Нефтегазовые компании уже научились запускать AI-пилоты, но рынок всё меньше впечатляют эксперименты. Гораздо важнее стоит другой вопрос: какие решения действительно доходят до промысла, снижают простои, поддерживают добычу и дают измеримый ROI?

Для компаний России и СНГ эта тема сейчас особенно практична. Здесь ИИ обсуждают как инструмент для конкретных производственных задач: управления фондом скважин, оптимизации добычи, снижения аварийности, повышения энергоэффективности и перехода на устойчивую цифровую инфраструктуру.

Потенциал значительный. По оценке Минэнерго, суммарный эффект от внедрения ИИ в нефтегазовой отрасли в 2025-2040 годах может достигнуть 5,4 трлн рублей, но этот эффект появится не от количества пилотов, а скорее от способности компаний переводить лучшие решения в промышленную эксплуатацию. 

Снижение простоев: где ИИ быстрее всего доказывает ценность

Одна из самых понятных болей нефтедобычи – незапланированный простой оборудования. Когда насос, компрессор или другой критический узел выходит из строя внезапно, компания теряет не только время на ремонт, но и добычу, сбивает производственный график и получает дополнительные расходы на аварийное обслуживание.

В связи с этим, предиктивная аналитика стала одним из самых зрелых направлений применения ИИ. Её эффект легко связать с бизнес-показателями: меньше внеплановых остановок, выше доступность оборудования, точнее планирование ремонтов и ниже стоимость эксплуатации.

В российской практике показателен кейс компании Роснефть: она получила патент на технологию мониторинга энергопотребления оборудования для добычи нефти и газа. Это решение создает индивидуальный цифровой двойник скважинного оборудования и моделирует оптимальный режим эксплуатации. По данным компании, экономический эффект от внедрения технологии на механизированном фонде скважин может составить более 10,7 млрд рублей за пять лет. 

В качестве международного ориентира показателен опыт Shell. Компания масштабировала предиктивное обслуживание на базе ИИ более чем на 10 тыс. единиц оборудования: от добычи до переработки и газовых активов. Система обрабатывает около 20 млрд строк данных в неделю и формирует более 15 млн прогнозов ежедневно, однако ценность кейса не только в масштабе цифровой инфраструктуры. Основная его ценность в том, что прогноз встроен в производственный процесс и должен приводить к действию до отказа оборудования. 

Зрелые месторождения: ИИ как инструмент поддержки добычи

Для зрелых месторождений основная задача в том, чтобы поддерживать добычу, снижать обводненность, точнее управлять фондом скважин и продлевать экономическую жизнь актива.

В таких условиях ИИ становится инструментом инженерного выбора: он помогает быстрее сравнивать сценарии, выявлять неэффективные режимы, планировать мероприятия по фонду скважин и принимать решения на основе большего объема данных.

Сильный пример промышленного масштаба – компания ЛУКОЙЛ. Ее сотрудники ввели в промышленную эксплуатацию 61 интегрированную модель, а на месторождения с такими моделями приходится более трети суммарной добычи компании. По данным компании, эффект от применения интегрированного моделирования на EBITDA за 2020 год составил более 3 млрд рублей. 

В СНГ , в свою очередь, информационная система ABAI в компании КазМунайГаз консолидирует производственную информацию в единой базе и использует инструменты ИИ, машинного обучения и визуализации. За период тестирования алгоритма модуля «Технологический режим» с мая по октябрь 2021 года был получен прирост добычи 560 тонн на 13 скважинах КГМ. При полномасштабном внедрении системы ожидалось снижение операционных затрат дочерних организаций КМГ на 2–3%. 

В этом же контексте показателен кейс компании Газпром нефть с системой «ЭРА:ОптимА». Решение анализирует тысячи вариантов разработки месторождений, помогает выбирать геометрию новых скважин и режимы работы действующих. По данным отраслевой публикации, экономический эффект от внедрения цифрового продукта на пилотных месторождениях должен был составить более 500 млн рублей за пять лет. 

Для компаний, которые сейчас оценивают, какие цифровые решения уже выходят за рамки пилотов, полезно смотреть не только на отдельные кейсы, но и на повестку отраслевых дискуссий. Программа NEFT 4.0 может стать таким ориентиром: какие темы выносят в обсуждение нефтегазовые компании, какие задачи ставят IT-командам и где рынок уже ждёт промышленного результата. 

