Для оптимизации производственных процессов компании нефтегазового сектора и электроэнергетики активно прибегают к помощи цифровых технологий. Они позволяют повысить эффективность добычи нефти, диагностировать сложное оборудование, прогнозировать выработку электроэнергии и многое другое.
О значимости новых технологий говорит тот факт, что компании ТЭК увеличивают инвестиции в их разработку и внедрение. "Если в 2022 году затраты на цифровую трансформацию от общего объема инвестпрограмм составляли порядка 3,5 процента, то в 2023-м в среднем по отрасли уже 4 процента. Это означает, что цифровая трансформация занимает все больше места в бизнес-процессах и в компаниях ТЭК в целом", - сообщил заместитель министра энергетики РФ Эдуард Шереметцев.
Он отметил, что целевой ориентир - увеличить затраты на цифровую трансформацию к 2030 году в четыре раза по сравнению с 2019-м, и выразил уверенность, что эти показатели будут достигнуты.
Если говорить о конкретных цифрах, то, по оценке Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ, спрос на цифровые решения в ТЭК в этом десятилетии может вырасти в 13,5 раза - с 30,7 миллиарда рублей в 2020 году до 413,8 миллиарда в 2030-м.
Можно ожидать, что и отдача от инвестиций тоже будет расти. К примеру, глава "Газпром нефти" Александр Дюков заявил, что экономический эффект от цифровой трансформации нефтегазовой отрасли к 2030 году составит до одного триллиона рублей.
Как достигается этот результат? "Цифровые технологии позволяют повысить эффективность работы предприятий, снизить затраты на производство и обслуживание оборудования, прогнозировать спрос на энергию и оптимизировать работы энергосистем, повысить качество продукции и безопасность труда, - рассказал "РГ" руководитель центра экспертизы и разработки ИИ Ассоциации "Цифровые технологии в промышленности" Алексей Шпильман. - Например, цифровые технологии позволяют проводить удаленный мониторинг и диагностику оборудования, оптимизировать процессы добычи и транспортировки нефти и газа, управлять энергосистемами и сетями электроснабжения".
"Прежде всего применение цифровых инструментов направлено на повышение эффективности и снижение рисков, - пояснил "РГ" генеральный директор "ЛАНИТ-ТЕРКОМ" Вадим Сабашный. - Представить современное предприятие без цифровых технологий уже невозможно - оно просто не будет работать. И если рассматривать этапы внедрения технологий на разных участках отдельно друг от друга, то экономический эффект составляет как минимум десятки процентов".
Преимущество использования данных технологий подтверждает и директор центра разработки Artezio Дмитрий Паршин. "Например, мы внедряем системы умного анализа данных, которые помогают оптимизировать расходы и использование ресурсов. В некоторых проектах удалось достичь сокращения операционных расходов на 10-15 процентов и увеличить эффективность использования ресурсов на 8-12 процентов", - рассказал он "РГ".
Все большее применение в отрасли находит и такой инструмент, как цифровой двойник - компьютерная модель реального объекта или какого-то процесса. "Благодаря этой технологии можно сократить время на разработку и внедрение новых решений на 20-30 процентов и значительно уменьшить вероятность аварий и ошибок. Цифровые двойники - это будущее энергетики", - считает Дмитрий Паршин.
Сегодня эта технология активно используется, например, при добыче нефти и газа. "Цифровой двойник анализирует деятельность добывающего актива и оптимизирует его технологические процессы. Комплексный виртуальный аналог производственных объектов позволяет оценить производственный потенциал, определить необходимые мероприятия для его достижения и произвести расчеты сценариев добычи для выбора наиболее эффективных с учетом заданных ограничений", - рассказал "РГ" председатель Совета директоров группы компаний ITPS Леонид Тихомиров.
Он привел в пример одну из разработок компании, которая позволяет увеличить объемы добычи углеводородов за счет оптимизации технологических режимов работы оборудования.
"С помощью цифровых двойников возможно также смоделировать нештатные ситуации и предусмотреть методы их решения, что помогает существенно усилить безопасность, - отметил Вадим Сабашный. - Кроме того, применение цифровых двойников повышает уровень прозрачности процессов и сокращает время реакции на изменения".
