Итоги конференции «Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли – 2025»

Автоматизация моделирования

Одним из наиболее обсуждаемых направлений стало развитие процедур адаптации геолого-гидродинамических моделей. Переход к многокритериальным и поэтапным схемам позволяет согласовывать модели сразу по нескольким показателям (нефть, газ, вода, давления), повышая устойчивость и воспроизводимость прогнозов.

Суррогатные модели и ускорение расчётов

Большое внимание было уделено суррогатным моделям. Применение нейронных операторов, включая Fourier Neural Operator, обеспечивает значительное ускорение симуляций динамики пласта при сохранении физической корректности результатов. Параллельно обсуждались гибридные подходы, где машинное обучение дополняет численные алгоритмы и встраивается в инженерные расчёты.

Генеративные модели и корпоративные ассистенты

Представлены примеры применения Retrieval-Augmented Generation в закрытых корпоративных средах. Эти системы позволяют работать с внутренними архивами и инженерной документацией, сокращая время поиска и повышая доступность накопленных знаний для специалистов.

Компьютерное зрение в геологии и сейсморазведке

Заметный интерес вызвали доклады о применении методов компьютерного зрения. Среди них — автоматическая интерпретация сейсмических данных, анализ космических снимков и цифровизация обработки керна. Особый акцент сделан на применении foundation-модели Segment Anything для выделения трещиноватости на изображениях керна.

Новые подходы к данным и признакам

Ряд работ был посвящён интерпретируемости и рациональному отбору признаков. Методы факторного анализа и снижения размерности позволяют создавать более устойчивые модели, а байесовские подходы помогают контролировать неопределённости при прогнозах в условиях ограниченной информации. Участники особо подчеркнули критическую важность развития интерпретируемости моделей машинного обучения и разработки специфичных для отрасли метрик качества моделей и алгоритмов ИИ.

Хакатон

В рамках подготовки к конференции был проведен Хакатон с двумя практическими задачами, в котором приняли участие 25 специалистов, студентов и молодых ученых. Победители были приглашены на конференцию для представления результатов решения задач.

Организация и перспективы развития

Работа организационного комитета получила высокую оценку участников — локация проведения мероприятия и культурная программа вдохновили экспертов на участие в следующей конференции. Многие участники отметили необходимость расширения тематического охвата конференции за счёт включения дополнительных функциональных областей из сферы нефтегаза, в частности, направлений индустриальной аналитики и прогнозирования разработки месторождений.

Итоги

Конференция показала, что интеллектуальные методы анализа данных переходят из стадии пилотных экспериментов к системному внедрению. Фокус смещается от отдельных алгоритмов к построению устойчивых производственных пайплайнов, где учитываются не только точность, но и скорость работы, интеграция с физическими моделями и удобство для инженеров.

Отрасль движется к формированию новой «инженерной практики», где ИИ не заменяет экспертизу, а становится её инструментом. В ближайшие годы можно ожидать дальнейшего распространения суррогатных моделей, расширения применения корпоративных ассистентов и укрепления связки «физика + машинное обучение» как основного направления развития.