О перспективах развития IT-технологий в нефтяной отрасли — в интервью директора дирекции по технологиям «Газпром нефти», генерального директора Научно-технического центра компании Марса Хасанова.

— До недавнего времени нефтяная отрасль меньше всего ассоциировалась с IT-технологиями, однако сейчас технологии искусственного интеллекта врываются в разные сферы экономики и значительно меняют их. Почему, на ваш взгляд, использование новых научных подходов сегодня необходимо и в «нефтянке»?

— На самом деле нефтяная отрасль всегда была тесно связана с IT-технологиями. Ведь нефтеносный пласт находится на глубине 2,5 км, и о его свойствах мы можем судить только по косвенным измерениям. Поэтому всегда было необходимо анализировать полученную при разработке нефтяных месторождений информацию, моделировать, ставить математические эксперименты. Неслучайно нефтяная отрасль одной из первых откликнулась на задачи цифровизации, — мы всегда работали с информационными технологиями и чутко отслеживали все изменения в этой области.

— А вы уже получили какие-либо заметные эффекты от использования новых технологий?

— Конечно. Сейчас, когда заканчиваются разведанные еще в советское время качественные запасы, мы бурим на участках, которые характеризуются проницаемостью пластов 0,1 миллидарси. Проницаемость — это способность породы пропускать через себя нефть. И сегодня она по меньшей мере в тысячу раз ниже, чем на разбуренных в советские годы месторождениях в Татарстане или Западной Сибири. И в разработке этих низкопроницаемых пластов, так называемых трудноизвлекаемых запасов, мы используем горизонтальные скважины — это высокотехнологичные объекты, и их очень важно правильно проектировать. Чтобы понять, насколько плотно надо размещать скважины, какой длины должен быть горизонтальный ствол, сколько гидроразрывов пласта сделать, необходимо решить сложные нелинейные математические уравнения, провести многочисленные итерационные расчеты. И «от руки» этого не сделать. Каждое месторождение — сложнейшая система из пластов, скважин, объектов поверхностного обустройства и инфраструктурных объектов. В ней так много параметров, с помощью которых можно управлять эффективностью, что найти глобальный экстремум можно только с помощью искусственного интеллекта.

— Но люди, обученные работать с большими объемами данных, тоже наверняка нужны? Достаточно ли таких специалистов?

— Если говорить про Россию в целом, то, к счастью, они есть. Люди, которые могут перевести технологическую задачу на язык математики, требуются во всех нефтяных компаниях. В «Газпром нефти» ситуация с физиками, математиками, специалистами по информационным технологиям благополучная. В нашем Научно-техническом центре мы всегда обращали внимание на научную составляющую — развивали научный нефтяной инжиниринг, поэтому и к вызовам цифровой эпохи были готовы.

— По данным «ПрайсвотерхаусКуперс», 74% российских компаний в ближайшие три года планируют инвестировать в искусственный интеллект. Какой политики в этом отношении придерживается компания «Газпром нефть»?

— Мы занимаемся разработкой собственных программных продуктов в рамках одного из направлений нашей Технологической стратегии — это направление ЭРА, аббревиатура от слов «электронная разработка активов». Эту работу мы начали еще в 2012 году, когда о цифровой трансформации никто не говорил. Мы начали создавать свои программные продукты, потому что понимали, что необходимо уходить от импорта в этой сфере. В то же время мы занимаемся не просто импортозамещением, а, я бы сказал, импортоопережением. Во многих наших ИТ-разработках есть математические идеи, алгоритмы и приемы, которых нет в зарубежных аналогах. И в том числе у нас уже есть разработанные внутри компании инструменты, основанные на технологиях искусственного интеллекта. Например, «ЭРА.ОптимА». Это программа-робот, которая использует математические алгоритмы оптимизации, чтобы подобрать наилучшее решение для разработки месторождения. Причем наилучшее не только с точки зрения геологии пласта, но и с точки зрения экономики. У каждого месторождения есть свои инфраструктурные и технологические ограничения, и учесть их все, чтобы и добычу нефти увеличить, и лишних денег не потратить, человеку иногда бывает сложно. А робот учитывает и помогает оптимизировать наши решения. Есть и другие продукты, причем для разных направлений. Например, машинное обучение в бурении — искусственный интеллект может предсказывать выход за пределы продуктивного пласта, чтобы мы успели исправить траекторию. Есть инструменты для самых ранних стадий, например поиск аналогов месторождений, где машина помогает оценить не изученное до конца месторождение, сравнивая его с уже разбуренным месторождением-аналогом.

— Инструменты, о которых вы говорите, предназначены для работы разных специалистов, значит, они используются отдельно? Или работа идет в комплексе?

— Да, ЭРА — это целая стратегия, это экосистема программных продуктов. Месторождение попадает в единое информационное пространство на этапе разведки, и дальше на всех этапах — от разработки концепта до добычи нефти и газа — мы работаем с его цифровым двойником. Мы анализируем информацию из добывающих скважин и используем ее, чтобы улучшать модель, получать более точные прогнозы, понимать, где есть остаточные запасы нефти, и одновременно следим за операционными затратами. То есть мы моделируем, проектируем и следим за строительством и эксплуатацией всех нефтяных объектов от начала и до конца.

