Анализ рисков при использовании технологий искусственного интеллекта в нефтегазодобывающем комплексе

В статье описаны возможные риски в сфере нефтегазового комплекса при применении технологий искусственного интеллекта. Цифровая экономика становится ключевым элементом конкурентоспособности топливно-энергетического комплекса России. Переход от экспортно-сырьевого к ресурсно-инновационному развитию является первым этапом реализации стратегии цифровой модернизации. Нефтегазовый комплекс в настоящее время обладает крупнейшей в мире минерально- сырьевой базой, развитой инфраструктурой, квалифицированными кадрами, значительным инновационным потенциалом, в том числе возможностью реализации цифровых технологий и производств высоких переделов, что предполагает масштабный, быстрый и эффективный возврат вложенных финансовых ресурсов, новые бизнес-модели для сохранения передовых позиций добычи углеводородного сырья в длительной перспективе. Эти возможности могут быть обеспечены только за счет внедрения технологий на основе получения и обработки больших массивов данных, машинного обучения и цифровых двойников с целью минимизации факторов неопределенности и оценки рисков, а также для предупреждения возможных нештатных ситуаций и минимизации ущербов при нарушении технологических режимов. Факторы неопределенности способны затруднить прогнозирование финансовых, социальных, логистических и других условий ведения бизнеса, в связи с чем долговременные крупные проекты могут быть не реализованы. В статье рассмотрены причины сложившейся консервативной политики по продвижению инновационных продуктов в нефтегазовой отрасли, а также при интегрировании цифровых и технологических решений, обеспечивающих повышение эффективности управления производственными объектами инфраструктуры добычи. Приведены основные возможные риски, степень влияния рисков на проект. Представлены возможные меры по снижению рисков и их последствий на примере создания высокопроизводительной интеллектуальной системы предупреждения при бурении нефтегазовых скважин, что позволяет создать основу для перехода к безлюдным технологиям предупреждения аварийности и удаленной работы на нефтегазовых промыслах.

Abstract

The paper describes possible risks in the oil and gas industry when using artificial intelligence technologies. The digital economy is becoming a key element of the competitiveness of the Russian fuel and energy complex. The transition from export-raw materials to resource-innovative development is the first stage of the implementation of the digital modernization strategy. The oil and gas complex currently has the world's largest mineral resource base, developed infrastructure, qualified personnel and significant innovation potential, including the ability to implement digital technologies and high-conversion industries, which implies a large-scale, fast and efficient return on invested financial resources, new business models to maintain the leading positions of hydrocarbons production in the long term. These capabilities can only be achieved through the introduction of technologies based on the acquisition and processing of large amounts of data, machine learning and digital twins in order to minimize uncertainty factors and risk assessment, as well as to prevent possible abnormal situations and minimize damage caused by technological regimes violation. Uncertainty factors can make it difficult to predict the financial, social, logistical and other business conditions, therefore, long-term major projects may not be implemented. The paper also considers the reasons for the current conservative policy on the innovative products promotion in the oil and gas industry as well as the integration of digital and technological decision-makings that improve the efficiency of management of production facilities of the production infrastructure. The main possible risks and the degree of their Automation, telemechanization and communication in oil industry risk impact on the project are presented. Possible measures to reduce risks and their consequences are presented on the example of creating a high-performance intelligent system for preventing drilling of oil and gas wells, which allows creating a basis for the transition to unpopulated technologies for preventing accidents and remote work in oil and gas fields.

Литература

1. Дмитриевский А.Н., Мастепанов А.М., Бушуев В.В. Ресурсно-инновационная стратегия развития экономики России // Вестн. РАН. 2014. Т. 84, № 10. С. 867–873. DOI: 10.7868/S0869587314100077
2. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е. К вопросу цифровизации процессов газодобычи // Изв. Тульского гос. ун-та. Науки о Земле. 2019. Вып. 2. С. 136–152.
3. Особенности цифровой трансформации активов при реализации инвестиционных нефтегазовых проектов / Н.А. Еремин, М.А. Королев, А.А. Степанян, В.Е. Столяров // Газовая пром-сть. 2019. № 4 (783). С. 108–119.
4. Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Столяров В.Е. Роль информации в применении технологий искусственного интеллекта при строительстве скважин для нефтегазовых месторождений // Науч. журн. Россий-ского газового общества. 2020. № 3 (26). С. 6–21.
5. Галлямова Э.И. Оценка производственных рисков как метод управления безопасностью в нефтяной и газовой промышленности // Электрон. науч. журн. "Нефтегазо-вое дело". 2016. № 3. С. 293–306.
6. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Менеджмент риска. Методы оценки риска.  Введ. 2012–12–01. М.: Стандартинформ, 2012. 69 с.
7. Пат. 2703576 Рос. Федерация, МПК E21B 44/00, H04L 12/24, G06F 17/40. Адаптивная система управления бурением скважин на базе единой цифровой платформы / В.В. Кульчицкий, А.К. Пархоменко, С.А. Ильичев [и др.]; патентообладатель АО "НТПЦ ГНТ". – № 2019101435; заявл. 18.01.2019; опубл. 21.10.2019, Бюл. № 30.
8. Цифровые технологии строительства скважин. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин / Н.А. Еремин, А.И. Архипов, А.Д. Черников [и др.] // Деловой журн. Neftegaz.Ru. – 2020. – № 4 (100). С. 38–50.
9. Шаяхметова К.О., Кусен Е.Т. Риски нефтегазовой отрасли и возможности управления рисками // Вестник КазНУ. Серия экономическая. 2012. Т. 91, № 3. С. 153–157.
10. Сиргалина Г.Т., Хасанова Г.Ф., Батталова А.А. Анализ рисков в нефтяной и газовой промышленности // Управление экономическими системами: электрон. науч. журн.  2018. № 12 (118). С. 81.
11. Volve Data Village. – URL: https://www.equinor.com/en/ how-and-why/digitalisation-in-our-dna/volve-field-data- village-download.html (дата обращения 05.07.2020).