В докладе будет рассказано видение архитектуры системы общего искуственного

интеллекта для нефтегазового инжиниринга, направленного на решение широкого класса

задач, помогающих принимать решения в области разведки и добычи. От стратегического

планирования производственной программы до управления разработкой конкретного

пласта на месторождении.

Эволюция технологии многофазной расходометрии: от физических к виртуальным

измерениям

Обеспечение точных измерений расходов флюидов, добываемых из скважины, всегда

вызывало практический интерес в нефтегазовой отрасли. За последние десятилетия

подход, основанный на использовании сепараторов, сместился в сторону применения

устройств многофазной расходометрии, когда измерения проводятся непрерывно без

физического разделения потока на составляющие фазы. В настоящее время известно

несколько типов многофазных расходомеров, но в целом, такие устройства не в

состоянии обеспечить требуемую точность во всем диапазоне свойств флюидов и

рабочих условий, и кроме того – они достаточно дороги в эксплуатации. Это стало

главной причиной поиска альтернативных измерительных решений. В частности,

развитие цифровых технологий, а также появление доступных датчиков с их широким

применением в системах добычи нефти и газа, привело к экспоненциальному росту

доступных данных, получаемых со скважины. Эти данные, интегрированные особым

образом со специализированным вычислительным алгоритмом, могут способствовать

получению информации о многофазных расхода. Этот метод, также известный как

Виртуальная Расходометрия (ВР), является перспективным направлением, способным

устранить недостатки традиционных измерений, и обеспечить дополнительную

функциональность, например непрямую оценку расходов на забое. В презентации

демонстрируются основные технологии классической многофазной расходометрии, а

также рассматриваются основные подходы к цифровизации таких измерений.

Анализ наиболее распространенных сценариев использования искусственного

интеллекта в нефтегазовой отрасли

В докладе предложен подход к структурированию способов использования систем на

базе искусственного интеллекта в организациях нефтегазовой отрасли. Выделено четыре

наиболее распространенных сценария (апробация, НИР, пилотный проект, продакшен) и

рассмотрены основные особенности каждого из них.

Разработка и внедрение проектов с применением когнитивных технологий для нефтяной

промышленности Сербии

Доклад посвящен опыту создания и внедрения цифровых решений с использованием

когнитивных технологий для повышения эффективности бизнес-процессов в

нефтегазодобыче Республики Сербия. В работе подробно рассматриваются проекты по

использованию науки о данных, машинного обучения, компьютерного зрения в задачах

сейсмики, петрофизики, геологии и разработки месторождений, а также технологии

добычи. Все проекты носят сугубо прикладной характер и направлены на решение

текущих вызовов проблем разработки зрелых месторождений на поздней стадии

эксплуатации, а также по работе с песконесущими фондом скважин, борьбе с

солеотложениями и эффективной разработке трещинных коллекторов.