Ключевые слова: нефтегазовая отрасль, искусственный интеллект, цифровая трансформация нефтегазовой отрасли, машинное обучение, карьерные стратегии.
Современные технологии искусственного интеллекта кардинально меняют нефтегазовую отрасль, становясь ее неотъемлемой частью. Внедрение ИИ-решений позволяет компаниям достигать новых уровней эффективности, безопасности и прибыльности, что делает их незаменимыми в условиях высокой конкуренции и ужесточающихся экологических требований. Рассмотрим ключевые направления интеграции ИИ с конкретными примерами:
· Разведка и эксплуатация месторождений. ИИ-алгоритмы анализируют сейсмические данные с беспрецедентной точностью, прогнозируя расположение залежей, снижая геологические риски и помогая избежать ошибок при бурении на 20–30 %. Например, компании BP и Shell уже используют 3D-моделирование на основе машинного обучения для оптимизации выбора мест бурения, что позволило сократить затраты на разведку на 15 %.
· Предиктивное обслуживание и промышленная безопасность. Интеллектуальные системы мониторинга оборудования в режиме реального времени позволяют предупреждать до 90 % потенциальных поломок, сокращать простои на 25–40 %, снижать количество аварийных ситуаций. Комбинируя оперативные и архивные данные с алгоритмами машинного обучения, системы предиктивного мониторинга прогнозируют потенциальные отказы оборудования, обеспечивая оптимальное планирование регламентных работ [1]. Пример: датчики IoT на платформах ExxonMobil передают более 50 000 параметров работы оборудования каждую секунду, а ИИ-алгоритмы выявляют аномалии за 48–72 часа до возможной поломки.
· Автоматизация процессов бурения и интеллектуальная добыча. Управляемые искусственным интеллектом системы оптимизируют параметры бурения в режиме реального времени, повышая эффективность и снижая количество человеческих ошибок. Автономные буровые установки, оснащенные искусственным интеллектом и робототехникой, могут в режиме реального времени принимать решения по регулировке скорости, давления и направления бурения для максимизации производительности и обеспечения безопасности. Роботизированные буровые ключи, автоматизированные системы транспортировки труб, роботы-манипуляторы позволили сократить количество персонала на буровых площадках на 30 %, одновременно повысив точность операций на 40 %.
· Торговля энергоносителями и анализ рынка. ИИ улучшает процесс принятия решений в торговле энергоносителями, анализируя ценовые тенденции, геополитические факторы и колебания спроса и предложения. Прогнозная аналитика, основанная на ИИ, помогает компаниям застраховаться от волатильности цен и оптимизировать стратегии цепочки поставок. Компания Trafigura использует ИИ-алгоритмы для прогнозирования цен на нефть, что позволяет ей ежегодно экономить более 200 млн долл на фьючерсных контрактах.
· Экологический мониторинг. Современные ИИ-системы обнаруживают утечки на 60 % быстрее традиционных методов, прогнозируют возникновение аварийных ситуаций, автоматически корректируют процессы для соответствия экологическим нормам. Например, внедренная компанией Chevron система компьютерного зрения анализирует спутниковые снимки и выявляет потенциальные проблемы трубопроводов с точностью до 92 %.
· Оптимизация цепочек поставок. Искусственный интеллект помогает оптимизировать логистику, осуществлять управление материально-техническим снабжением, прогнозируя сбои в цепочке поставок и повышая эффективность. Платформы на базе искусственного интеллекта должны предоставлять информацию о маршрутах транспортировки, уровнях запасов и стратегиях закупок в режиме реального времени для повышения экономической эффективности.
· Робототехника для работы на шельфе и удаленных операций. Роботы и беспилотные летательные аппараты на базе искусственного интеллекта все чаще используются для инспекции морских буровых работ и технического обслуживания в опасных условиях. Эти автономные системы повышают безопасность, сокращая потребность в людях для работы в опасных местах. К практическим результатам использования компанией Stena Drilling роботов для крепления болтов на райзерах можно отнести: значительное сокращение времени на проведение операций – с 8 до 2,5 часов, повышение надежности соединений – нулевые инциденты за три года работы, экономия на проведении водолазных работ – 250 000 долл с проекта.
· Цифровые двойники. Являются виртуальными копиями физических активов и могут быть использованы для моделирования и оптимизации буровых работ, производственных процессов и графиков технического обслуживания. Эти модели, управляемые искусственным интеллектом, позволяют осуществлять мониторинг в режиме реального времени, прогнозную аналитику и тестирование сценариев для улучшения процесса принятия решений и повышения общей операционной эффективности. Компании используют технологию цифрового двойника для оптимизации производительности скважин, снижения операционных рисков и продления срока службы критически важной инфраструктуры.