Важно понимать, что технологии машинного обучения, несмотря на разницу применений, решают в общем один тип задач. Когнитивные технологии помогают нам анализировать неструктурированную информацию. Объем информации, которая доступна инженерам для анализа, растет с каждым годом, но только 10% от этого объема представляется в привычном структурированном виде, как таблицы, упорядоченные базы данных и т.д. 90% информации хранится в неструктурированном виде. Чтобы разложить ее по полочкам, не хватит времени и человеческих ресурсов. В некоторых областях искусственный интеллект, работая с большими данными, может сократить трудозатраты на рутинные операции до 80%. Это данные по нашему проекту «Когнитивный геолог». В рамках этого проекта разработана программа, которая позволяет извлекать из существующих данных гораздо больше полезной информации и за счет этого ускорять весь процесс геологоразведки.

— Есть какие-либо совместные партнерские проекты в этой области?

— Да, мы работаем с очень большим числом научных центров и университетов в России. Кроме того, мы сотрудничаем — создаем программные продукты, разрабатываем совместные технологии — с такими компаниями, как IBM, «Яндекс», «Сколтех», с другими компаниями из цифровой сферы. Мы активно черпаем идеи, чтобы разрабатывать собственные программные продукты.

— Есть аналоги стратегии ЭРА в других компаниях?

— Отдельные части таких систем, конечно же, есть. Но такой системный подход, привлечение такого широкого класса инструментов есть только у нас. Мало какие нефтяные компании в таком объеме программируют самостоятельно.

— Вы сказали о многих перспективных проектах, которые помогают извлечь полезную информацию из больших массивов данных. А можете привести примеры?

— На самом деле, мы каждый день выявляем закономерности в массивах данных и получаем за счет этого новые знания. Только в Научно-техническом центре ежедневно генерируется около полутерабайта информации. Конечно, это все обрабатывается, и на основе этого наши специалисты делают значимые выводы.

Но есть проект, в котором мы перерабатывали массив старых данных, — «Поиск пропущенных горизонтов». Когда в 60–70-е годы разбуривались месторождения Западной Сибири, глубоко исследовались те пласты, о которых было точно известно, что в них есть нефть. Пласты, относительно которых геофизические данные были неоднозначны, часто пропускались. А сейчас, когда мощные пласты закончились, сама жизнь заставляет нас применять новые технологии на низкопроницаемых пластах. Мы задумались: нельзя ли вернуться и заново переработать весь массив данных, который у нас накопился? В итоге нам удалось построить карту распространения маломощных пластов. И высокотехнологичные скважины позволяют добывать из них достаточно нефти, чтобы это себя окупило.

— Давайте обратимся к мировому опыту. Какова практика применения искусственного интеллекта в нефтяной индустрии в мире?

— Тут есть один момент, который отличает нашу компанию. Практически все нефтяные компании применяют достижения цифровых технологий, в частности искусственного интеллекта, на этапе эксплуатации нефтяных месторождений. Типичная задача: на скважине работает насос, на нем датчики, измеряют вибрацию насоса и по колебаниям предсказывают, когда он может испортиться. Такая предиктивная аналитика широко развита и за рубежом, и в России.

Что делаем мы? Мы смотрим шире. Основная ценность от принимаемых технологических решений проявляется на стадии запуска проекта, когда мы проводим разведку и делаем концепт разработки. На стадии эксплуатации мы также можем достичь оптимизации, но это повысит эффективность только на 10–15%. А вот на стадии концепта мы можем достичь оптимизации на 50, 70, 90%, в два-три раза уменьшить стоимость или повысить добычу. Ведь именно на этом этапе мы определяем, как часто нужно бурить скважины, какого типа они должны быть, сколько должно быть кустов — площадок, с которых скважины будут буриться. Эти решения влияют на финансовые затраты, потому мы основной фокус направляем сюда, на принятие эффективных технологических решений.

— И в этом направлении компания «Газпром нефть» находится на уровне мировых трендов?

— Я считаю, мы их опережаем. Чтобы быть лидерами цифровой революции, не надо ограничиваться изучением опыта Запада — в этом случае мы уже не лидеры, а последователи. Чтобы стать лидером, нужно идти в своем, наилучшем направлении. «Газпром нефть» идет именно таким путем. Мы правильно определили точку, куда нужно бить.

— Как через 20–30 лет будет выглядеть нефтяная отрасль благодаря использованию искусственного интеллекта, благодаря применению высоких технологий?

— Я считаю, мы сможем поддерживать добычу нефти и газа на этом же уровне несмотря на то, что запасы нефти будет все труднее и труднее добывать. Продуктивность месторождений, которые мы разбуриваем, стремительно падает, и информационные технологии позволят нам уменьшить затраты, верно просчитывать технологические решения. Вкупе с новыми материалами это позволит нам добывать нефть из ухудшающихся запасов, не увеличивая ее себестоимость.

tass.ru

Ежедневный прогноз ценовых колебаний на 25 октября 2018