Вступление переводчика

Шанкар Нараянан руководит направлением технологических партнёрств в Amazon Web Services (AWS), специализируясь на решениях в области управления эффективностью активов и систем управления технологическими процессами. Он занимал ряд руководящих должностей в Baker Hughes и General Electric. Обладает более чем 15-летним опытом работы в энергетической отрасли, возглавлял множество инициатив по цифровой трансформации, направленных на повышение эффективности и производительности компаний из списка Fortune 500.
В своей статье Нараянан рассматривает практическое применение генеративного и агентного искусственного интеллекта в добывающем секторе. Под AI автор понимает мультимодальные foundation‑модели на базе трансформеров (LLM/VLM) и их агентные обвязки (tool‑use, RAG, оркестрация действий), которые используются не только для генерации текста, но и для прикладных инженерных задач в производстве.
Сегодня консервативный нефтегаз стоит на границе двух эпох. Если в XX веке нефть была «чёрным золотом», определявшим экономику и геополитику, то в XXI веке данные и искусственный интеллект становятся новым источником конкурентного преимущества. Эта статья — о том, что происходит, когда два этих «золота» соединяются: когда ИИ не просто анализирует, а начинает действовать — принимать решения, следить за скважинами, оптимизировать процессы и помогать инженерам работать быстрее, точнее и умнее.

Представьте инженера по добыче на центральном объекте в Permian Basin (прим.перев. крупнейший нефтегазовый бассейн США), которому до рассвета нужно успеть десятки дел. Одна скважина работает ниже нормы. Для другой нужно принять решение о капитальном ремонте. Данные разбросаны по электронным таблицам, SAP, PDF‑документам и полевым логам. Знакомая ситуация? А теперь представьте, что у инженера есть помощник, который читает все файлы по скважинам, анализирует сигналы SCADA, понимает исторические тенденции добычи, проверяет наличие запчастей на складе, формирует рекомендацию и отправляет краткий отчет руководителю операций — ещё до второй чашки кофе.

SAP — немецкая корпоративная ERP‑система (аналог «1С», но мирового масштаба), применяемая для управления производственными, финансовыми и логистическими процессами. В нефтегазовой отрасли SAP используется для учёта оборудования и запасных частей, планирования ремонтов, ведения затрат и интеграции с производственными данными.

SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) — система диспетчерского управления и сбора данных, применяемая на промыслах и производственных объектах (рис. 1). Позволяет в реальном времени контролировать параметры работы скважин и оборудования (дебит, давление, температура и тому подобное), фиксировать аварийные события и управлять технологическими процессами дистанционно. (прим.перев.)

Это не научная фантастика. Это сила генеративного AI и его эволюции — Agentic AI.

Традиционные системы искусственного интеллекта и машинного обучения обучаются распознаванию закономерностей в структурированных данных — например, предсказанию отказов оборудования на основе данных с датчиков. GenAI работает иначе. Он использует «базовые модели» (foundation models), обученные на огромных массивах данных — текстах, изображениях и программном коде — чтобы создавать совершенно новое содержание. Он не просто отвечает на вопросы: он пишет электронные письма, составляет резюме технических руководств и предлагает решения на естественном языке. Базовые модели делают это возможным, поскольку учатся общим языковым и логическим шаблонам на больших данных, а затем гибко применяют их к специализированным задачам (рис. 2).

Agentic AI развивает эту возможность дальше. Можно сказать, это GenAI с автономией. Вместо того чтобы просто выдавать инсайты, он действует в установленных границах. Он может мониторить скважины, классифицировать проблемы, анализировать возможные причины, делать запросы в SAP для проверки наличия деталей, предлагать следующие шаги и уведомлять нужных людей — всё в рамках одного цикла.

