Кейнс, 23 октября 15:00 — 16:00

ПРОИЗВОДСТВО, ДОБЫЧА И ТРАНСПОРТ

Как нефть пропитывает пласт, так данные и продвинутая аналитика начинают пропитывать нефегазовоую отрасль. Рентабельность разработки месторождений и добычи начинает все больше зависеть от сбора качественных данных и их обработки. Речь не только об обработке и визуализации, например, сейсмических данных для определения лучших мест бурения скважин, а про сбор и рациональное использование всех типов данных с месторждения:

  • геофизические исследования всех масштабов,
  • телеметрия работы бурового оборудования, насосов и других установок на промысле,
  • динамика добычи флюидов.

Все это направлено на применение моделей машинного обучения и оптимизационных алгоритмов для повышения рентабельности разработки месторождений и снижения рисков, связанных с геологическими неопределенностями.

Например, активно внедряются системы «Интеллектуальное месторождение», представляющие собой сплав IoT, Big Data и AI. В открытых источниках есть утверждения, что, например, технологии позволили одной из ведущих компаний нефтедобывающей отрасли мира повысить общий коэффициент извлечения нефти на 10%, газа — на 5% и ввести в разработку скважины, многие из которых были нерентабельными из-за большой удаленности.

Но и в нефтегазовой отрасли нужно уметь отделить зерна от плевел, разобравшись, какие решения действительно несут повышения рентабельности, а какие - всего лишь красивую картинку.

Вопросы для обсуждения:

  • Где заложена основная ценность цифровых решений в применительно к процессам разведки и добычи нефти и газа?
  • Каковы основные технологические барьеры на пути монетизации технологий на основе искусственного интеллекта, где low hanging fruits?
  • Нужна ли стандартизация данных нефтегазового UPStream
  • Data Lake – единая ли это концепция для развития ИИ на добывающих предприятиях, или есть альтернативы?

Спикеры

Модератор