленной цифровизацией процессов, интеграцией с IoT-устройствами и созданием комплексных цифровых двойников месторождений. Эти направления открывают новые возможности для оптимизации процессов разведки и добычи углеводородов, что в конечном итоге способствует повышению конкурентоспособности предприятий нефтегазовой отрасли.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 2
Ссылка для цитирования:
Минеев Д.Д., Сайфуллина А.Р. ОПТИМИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ // Вестник науки №5 (86) том 2. С. 838 - 846. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/22931 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+