Переход к этому типу AI — это про создание агента, который работает как член команды: находчивый, неустающий и понимающий рабочие процессы. Это стало возможным благодаря стремительному развитию базовых моделей. Ранние версии часто генерировали неточные или нерелевантные ответы, требуя постоянного контроля со стороны человека. Современные модели имеют встроенные фильтры безопасности и улучшенную способность к рассуждению, что позволяет им решать более широкий круг задач — хотя до совершенства им далеко.

В промышленных приложениях, где точность, соответствие стандартам и надежность критически важны, необходимы специализированные защитные механизмы. К ним относятся такие методы, как Retrieval‑Augmented Generation (RAG), который заставляет ИИ основывать выводы только на проверенных базах данных (прим.перев. здесь стоит оговориться, что использование метода RAG не устраняет полностью рисков галлюцинаций); структурная инженерия промптов для ограничения выходных данных; валидационные слои, которые сверяют ответы ИИ с надежными источниками; и этапы проверки человеком. Цель всех этих мер — чтобы ИИ поддерживал инженерные рабочие процессы с последовательными, проверяемыми результатами, не создавая новых рисков и ошибок.

При правильно разработанных мерах контроля внедрение искусственного интелекта в нефтегазовой отрасли может дать поистине преобразующий эффект. Производственные инженеры — яркий пример того, насколько велико его влияние: интеллектуальные решения автоматизируют рутинные задачи и повышают продуктивность, позволяя инженерам сосредоточиться на стратегических, высокоценных инициативах, которые двигают инновации вперёд.

Добывающие подразделения нефтегазовой отрасли генерируют огромные объёмы данных. Как структурированные — такие как показания датчиков и логи. А также неструктурированные: PDF‑документы, отчёты и полевые рапорты. До недавнего времени извлечение пользы из этого океана неструктурированных данных требовало много времени и монотонной ручной работы. Генеративный AI меняет ситуацию. Он способен:

• Читать и интерпретировать десятилетия архивных файлов по скважинам;

• Суммировать отчёты;

• Извлекать ключевые показатели эффективности из систем SCADA и ERP;

• Давать мгновенные ответы на естественном языке.

И, что особенно важно, он делает всё это круглосуточно и без выходных. Ценность такого подхода? Время. Точность. И возможность перестать тонуть в данных, чтобы наконец заняться инженерной работой с высокой значимостью.

Как агентные ассистенты помогают

Вернёмся к нашему инженеру по добыче из Permian Basin. В зависимости от масштаба компании, она может иметь в активе сотни скважин — слишком много, чтобы управлять ими вручную. Вот что может сделать система, объединяющая генеративный и агентный ИИ:

• Отслеживать добычу, постоянно сравнивая фактические показатели каждой скважины с целевыми;

• Определять скважины со сниженным дебетом, затем извлекать исторические данные добычи, логи поверхностных и забойных датчиков, а также недавние записи о ремонтах для диагностики возможных причин (например, образование парафиновых отложений или износ насоса);

• Делать запросы в ERP‑системы для проверки наличия деталей, оценивать стоимость и формировать варианты решений;

• Подготавливать одностраничный отчёт для руководства и отправлять обновление задач полевым бригадам.

ERP (Enterprise Resource Planning) — класс корпоративных информационных систем для планирования и управления ресурсами предприятия. ERP объединяет финансы, снабжение, производство, техническое обслуживание, персонал и отчётность в единую цифровую среду. (прим.перев.)

Это не сценарий из будущего — всё это уже возможно сегодня, если объединить сильные стороны GenAI (чтение, суммаризация и генерация контента) с возможностями Agentic AI (выполнение логически следующих действий).

Действия ассистента (например, написание отчёта или суммаризация нормативного документа) и утилитарные действия (например, SQL‑запросы, проверка наличия запчастей или отправка уведомлений) входят в один и тот же рабочий процесс. Передав значительную часть таких задач неутомимой машине, команды работают быстрее, принимают более обоснованные решения и снижают риск профессионального выгорания. Агент способен автоматизировать ключевые этапы: от мониторинга добычи и диагностики до рекомендаций и коммуникаций, повышая продуктивность всей команды (рис. 3).

