Стратегические векторы цифровизации нефтегазовой отрасли определены на правительственном уровне и охватывают перспективу до 2030 года. Среди основных групп технологий, которые предстоит совершенствовать как в части разработки, так и внедрения, эксперты выделяют искусственный интеллект (ИИ) и нейротехнологии, Big Data, робототехнику и беспроводную связь.
Полный текст статьи на сайте Энергетика и промышленность России
Среди сегментов российской промышленности нефтегазовый сектор входит в число лидеров с точки зрения потенциала цифровизации. Совокупный объем вложений компаний топливно-энергетического комплекса (ТЭК) во внедрение цифровых решений, в том числе разработку собственных ИТ-решений, в ближайшем десятилетии покажут значительный рост.
На отрезке с 2020 по 2030 год затраты нефтегазовых компаний на цифровые технологии возрастут с 30,7 млрд рублей до 413,8 млрд рублей, что означает рост в 13,5 раза. По оценкам Минэнерго РФ, одно только внедрение технологий ИИ в период 2025–2040 гг. принесет отрасли 5,4 трлн рублей.
На отрезке с 2020 по 2030 год затраты нефтегазовых компаний на цифровые технологии возрастут с 30,7 млрд рублей до 413,8 млрд рублей, что означает рост в 13,5 раза. По оценкам Минэнерго РФ, одно только внедрение технологий ИИ в период 2025–2040 гг. принесет отрасли 5,4 трлн рублей.
Кроме того, в последние годы перед нефтегазом стоит задача по снижению углеродного следа, что требует бережного отношения к эксплуатации месторождений и снижения рисков аварий. Здесь значительная роль уделялась внедрению интеллектуальных систем по обработке и анализу данных, накоплению баз данных, цифровым двойникам.
«Методы моделирования напряженно-деформированного состояния пласта, а также изучение поведения пласта при скважинных операциях делают процесс добычи более контролируемым и снижают операционные риски», — отмечает директор департамента технологического развития в компании ФИЗГЕО Алексей Гула.
Для снижения углеродного следа на российском рынке также внедряются цифровые решения, позволяющие подобрать оптимальную логистику, объемы резервуара и темпы закачки CO2 в пласт.
ТРИЗ ждут цифровых решений
Ведущие российские вертикально-интегрированные компании (ВИНК) уже применяют цифровые решения повсеместно, особенно на сложных технологичных проектах, таких как разработка нефтегазовых месторождений арктического шельфа. Цифровые интеллектуальные системы позволяют управлять жизненными циклами оборудования на платформе, а системы мониторинга обеспечивают безопасность и контролируют скважинные операции.
Общий спад добычи на традиционных месторождениях обеспечивает потребность в технологиях, которые позволяют разрабатывать месторождения с трудноизвлекаемыми запасами (ТРИЗ). Запрет на использование зарубежных технологий для разработки ТРИЗ стал драйвером по развитию отечественных технологий. Множество российских решений уже превзошли зарубежные аналоги по скорости и эффективности, так как расчетные алгоритмы, на которых были написаны большинство импортных программ, уже устарели.
Наибольшей пользы от внедрения цифровых решений ждут в таких областях, как освоение арктического шельфа, добыча ТРИЗ и повышение эффективности разработки тех месторождений, которые уже имеют долгую историю освоения.
Общий спад добычи на традиционных месторождениях обеспечивает потребность в технологиях, которые позволяют разрабатывать месторождения с трудноизвлекаемыми запасами (ТРИЗ). Запрет на использование зарубежных технологий для разработки ТРИЗ стал драйвером по развитию отечественных технологий. Множество российских решений уже превзошли зарубежные аналоги по скорости и эффективности, так как расчетные алгоритмы, на которых были написаны большинство импортных программ, уже устарели.
Наибольшей пользы от внедрения цифровых решений ждут в таких областях, как освоение арктического шельфа, добыча ТРИЗ и повышение эффективности разработки тех месторождений, которые уже имеют долгую историю освоения.
Снижение стоимости ошибки
Эксперты отмечают, что экономическая эффективность цифровизации в ТЭКе достигается за счет снижения стоимости ошибки. Современные алгоритмы позволяют генерировать дерево решений, где каждое решение будет выражаться в финансовых показателях эффективности. В итоге все технологии направлены на решение одной задачи — повысить экономическую эффективность бизнес-процессов.
