Промышленный ИИ в нефтегазе: от анализа скважин до мониторинга инфраструктуры
25.09.2026 Время чтения 4.6 мин. Нефтегазовая промышленность
Промышленный искусственный интеллект постепенно становится рабочим инструментом нефтегазовой отрасли. Алгоритмы машинного обучения применяются для анализа фонда скважин, оценки состояния пластов, поиска возможностей для увеличения добычи и обработки данных о промысловой инфраструктуре.
О практических результатах применения таких технологий в сентябре 2026 года сообщила «Роснефть». Представленные компанией решения охватывают несколько этапов производственного цикла — от анализа параметров отдельных скважин до контроля состояния промышленных объектов.
ИИ анализирует данные фонда скважин
Один из примеров — программный комплекс «EchoTools», который использует искусственный интеллект для определения уровня жидкости и скорости звука в межтрубном пространстве скважины. Эти показатели используются для расчёта забойного давления и подбора режима эксплуатации.
В первом полугодии 2026 года с помощью комплекса была проанализирована информация более чем по 2 тыс. скважин. Для более 500 скважин определены мероприятия по оптимизации режима работы. По данным «Роснефти», их реализация позволила увеличить суммарную суточную добычу нефти на 114 тонн. Обработка более 10 тыс. показателей занимает в среднем около двух минут.
В данном случае алгоритмы используются непосредственно для обработки промысловых данных и подготовки решений по эксплуатации действующего фонда скважин.
Машинное обучение помогает оценивать состояние пласта
Ещё одно направление — оценка пластового давления при разработке трудноизвлекаемых запасов.
24 сентября специалисты научного института «Роснефти» представили алгоритм экспресс-оценки текущего пластового давления с применением машинного обучения. Решение реализовано в корпоративном программном обеспечении «DataTools».
По информации компании, технология позволяет увеличить количество оценок пластового давления без дополнительных затрат и определять состояние пласта без остановки скважин.
Для разработки сложных запасов это означает возможность получать дополнительные данные о состоянии пласта без проведения каждого измерения традиционным способом.
Цифровой «расходомер» оценивает потенциал скважин
В августе «Роснефть» сообщила ещё об одном решении, разработанном специалистами «Башнефти» и научного института компании, — виртуальном расходомере.
Сервис в режиме реального времени сопоставляет фактическую производительность скважины с её потенциальными возможностями. С помощью машинного обучения показатели притока нефти рассчитываются в среднем за 10 секунд на одну скважину. Сервис интегрирован с корпоративным комплексом «РН-ВЕГА».
Таким образом, цифровые инструменты используются не только для накопления и визуализации данных, но и для поиска конкретных участков, где возможно изменение режима эксплуатации.
От скважин — к промышленным объектам
Применение цифровых технологий выходит и за пределы непосредственно добычи.
«Роснефть» развивает цифровые двойники для проектирования и управления промышленными объектами. По данным компании, цифровые технологии позволяют собирать и контролировать более 85% технологических параметров — от данных буровых станков и работы скважинного фонда до параметров установок нефтеперерабатывающих заводов и счётчиков электроэнергии.
Отдельное направление связано с объединением результатов различных обследований промышленных объектов в единую цифровую модель. Такой подход позволяет использовать в одной системе сведения о геометрии объекта, характеристиках материалов и результатах технических обследований.
ИИ становится частью производственного контура
Приведённые примеры показывают несколько направлений применения машинного обучения в нефтегазовой отрасли:
• анализ параметров действующего фонда скважин;
• расчёт и оценка пластового давления;
• определение потенциальной производительности скважин;
• оптимизация режимов эксплуатации;
• обработка больших массивов промысловых данных;
• создание цифровых моделей промышленных объектов;
• контроль технических параметров оборудования и инфраструктуры.
При этом искусственный интеллект не заменяет промысловое оборудование или инженерные службы. Его задача — обработать большие объёмы производственных данных и предоставить специалистам дополнительный инструмент для анализа и принятия решений.
Что меняется для поставщиков нефтегазового сервиса
Расширение таких решений формирует спрос не только на программное обеспечение. Для их работы необходимы системы сбора данных, промышленная автоматизация, средства мониторинга и диагностики, интеграция различных информационных систем и оборудование, способное передавать производственные параметры в цифровой контур.
Поэтому цифровизация становится частью более широкого рынка нефтегазового сервиса. Среди востребованных направлений — мониторинг скважин и оборудования, интеллектуальная обработка производственных данных, цифровые модели, автоматизированная диагностика и системы поддержки инженерных решений.
Для поставщиков ТЭК это означает, что цифровые технологии всё теснее связываются с традиционным оборудованием и сервисом: данные от промысловых объектов становятся основой для последующего анализа, диагностики и оптимизации работы оборудования.
