Команда МГУ стала победителем второго этапа конкурса Gazprom neft Smart Oil Contest на применение методов искусственного интеллекта и машинного обучения при добыче энергоресурсов.
На основе данных со скважин им удалось построить точную модель для предсказания получения нефти с месторождений. С ее помощью был определн алгоритм для расчета объемов добычи углеводородов в течение полугода после смены оборудования на скважине.
Представители факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ заняли весь пьедестал конкурса, призовой фонд которого на этом этапе составил 760 тыс. рублей. Лучший из петербуржских участников, Богдан Печенкин, занял седьмое место. Всего в конкурсе приняли участие 287 специалистов по машинному обучению со всей страны.
Авторы лучших проектов приглашены в состав команды Научно-Технического Центра «Газпром нефти», которая разрабатывает программу самообучающегося цифрового помощника инженера-нефтяника. Основной функцией этой системы будет обработка больших статистических данных, собираемых с месторождений, для определения оптимальных технологических и экономических решений по добыче нефти.
«Современная "нефтянка"– это работа на стыке науки, высоких технологий, инжиниринга и программных решений. Сегодня цифровые данные ценятся зачастую не меньше, чем физические активы – ежедневно любая крупная компания генерирует огромный объем информации. Найти ключи, чтобы извлекать из этого потока максимальную выгоду – одна из стратегических задач отрасли. Именно поэтому мы стараемся вовлекать как можно больше партнеров в процессы создания новых алгоритмов и программных продуктов, которые в будущем кардинально изменят нефтяную промышленность и позволят эффективно разрабатывать все более сложные запасы», – отметил генеральный директор Научно-Технического Центра «Газпром нефти» Марс Хасанов.
Последние несколько лет нефтяники активно развивают собственные центры цифровых компетенций для эффективной обработки и монетизации промышленной Data Industrial. Работа с данными дает возможность прогнозировать нефтедобычу на месторождениях, исключать инженерные ошибки и отказы оборудования. Подобные технологии открывают возможность для освоения сложных месторождений, которые до настоящего времени считались нерентабельными.
«Обладая уникальными наборами промышленных, геологических и других видов данных, мы хотим, чтобы люди с компетенциями в области машинного обучения и искусственного интеллекта применяли свои способности именно в этих направлениях: цифровые двойники, когнитивные помощники, предиктивная аналитика технологических решений, несущих максимальный экономический эффект для компании», – подчеркнул председатель жюри конкурса Gazprom neft Smart Oil Contest Андрей Белевцев.
