Цифровизация - статьи журнала Neftegaz.RU

Технологии искусственного интеллекта и интернета вещей широко применяются в нефтегазовой отрасли для анализа потоковых данных SCADA и телеметрии, мониторинга состояния оборудования и поддержки управленческих решений. Появление больших языковых моделей расширяет возможности таких систем за счет обработки текстовых отчетов, интеграции знаний технической документации и интеллектуального взаимодействия с операторами. Однако высокие вычислительные затраты и требования к памяти препятствуют их внедрению в системах управления нефтегазовыми объектами, работающими в реальном времени с ограниченными ресурсами. В статье рассматривается посттренировочное квантование как ключевой метод адаптации больших языковых моделей к ресурсно ограниченной инфраструктуре нефтегазовых объектов. Показано, что перевод весов и активаций моделей в низкоразрядные представления позволяет существенно сократить объем памяти и ускорить инференс при минимальной потере точности.

Рассмотрены методология «ресурсного проектирования» и взаимосвязь «технология – структура - свойства», как целостный научно-инженерный подход к жизненному циклу металлоизделий, позволяющий с достаточной долей вероятности перейти к цифровой экономике, интеллектуальным системам управления, стратегии управления производством металлопродукции и транспортировки углеводородов. Представлены такие аспекты применения ресурса, как параметры однородности и количественной оценки параметров структуры, влияющие на технологическую наследственность, дефектность, деградацию и «старение» металла трубы при длительной эксплуатации, совершенствование технологии производства трубы и эффективность производственных процессов.

Интеграция цифровых технологий в строительную отрасль не только ускорила рост производительности и свела к минимуму влияние человеческого фактора, но изменила саму философию строительства. ИИ и современные цифровые платформы превращают строительство из набора разрозненных этапов в единую, управляемую систему. Какие цифровые решения предлагают отечественные ИТ-компании для снижения стоимости оборудования и оптимизации затрат на эксплуатацию.