Один из самых популярных сегодня инструментов цифровой трансформации во многих сферах и в ТЭК в частности - технология искусственного интеллекта. Ее уже используют 40,6 процента организаций ТЭК (в 2021 году было 29,1 процента). Кроме того, 34,1 процента организаций заявили, что готовы внедрять ИИ в течение трех лет. Таковы данные опроса, представленные Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ. "Почти 20 процентов организаций заявили, что искусственный интеллект существенно повлиял на экономические показатели, они увеличились в среднем в 5-6 раз", - рассказала начальник управления центра Альбина Мухаметянова в ходе сессии Российской энергетической недели "Искусственный интеллект: перспективы применения в ТЭК".
Другие участники этой дискуссии также отметили, что технологии ИИ приносят большую пользу отрасли. Директор по цифровой трансформации АО "Системный оператор Единой энергетической системы" Станислав Терентьев рассказал, что искусственный интеллект помогает компании прогнозировать выработку электроэнергии солнечными и ветряными электростанциями. Дело в том, что их производительность во многом зависит от погоды, и важно понимать, сколько киловатт они способны выработать в тот или иной момент, чтобы определить объемы резервирования активной мощности для компенсации возникающих отклонений.
"В настоящее время мы приступили к практическому применению двух информационных систем, - рассказал Станислав Терентьев. - В них применяется математический аппарат с языком программирования Python. Для прогнозирования используется машинное обучение".
Другая сфера применения искусственного интеллекта - предиктивная диагностика оборудования. Такую систему, например, начала использовать на своих ТЭЦ компания "Т Плюс". "У нас прогнозируется индекс техсостояния (ИТС) не только по одному или нескольким элементам генерирующего оборудования, но и по ряду сопрягающих процессов. Тем самым демонстрируя возможное отклонение не по одному показателю, но и по оборудованию, которое связано с этим технологическим объектом", - отметил директор по цифровизации и информационным технологиям компании Борис Макевнин.
Искусственный интеллект готов облегчить работу человека. Как рассказал в ходе круглого стола заместитель генерального директора по цифровому развитию ПАО "Татнефть" Евгений Звездин, ИИ позволяет не перегружать диспетчеров компании ненужной информацией. Если на телеметрии нет никаких изменений, то фактически сотрудник видит черный экран. Он загорается, когда идет критическое отклонение и диспетчеру необходимо подключиться к процессу. Другой пример - контроль состояния водителя. "Ставится видеокамера с готовой нейросетью, которая анализирует поведение водителя и диагностирует, когда он потерял концентрацию и ему нужно отдохнуть. Это будет полезно тем, у кого есть перевозка опасных и ответственных грузов и т.д.", - сказал заместитель гендиректора.
Более сложные модели ИИ, по его словам, позволяют обрабатывать данные геофизических исследований или, например, прогнозировать время жизни катализатора на установке гидрокрекинга на нефтеперерабатывающем заводе. А самые продвинутые модели - генеративного искусственного интеллекта - способны, к примеру, генерировать технические параметры производства битума, то есть производить перебор рецептур для получения материала с заявленными свойствами.
Заместитель директора департамента экономического развития и финансов правительства РФ Тимур Броницкий обратил внимание, что показатели внедрения ИИ в ТЭК близки к уровню проникновения этой технологии в банковскую сферу, сектор телекоммуникаций и онлайн-ретейл. И это уже хорошая база. "По планам к 2030 году довести уровень внедрения искусственного интеллекта в отраслях экономики до 95 процентов. Чтобы это сделать, требуются инвестиции, в том числе в малые технологические компании и стартапы", - сказал он.
Если говорить о будущем, то оно за омниканальными моделями на основе ИИ, позволяющими собирать данные в любом виде из разных источников и принимать решения, исходя из общей картины, считает Вадим Сабашный.
Алексей Шпильман одним из перспективных направлений использования ИИ в ТЭК считает внедрение больших языковых моделей (LLM). "Сила моделей в том, что при правильном обучении они могут решать огромное количество индустриальных задач, - сказал он. - По нашим оценкам, в ближайшие несколько лет искусственный интеллект, робототехника и квантовые вычисления будут главными драйверами инновационного развития промышленных компаний, как по отдельности, так и вместе".