ИИ на нефтяном месторождении: как меняется работа человека, и кто отвечает за ошибки

Москва, 6 ноя – ИА Нефтегаз.РУ. 11 сентября 2026 года «Роснефть» сообщила о награждении программного комплекса EchoTools, который использует искусственный интеллект для анализа данных скважин и подбора режима их работы. По данным компании, система обрабатывает более 10 тысяч показателей в среднем за две минуты. Развитие таких решений ставит вопрос о том, как меняется работа специалистов на месторождении и какие задачи остаются за инженером при использовании ИИ. О том, как цифровые инструменты помогают в нефтегазовых проектах, и кто отвечает за технологические решения, рассказал Сергей Савельев, старший менеджер ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг».

— Были ли в вашей практике проекты, где применялся искусственный интеллект? Какие задачи он решал на нефтяном месторождении и как выглядела его работа?

В моей практике были проекты, в которых искусственный интеллект применялся для решения отдельных технологических задач. Одно из перспективных направлений его использования в нефтедобыче связано с анализом больших массивов данных. На месторождении специалисты работают с большим количеством параметров, которые необходимо учитывать при оценке состояния скважин и выборе режима их эксплуатации. ИИ помогает быстрее обрабатывать эту информацию, повышать ее точность и оценивать варианты решений.

Насколько это ускоряет работу, видно на примере комплекса EchoTools, разработанного «Роснефтью». Он анализирует более 10 тысяч показателей скважины примерно за две минуты. На выполнение аналогичных расчетов вручную потребовалось бы более трех суток.

— Как в вашей работе изменился подход к задачам после внедрения программ, которые позволяют сократить время на расчеты? На что теперь уходит время, которое раньше требовалось на такую работу?

Цифровые инструменты полезны при оценке сложных нефтегазовых проектов, где приходится рассматривать несколько сценариев разработки месторождения. Например, в своей нынешней работе я курирую комплексную программу развития актива, содержащего трудноизвлекаемые запасы.

При такой работе необходимо сопоставлять технологические решения, рассчитывать затраты и оценивать экономическую целесообразность каждого сценария. Цифровые инструменты позволяют быстрее проводить расчеты и рассматривать больше вариантов развития актива. Внимание при этом уделяется анализу полученных результатов, сравнению сценариев и оценке их практической применимости.

— Можете вспомнить случай из практики, когда стандартного решения для задачи на нефтяном проекте оказалось недостаточно? Как вы разбирались с этой ситуацией?

В моей практике такие ситуации возникали неоднократно при работе с месторождениями со сложными геологическими и техническими условиями. В таких проектах типовые технологические решения часто требуют адаптации под особенности конкретного актива.

Например, во время работы в РИТЭК я руководил группой, которая занималась технологиями эксплуатации скважин на нескольких активах в разных регионах России. Для одного из проектов мы разработали компоновку для одновременно-раздельной эксплуатации. Она позволила добывать нефть из двух изолированных объектов через одну скважину с раздельным учетом продукции.

При поиске решения мы оценивали уже применявшиеся технологии, рассматривали варианты их сочетания и доработки. В отдельных случаях разрабатывали новые технические решения.

— С какими ситуациями проверки рекомендаций цифровых систем вам приходилось сталкиваться в работе? Какие последствия может иметь чрезмерное доверие автоматическому расчету?

Любой расчет, полученный с помощью цифровой системы, требует инженерной проверки. Алгоритм обрабатывает исходные данные и предлагает результат, однако специалист должен понимать, насколько этот результат соответствует реальным условиям работы месторождения.

При оценке таких рекомендаций я опираюсь на профессиональные знания и опыт. Если расчет противоречит известным технологическим параметрам или условиям эксплуатации скважины, необходимо вернуться к исходным данным и проверить корректность результатов.

Ошибочное решение в нефтедобыче способно привести к неоптимальному режиму работы оборудования, снижению добычи и дополнительным затратам. Поэтому критическая оценка результатов и умение пользоваться цифровыми инструментами остаются обязательными навыками инженера.

— Как должна распределяться ответственность между разработчиком программы, инженером и руководителем, если решение с участием ИИ привело к потерям или остановке работы?

В проектах, которыми я руководил, критических технологических потерь и нештатных ситуаций из-за применения цифровых инструментов, в том числе машинного обучения, удавалось избежать. Одним из условий этого стала четкая организация процесса принятия решений и распределение обязанностей между участниками.

Разработчик отвечает за корректную работу программы и ее техническую поддержку. Инженер должен понимать функционал системы, проверять полученные результаты и использовать профессиональные знания при выборе технологического решения. Руководитель организует работу сотрудников и отвечает за итоговый вариант, который принимается командой.

У каждого участника своя зона ответственности, при этом итоговое решение должно учитывать как результаты работы программы, так и инженерную оценку ситуации. Поэтому применение цифровых инструментов требует выстроенной системы контроля на каждом этапе.

— По вашему опыту управления проектами, что сложнее всего при переходе к работе с данными? Можете привести пример?

Главная сложность заключается в перестройке привычных процессов. Для эффективного использования цифровых инструментов компании необходимо адаптировать внутреннюю инфраструктуру, подготовить специалистов и пересмотреть подходы к оценке проектов.

Один из примеров такой работы связан с разработкой моей методологии повышения эффективности нефтегазовых активов на разных стадиях разработки. Ее задача состоит в том, чтобы выстроить системный подход к оценке вариантов развития месторождения с учетом его текущего состояния и перспектив дальнейшей эксплуатации. Универсального решения для всех этапов нет, поэтому важно учитывать особенности каждого актива. В 2026 году инициатива по развитию этой методологии прошла отбор в корпоративный бизнес-акселератор ПАО «ЛУКОЙЛ».

— Какие знания и навыки сегодня необходимы молодому специалисту в нефтедобыче для самостоятельной работы и принятия технологических решений в условиях развития ИИ?

Нефтедобыча объединяет множество научных и технических дисциплин. Поэтому молодому сотруднику важно разбираться в смежных областях, постоянно получать новые знания и осваивать современные инструменты, включая технологии искусственного интеллекта.

При этом цифровая грамотность должна сочетаться с сильной инженерной подготовкой. Необходимо самостоятельно анализировать технологические процессы, оценивать результаты расчетов и понимать последствия принимаемых решений. Алгоритмы помогают обрабатывать информацию, однако ответственность за технологическую оценку и обоснование выбора остается за инженером, тогда как итоговое решение в рамках проекта принимается в соответствии с распределением полномочий.

Я занимаюсь наставничеством молодых специалистов и считаю, что готовность учиться на протяжении всей карьеры становится одним из ключевых профессиональных качеств. Важно с самого начала развивать самостоятельность, умение анализировать техническую информацию и обосновывать свои решения. Эти навыки сохраняют значение независимо от того, какие технологии приходят в отрасль.

Автор: А. Гладкина