Подготовка к внедрению

Оператору не нужна команда докторов наук или космический бюджет, чтобы начать использовать Agentic AI. Для большинства нефтегазовых компаний путь вперёд лежит в практической плоскости. Ниже приведён пошаговый подход, адаптированный для независимых компаний в сегменте upstream.

Шаг 1. Картирование экосистемы данных.

Необходимо составить полную карту всех данных, собираемых компанией: структурированных (из систем SCADA, исторических архивов, ERP и журналов суточной добычи) и неструктурированных (PDF‑файлы со сведениями по скважинам, полевые тикеты, отчёты по техническому обслуживанию и регуляторные документы). Для каждого типа данных важно определить, где они хранятся — в SharePoint, локальных папках, облачных репозиториях или бумажных архивах.

Создание такой базы — ключевой шаг. Автоматизировать то, о чём ничего не известно, невозможно. Поэтому стоит провести экспресс‑аудит по направлениям деятельности — добыча, обслуживание, комплаенс — чтобы составить карту источников данных.

Шаг 2. Решение главной проблемы внедрения AI — «грязных данных».

Модель настолько хороша, насколько качественны данные, по которым она должна сделать выводы. Поэтому нужно очистить существующие наборы данных: устранить несоответствия форматов, удалить устаревшие записи, дубликаты и ошибочные теги датчиков. Параллельно важно стандартизировать данные: использовать единые единицы измерения, схемы наименований и структуры файлов для всех активов.

Также следует добавить метаданные: идентификатор актива, с которого они собраны, дату и место сбора. Это позволяет AI‑инструментам находить документы по запросу.

Очистка и обогащение данных — процесс трудоёмкий. Поэтому операторам стоит начать с наиболее ценных наборов данных: отчётов о добыче, журналов простоев и историй технического обслуживания.

Начинать с малого

Вместо того чтобы сразу разрабатывать масштабную стратегию внедрения новых технологий, компаниям стоит сосредоточиться на решении конкретных болевых точек, с которыми уже сталкиваются их команды. Возможные сценарии применения:

• Автоматизация ежедневных отчётов по отклонениям добычи — поручить агенту суммировать отклонения и предлагать вероятные причины;

• Ускорение поиска данных — создать чат‑бота на естественном языке, который позволит инженерам задавать вопросы вроде: «Какие скважины снизили добычу более чем на 10% за прошлую неделю?»;

• Упрощение комплаенса — поручить ИИ‑ассистенту суммировать и интерпретировать нормативные документы, чтобы снизить трудоемкость соблюдения требований регулятора.

Следует держать случаи применения узкими по фокусу, значимыми и легко измеримыми — это обеспечивает быстрые результаты и поддержку со стороны команды.

Когда первый сценарий выбран, пора переходить к развёртыванию ИИ с защитными механизмами. Почти во всех ситуациях лучше начинать с проверенных базовых моделей — от облачных провайдеров, исследовательских лабораторий ИИ и открытых инициатив. Эти решения избавляют от необходимости создавать всё с нуля, предоставляя надёжную инфраструктуру и инструменты для внедрения моделей в разных отраслях и сценариях.

Безопасность и контроль доступа. Компании должны ограничить объём данных и действий, доступных AI, в зависимости от роли пользователя (например, оператор против руководителя). Также важно сохранять участие человека в контуре принятия решений: AI может рекомендовать действия, но перед их выполнением человек должен их просмотреть и утвердить.

Прозрачность и отслеживаемость. Даже в таких случаях полезно документировать всё. Необходимо внедрить ведение логов для всех выходных данных и действий ИИ, чтобы обеспечить возможность аудита и трассировки.