[Посмотреть программу Конгресса]

Геология и бурение: когда скорость решений влияет на миллионы

В геологии и бурении цена задержки особенно высока, ведь месяцы анализа сейсмики, ошибка в выборе перспективной зоны или неоптимальные параметры бурения напрямую влияют на капитальные затраты и сроки ввода скважин.

Здесь ИИ помогает не просто ускорить расчёты, а сразу сократить путь от данных к решению. Например, по данным ТАСС, компания Газпром нефть за счет интеллектуальных алгоритмов ускорила интерпретацию результатов сейсморазведки на 10–30%, что позволило приблизить старт разработки месторождения примерно на год. 

В бурении хорошо виден переход от аналитики к управлению процессом. Например, если мы посмотрим на международные результаты, то увидим, что SLB и Equinor пробурили 99% участка длиной 2,6 км на платформе Peregrino C в Бразилии в режиме автономного управления. В рамках программы из пяти скважин скорость проходки выросла на 60%, что позволило ускорить сдачу скважин, снизить затраты и уменьшить углеродный след. 

Для русскоязычного рынка такие примеры важны как ориентир. ИИ дает максимальный эффект там, где он встроен в производственную логику и поддерживает решения, от которых зависят сроки, стоимость и качество работ.

Почему 70% ИИ-проектов в нефтегазе не выходят за рамки пилота?

Пилот отвечает на один вопрос: может ли модель работать на ограниченном наборе данных. Промышленное внедрение отвечает на другой: может ли система стабильно работать в реальных условиях, интегрироваться с производственными процессами и быть понятной инженерам.

McKinsey отмечает, что около 70% нефтегазовых компаний в мире не продвинулись дальше пилотной стадии цифровых проектов. Среди причин – неочевидная связь с бизнес-эффектом, необходимость менять навыки и процессы сотрудников, а также интеграция с IT/OT-инфраструктурой. 

Для РФ и СНГ к этому добавляется еще один слой – технологическая устойчивость. Когда AI-решение подключается к реальному производственному контуру, компания оценивает не только точность модели, здесь важны также качество данных,  совместимость с действующей инфраструктурой, защита АСУ ТП, доступность поддержки, импортонезависимость и способность решения работать без разрыва критических процессов.

Эти данные сообщают нам о том, что масштабирование ИИ начинается в первую очередь с архитектуры: где находятся данные, кто отвечает за их качество, как модель подключается к производственным системам и кто принимает решение на основе ее рекомендаций.

Отдельный фактор – это доверие инженеров. Так, если модель остается «черным ящиком», ее выводы могут быть технически точными, но практически не применимыми. Инженер должен понимать, почему система предлагает изменить режим скважины, перенести ремонт или выбрать другой сценарий бурения. Без этого доверия ИИ остается аналитическим экспериментом и не может стать частью ежедневной работы промысла.

От пилотов к промышленному ROI

ИИ в нефтегазовой отрасли уже доказал свою применимость в определенных задачах: предиктивная аналитика снижает риски простоев; цифровые двойники помогают управлять оборудованием; модели разработки поддерживают добычу на зрелых месторождениях; AI-инструменты в геологии и бурении сокращают время принятия решений. Следующий этап сложнее. Отрасли нужно больше решений, которые проходят путь до промышленной эксплуатации: с понятным ROI, качественными данными, защищенной IT/OT-инфраструктурой и командами, готовыми применять рекомендации алгоритмов в реальной работе.

Для российского рынка переход от AI-пилотов к промышленному внедрению связан, зачастую, с практическими вопросами: качеством данных, готовностью инфраструктуры, импортонезависимостью, защитой производственного контура и участием инженерных команд в принятии решений.

Такие темы находятся в фокусе NEFT 4.0. Конгресс объединяет нефтегазовые компании, IT-разработчиков и технологических партнёров, чтобы обсуждать  актуальные задачи отрасли и находить для них практичные решения.

15-16 марта 2027 года в Сочи NEFT 4.0 соберет более 350 топ-менеджеров нефтегазовых и IT-компаний России и стран СНГ. Для участников это возможность предложить свой опыт рынку, увидеть актуальные кейсы и найти партнеров для проектов в области автоматизации, цифровизации и технологий Индустрии 4.0.

Узнать о том, какие кейсы и форматы будут представлены на NEFT 4.0 2027, можно через заявку на участие.

[Получить детали участия в Конгрессе]