Российские нефтегазовые компании демонстрируют конкретные финансовые результаты от внедрения цифровых двойников:
Рост добычи на 5–12 %;
Снижение затрат на 3–20 млн долл ежегодно на объект;
Упреждающее обслуживание – сокращение аварий на 25-40 %.
Эти технологии особенно актуальны для арктических проектов, где ошибки критичны, стареющих месторождений Волго-Уральского региона, морских месторождений с высокой стоимостью эксплуатации.
Одновременно с тем, что применение технологий ИИ повышают производительность и обеспечивают устойчивое развитие, они также создают проблемы для молодых специалистов, приходящих в отрасль. Искусственный интеллект способен раскрывать человеческий потенциал, открывая новые горизонты; оставаться невостребованным, что означает упущенные возможности; или использоваться без меры и не по назначению, порождая риски [2].
Проблемы, возникающие у молодых специалистов из-за развития технологий искусственного интеллекта, и варианты их решения:
Трансформация профессий и вытеснение кадров
Автоматизация процессов с использованием ИИ-технологий сокращает потребность в традиционных специальностях нефтегазовой отрасли, особенно применяющих ручной труд и рутинную аналитику. Многие задачи, ранее требовавшие человеческого участия, теперь выполняются алгоритмами, что ставит под вопрос стабильность рабочих мест.
Решение:
Молодым специалистам стоит осваивать программирование, аналитическую обработку данных и системную интеграцию.
Важно не опасаться сокращений, а адаптироваться к новым ролям, где требуются человеческий контроль, креативность и навыки принятия решений.
Опыт компании Schlumberger, внедрившей в Норвегии программу по переобучению геологов и инженеров работе с ИИ-инструментами «Digital Ready Workforce» («Персонал, готовый к цифровой трансформации»), показал, что 60 % сотрудников освоили новые цифровые роли за 18 месяцев.
Преодоление разрыва в квалификациях
Отрасли все больше нужны специалисты по обработке данных, ИИ-инженеры и эксперты по автоматизации, однако учебные заведения пока не полностью интегрировали соответствующие курсы в образовательные программы по направлению «Нефтегазовое дело».
Решение:
Вузам следует разрабатывать междисциплинарные программы на стыке нефтегазовых технологий, машинного обучения и анализа данных.
Студентам важно самостоятельно осваивать онлайн-курсы и получать практический опыт владения новыми навыками и компетенциями.
Хорошим примером может послужить внедрение курсов «Машинное обучение для сейсмики» и «Цифровые двойники месторождений» в магистерскую программу Тюменского индустриального университета, реализуемую совместно с компанией ПАО «Роснефть». 90 % выпускников данной программы трудоустроены в дочерние предприятия.
Этические дилеммы и ответственность
Недостаточная прозрачность решений ИИ порождает этические вопросы: предвзятость алгоритмов, защита персональных данных и ответственность за аварии с участием ИИ остаются нерешенными проблемами.
Решение:
Молодые специалисты должны придерживаться человеко-ориентированного и риск-ориентированного подходов развития искусственного интеллекта.
Компаниям необходимо внедрять обучение этике в сфере искусственного интеллекта и системы управления рисками, а также создавать комитеты по этике ИИ.
Подобная практика создания комитета по этике ИИ с участием юристов, инженеров и социологов существует в компании Equinor. На проекте Johan Sverdrup алгоритм распределения буровых мощностей проходит проверку на дискриминационные паттерны, благодаря чему происходит снижение спорных решений на 40 %.
Высокие затраты на внедрение
Реализация ИИ-проектов требует значительных инвестиций в технологии и подготовку кадров. Малые компании часто не могут себе этого позволить, что ограничивает карьерные возможности молодежи в менее развитых регионах.
Решение:
Государству и корпорациям стоит финансировать программы доступности ИИ.
Молодым предпринимателям следует создавать бюджетные ИИ-решения для небольших предприятий.
Казахстанским стартапом DrillAI был разработан облачный ИИ для прогноза износа долот малых месторождений, стоимость внедрения которого в 10 раз ниже аналогов (от 15 тыс. долл). Это обеспечило внедрение разработки в 12 региональных компаний за год.
Угрозы кибербезопасности
ИИ-системы, работающие с большими данными, становятся мишенью для хакеров. Отрасль сталкивается с рисками утечек информации, вирусов-шифровальщиков и промышленного саботажа.
Решение:
В учебные программы по нефтегазовому делу необходимо включать курсы по информационной и/или кибербезопасности.
Компаниям необходимо инвестировать в решения, обеспечивающие защиту данных и обучать сотрудников наилучшим мировым практикам в данной сфере.
Так, разработанный компанией ООО «ЛУКОЙЛ-Пермь» ИИ-детектор аномалий «КиберЩит» на основе российского ПО, предотвратил 23 инцидента за 2024 год.
