The use of artificial intelligence and machine learning technologies to predict and optimize production processes in the oil and gas industry, taking into account environmental and economic constraints
How to cite
Abstract
The growing demands on environmental safety and economic efficiency of processes in the oil and gas complex require the development of innovative approaches to the management of production processes. One of the promising areas is the use of artificial intelligence (AI) and machine learning (MO) technologies to solve forecasting and optimization problems based on big data. This paper presents an integration approach to the application of AI and MO to optimize production processes in the oil and gas industry. The research is based on the use of deep learning algorithms, statistical modeling methods and predictive analysis. The research was based on data from production operations, covering technological, environmental and economic parameters. Modern restrictions related to environmental regulations and carbon footprint reduction were also taken into account. As a result of the analysis, it was found that the use of MO technologies makes it possible to increase the accuracy of forecasting equipment performance by up to 92% and reduce planning uncertainty by 25%. Optimization algorithms developed based on AI models have provided a 15% reduction in energy consumption while maintaining performance levels. In addition, the implementation of the proposed technologies has made it possible to minimize environmental damage by more accurately predicting emissions and applying corrective measures. An analysis of the use of these technologies in pilot projects has shown a significant reduction in economic losses and an increase in the efficiency of process management. The use of AI and MO demonstrates a high potential for the transformation of the oil and gas complex. However, the models need to be adapted to the specifics of the enterprises, as well as taking into account regional environmental standards. The development and implementation of AI and MO technologies in the oil and gas industry make it possible to achieve a synergy of environmental and economic benefits, which makes this approach promising for further research and practical application.
Keywords
References
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.
Published
Issue
Section
License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.