БАКУ /Trend/ - Основным приоритетом при внедрении искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли является безопасность, поэтому переход к полностью автоматизированным системам должен осуществляться поэтапно.
Как сообщает Trend, об этом заявил менеджер по машинному обучению Caspian AI Institute Ульви Заманбеков в ходе панельных дискуссий, организованных в рамках 31-й Международной Каспийской нефтегазовой выставки, проходящей сегодня в Баку.
По его словам, нефтегазовый сектор относится к числу высокорисковых отраслей, где цена ошибки чрезвычайно высока, поэтому безопасность должна оставаться ключевым фактором при принятии любых решений.
«Мы не стремимся сразу полностью автоматизировать все процессы. Прежде всего необходимо убедиться в безопасности систем, сохранить человеческий контроль и обеспечить максимальное участие бизнес-подразделений в процессах. Только после этого можно переходить к более широкому уровню автоматизации», — отметил он.
У. Заманбеков подчеркнул, что основной целью отрасли является переход от реактивного подхода к прогнозному и рекомендательному.
«Вместо того чтобы устранять проблемы после их возникновения, мы стремимся заранее выявлять риски, прогнозировать объемы добычи и предлагать наиболее эффективные варианты действий», — сказал он.
По его словам, Caspian AI Institute, созданный по инициативе SOCAR, объединяет специалистов различных направлений для разработки решений на базе искусственного интеллекта.
«В нашей команде работают геологи, инженеры-химики, специалисты по программному обеспечению и анализу данных. Такой подход позволяет лучше понимать потребности бизнеса и особенности отрасли. В процессе разработки проектов также крайне важно привлекать представителей пользовательской стороны в качестве владельцев продукта», — сказал У. Заманбеков.
Он добавил, что институт делает ставку не на решение отдельных задач, а на создание масштабируемых продуктов, которые могут применяться в широком масштабе по всей компании.
Одним из проектов, представленных в ходе панели, стала система "Virtual Flow Meter", которая в настоящее время разрабатывается совместно с SOCAR.
По словам У. Заманбекова, проект основан на технологии «мягкого датчика» (soft sensor), предназначенной для более точной оценки объемов добычи на скважинах.
«Ранее на многих скважинах объем добычи измерялся лишь один раз в месяц, после чего предполагалось, что показатель остается неизменным в течение всего периода. Однако фактические объемы добычи постоянно меняются. Система Virtual Flow Meter позволяет прогнозировать добычу в почасовом или ежедневном режиме, используя высокочастотные данные, включая показатели давления, температуры и параметры регулирующего оборудования», — пояснил он.
По его словам, применение такого подхода обеспечивает более точный мониторинг производственных процессов, способствует повышению качества управленческих решений и улучшению операционной эффективности.
