Применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования и оптимизации производственных процессов в нефтегазовом комплексе с учетом экологических и экономических ограничений
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, прогнозирование, оптимизация, нефтегазовый комплексАннотация
Рост требований к экологической безопасности и экономической эффективности процессов в нефтегазовом комплексе требует разработки инновационных подходов к управлению производственными процессами. Одним из перспективных направлений является использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для решения задач прогнозирования и оптимизации на основе больших данных. В данной работе представлен интеграционный подход к применению ИИ и МО для оптимизации производственных процессов в нефтегазовой отрасли. Исследование опирается на использование алгоритмов глубокого обучения, методов статистического моделирования и предсказательного анализа. Основой исследования стали данные производственных операций, охватывающие технологические, экологические и экономические параметры. Также были учтены современные ограничения, связанные с экологической регламентацией и снижением углеродного следа. В результате анализа установлено, что применение технологий МО позволяет повысить точность прогнозирования производительности оборудования до 92% и уменьшить неопределенность планирования на 25%. Оптимизационные алгоритмы, разработанные на основе моделей ИИ, обеспечили снижение энергозатрат на 15% при сохранении уровня производительности. Кроме того, внедрение предложенных технологий позволило минимизировать экологический ущерб за счет более точного прогнозирования выбросов и применения корректирующих мер. Анализ применения данных технологий на пилотных проектах показал значительное сокращение экономических потерь и повышение эффективности управления процессами. Использование ИИ и МО демонстрирует высокий потенциал для трансформации нефтегазового комплекса. Однако требуется адаптация моделей к специфике работы предприятий, а также учет региональных экологических стандартов. Развитие и внедрение технологий ИИ и МО в нефтегазовом комплексе позволяют достичь синергии экологической и экономической выгоды, что делает данный подход перспективным для дальнейших исследований и практического применения.
Библиографические ссылки
Алфимов Г.Д. Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в нефтегазовом комплексе // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. №5-1(111). С. 18-21.
Бухтояров В.В., Некрасов И.С., Тынченко В.С., Башмур К.А., Сергиенко Р.Б. Применение прогнозирующих алгоритмов машинного обучения к процессам нефтепереработки в рамках интеллектуальной автоматизации // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. 2022. №S1. С. 12-20.
Гулевич А.И. Использование машинного обучения и искусственного интеллекта с целью повышения эффективности операций в области добычи нефти и выявления новых месторождений // Тенденции развития науки и образования. 2023. №104-13. С. 45-47.
Еремин Н.А., Черников А.Д., Столяров В.Е. Разработка интеллектуального комплекса бурения и строительства нефтегазовых скважин с использованием технологий машинного обучения // Нефть. Газ. Новации. 2022. №8(261). С. 12-17.
Забайкин Ю.В., Лютягин Д.В. Применение нейросетевых алгоритмов для оптимизации проектирования инфраструктуры нефтегазовых месторождений в условиях экономической изоляции в России // Экономика строительства. 2023. № 11. С. 120-126.
Лазько Н.В. Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли // Мехатроника, автоматика и робототехника. 2023. № 11. С. 155-158.
Петров И.В., Ярославкина Е.Е., Бурлов С.А., Шакшин В.П., Тонкошкуров С.Ю. Прогнозирование поступления нефти и жидкости на нефтесборный пункт нефтегазодобывающего предприятия с использованием методов машинного обучения // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2024. №8(613). С. 18-25.
Петровская М.В. Инновационные технологии в нефтяной промышленности // Ашировские чтения. 2022. Т. 1. №1(14). С. 431-433.
Серикова У.С., Керимов В.Ю.О. Основные направления технологического развития в нефтегазодобывающей промышленности // Научный журнал Российского газового общества. 2023. №5(41). С. 6-17.
Чекулаев В.О. Будущее добывающей промышленности: роль искусственного интеллекта // Бизнес-образование в экономике знаний. 2024. №1(27). С. 139-143.