В статье описана совокупность работ по созданию алгоритмов централизованного управления высокоавтоматизированными технологическими комплексами для нефтегазовых месторождений. Подобные разработки востребованы на месторождениях, находящихся на начальной, активной и заключительной стадиях эксплуатации, в период падающей добычи при наличии технологических, геологических и других ограничений по эксплуатации.

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.

В статье представлена структура нормативно-правового обеспечения научных исследований при внедрении инновационных разработок нефтегазовой отрасли. В период усиливающейся конкуренции и мирового энергетического кризиса преобразование отечественного нефтегазового сектора в отрасль современных технологий является эффективным вариантом развития и сохранения имеющегося потенциала.

Разработан и апробирован газохроматографический парофазный метод определения компонентного состава хлорорганических соединений для выполнения потокового анализа с применением автоматической системы подготовки проб нефти и нефтепродуктов отечественного производства. Выполнен комплекс экспериментальных работ на модельных и экспериментальных образцах, проведено сравнение достигнутых показателей с результатами стандартных лабораторных методики измерений. Достигнуты лучшие показатели прецизионности компонентного состава и концентраций примесей в потоковом режиме.

Цифровизация и применение методов искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли повышают экономическую эффективность предприятий, позволяют нарастить багаж цифровых компетенций, обеспечивают сохранение кадрового потенциала, а также способствуют реализации проектных режимов добычи и продлевают ее на заключительной стадии эксплуатации. ПАО Газпром накоплен богатый опыт в цифровой трансформации газового производства, в том числе в оперативно-диспетчерском управлении на основе электронных платформ.

Цифровая модернизация нефтегазового производства является мощным инструментом повышения эффективности разработки месторождений и инновационным драйвером развития нефтегазовой отрасли. В ведущих нефтегазовых компаниях России происходит переход к цифровым технологиям бурения и добычи на основе применения методов машинного обучения и нейросетевых моделей. Нефтегазовая скважина является основным технологическим объектом и сооружением, определяющим эффективность добычи углеводородов на всех стадиях жизненного цикла месторождения.

Цифровая модернизация на базе внедрения методов искусственного интеллекта, основанных на машинном обучении и искусственных нейронных сетях, является мощным инструментом повышения эффективности разработки нефтегазовых месторождений, инновационным драйвером развития нефтегазовой отрасли.

С учетом прогнозов экономического развития России и требований международного Парижского соглашения, направленного на регулирование мер по снижению содержания углекислого газа и других парниковых газов в атмосфере, возможно замещение поставок продукции с традиционного рынка углеводородной энергетики на водород и метано-водородные смеси (МВС). В статье описаны технологии и особенности автоматизации производства и хранения промышленного водорода и МВС, а также возникающие при этом риски.

Применение интеграционной платформы AVIST Oil&Gas позволяет обеспечить координацию совместных действий различных специалистов, расширить оптимизационные расчеты вариантов разработки с использованием данных моделирования и оперативных производственных систем в рамках цифровой концепции «Интеллектуальное месторождение». Цифровая концепция «Интеллектуальное месторождение» направлена на повышение производственной и экономической эффективности нефтегазодобывающих предприятий путем максимизации добычи при одновременном снижении себестоимости добываемой продукции.

В статье рассматриваются методы обработки больших данных со станций геолого-технологических измерений и машинного обучения в области бурения нефтяных и газовых скважин, которые были апробированы на реальных данных с морского месторождения. Возможные события, связанные с осложнениями и авариями во время бурения могут быть обнаружены за время 7-10 минут до их наступления. Этого времени может быть достаточно для бурильщика для принятия превентивных мер для избегания осложнения или предотвращения аварии.