Проблемы регулирования
Быстрое развитие ИИ опережает нормотворчество. Различия в нормативных требованиях у разных стран создают сложности при реализации международных проектов.
Решение:
Молодым специалистам нужно отслеживать изменения в законодательстве.
Бизнесу и регуляторам важно совместно разрабатывать сбалансированные нормы и стандарты применения ИИ-технологий.
Национальная нефтяная компания ОАЭ ADNOC совместно с регуляторами создала «регуляторную песочницу» (Regulatory Sandbox) – специальный правовой режим, позволяющий тестировать инновационные ИИ-решения без соблюдения части нормативных требований на ограниченный срок. Благодаря чему сократилось время на проведение инспекций на 80 % (три дня вместо трех месяцев), произошло обнаружение 92 % дефектов против 76 % при применении традиционных методов, произошло снижение стоимости на 1,2 млн долл в год на объект.
Междисциплинарное взаимодействие
Будущее отрасли потребует слаженной работы технических специалистов, инженеров, ИИ-экспертов, экологов и чиновников.
Решение:
Университетам следует развивать совместные программы по нефтегазовому делу, ИИ-технологиям и менеджменту.
Новому поколению лидеров и управленцев необходимо развивать гибкие навыки: коммуникацию, работу в команде и критическое мышление.
Результат формирования смешанных бригад (геологи + аналитики данных + экологи) для оптимизации ГРП с учетом экологических ограничений в компании «Газпромнефть –ЦР» дала +7 % к нефтеотдаче.
Чтобы построить успешную карьеру в нефтегазовой отрасли в эпоху развития ИИ-технологий, новому поколению специалистов следует придерживаться следующих принципов:
- Непрерывное обучение – молодым специалистам необходимо следить за трендами ИИ, проходить онлайн-курсы, посещать профессиональные мероприятия, участвовать в деятельности профессиональных сообществ, таких как общество инженеров нефтегазовой промышленности, мировой нефтяной совет и др.
- Практический опыт – прохождение стажировок, участие в исследовательских проектах и коллаборациях с компаниями позволяют быть более конкурентоспособными на рынке труда, увеличивают адаптивность и развивают как профессиональные компетенции, так и коммуникативные навыки.
- Гибкость мышления – в условиях стремительной трансформации отрасли необходимо быть открытым к изменениям, инновациям и междисциплинарному взаимодействию.
- Продвижение этики ИИ – молодые специалисты должны придерживаться принципов и правил, которые предназначены для создания среды доверенного развития технологий искусственного интеллекта, необходимо отстаивать прозрачность алгоритмов и ответственное использование данных.
- Предпринимательский подход – предпринимательское мышление позволяет молодым специалистам не просто адаптироваться к изменениям, но и создавать новые решения для отрасли.
- Информационная безопасность – изучение методов защиты данных и противостояния цифровым угрозам является новым необходимым условием для работы с большим объемом данных.
Искусственный интеллект трансформирует нефтегазовую отрасль, создавая принципиально новые перспективы. Однако успешная цифровизация зависит не только от технологий, но и от способности специалистов осваивать новые компетенции [3]. Если автоматизация неизбежно сокращает традиционные профессии, то параллельно формируется запрос на принципиально новые специальности – разработчиков ИИ-решений, аналитиков данных и экспертов по цифровой безопасности.
Будущее нефтегазовой отрасли принадлежит универсальным специалистам нового типа – тем, кто гармонично сочетает фундаментальные отраслевые знания с цифровыми компетенциями, способностью к быстрой адаптации и предпринимательским подходом к решению задач. Такой синтез позволяет не только эффективно внедрять готовые ИИ-решения, но и создавать принципиально новые технологические подходы – от применения компьютерного зрения для мониторинга трубопроводов до разработки самообучающихся алгоритмов оптимизации добычи. Особую ценность приобретают специалисты-«гибриды»: геологи с навыками аналитика данных, инженеры-кибернетики, технологи с опытом в машинном обучении, способные говорить на языках как производственных процессов, так и цифровых технологий. Именно они становятся ключевыми драйверами трансформации отрасли, превращая технологические вызовы в возможности для роста и создавая конкурентные преимущества для компаний в эпоху энергетического перехода.
Литература
1. Библиотека Общества инженеров нефтегазовой промышленности https://jpt.spe.org/ Bilal Hussain, Andrea Vigueras, David Jones, Graeme Smith, Huzeifa Ismail Framework for AI- and ML-Based Predictive Maintenance for Offshore Rotating Equipment, 2025.
2. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People-An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Minds and Machines, 28 (4), 689–707. https://doi.org/10.1007/S11023-018-9482-5.
3. Библиотека Общества инженеров нефтегазовой промышленности https://jpt.spe.org/ EY Data Science and Digital Engineering Scaling AI for Maximum Impact in Oil and Gas, 2025.