Доказательство эффективности

После начального внедрения важно измерить эффект до масштабирования. Нет нужды доказывать, что AI в принципе работает — нужно показать, что он приносит пользу именно вашей команде. Для этого определите KPI, соответствующие реальным полевым практикам, и сфокусируйтесь на них. Примеры таких показателей:

• Экономия времени: сколько часов ИИ освободил инженерам и полевым бригадам?

• Рост добычи: удалось ли избежать потерь за счёт более быстрой диагностики?

• Сокращение простоев: привело ли раннее выявление потенциальных отказов к снижению числа поломок оборудования?

• Показатели внедрения: действительно ли инженеры используют новые инструменты?

После успешного пилота следует масштабировать решения, распространив их на новые сценарии. Это могут быть анализ отклонений по всем месторождениям, планирование ремонтов или даже обучение новых инженеров с помощью AI‑контента и интерактивных руководств.

Важно помнить: GenAI — это не проект, а возможность и инструмент. Его нужно встроить в рабочие процессы постепенно, шаг за шагом. Хотя у AI есть ограничения, он способен значительно экономить время, автоматизируя задачи, где решения базируются на исторических данных или информации, которую можно быстро извлечь (рис. 4).

Время внедрения рабочего процесса с AI зависит от сложности и готовности данных:

• Простые сценарии (например, автоматизация отчётов по отклонениям или суммаризация документов) можно протестировать за 2–4 недели.

• Более интегрированные сценарии (например, составление нарядов на ремонт или сопоставление данных SCADA с данными по ТО) занимают 6–12 недель, так как требуют глубокой интеграции данных, валидации и тестирования.

• Продвинутые сценарии, такие как симуляции с поддержкой ИИ или системы замкнутых рекомендаций, могут потребовать 3–6 месяцев, поскольку включают строгую подготовку данных, дополнительные защитные механизмы и итерационную проверку совместно с полевыми командами.

Начало с быстрых, ощутимых результатов помогает завоевать доверие и создаёт основу для масштабирования AI к более сложным и продвинутым приложениям.

Прошлый успех

Применение генеративного и агентного ИИ в рабочих процессах разведки и добычи уже далеко не теория — многие компании активно используют эти технологии. Например, один недропользователь в США, владеющий активами в нескольких сланцевых залежах, недавно внедрил генеративный AI, чтобы кардинально изменить подход своих производственных команд к управлению данными и принятию решений. Система на базе искусственного интелекта отслеживает тысячи сигналов SCADA в реальном времени, автоматически выявляет аномалии и формирует текстовые сводки, связывающие тенденции добычи с конкретными операционными проблемами.

В отличие от традиционных панелей мониторинга, AI работает как диалоговый ассистент с памятью и сохранением контекста, позволяя инженерам и полевым специалистам взаимодействовать с ним естественным образом. Например, инженер может спросить: «Почему скважина № 3 показала недобор на этой неделе?» — а затем уточнить: «Наблюдались ли похожие паттерны на соседних скважинах?» или «Какие настройки системы увеличения притока недавно изменялись?».

Система опирается на исторические данные, эталонные показатели и текущие условия на месторождении, чтобы предоставлять обоснованные и контекстуально точные ответы. Такой формат взаимодействия сокращает время, затрачиваемое на работу с громоздкими интерфейсами или составление отчётов, и обеспечивает более быстрое и информированное принятие решений. Результат: ускоренное устранение аномалий, сокращение простоев и больше времени для инженеров на оптимизацию процессов вместо рутинного поиска данных.

Устранение рисков

Ни одна технология не лишена вызовов. В случае AI риски можно разделить на две категории: операционные и технические.

Операционные риски

1. Качество данных.
Если данные отсутствуют, неполны или устарели, AI может выдавать вводящие в заблуждение рекомендации. Чтобы минимизировать этот риск, необходимо внедрить строгие протоколы управления данными и автоматические процедуры валидации, обеспечивающие их точность и полноту.
2. Доверие к системе.
Пользователи могут не доверять результатам, если AI выглядит как «чёрный ящик». Компании должны повышать прозрачность — использовать объяснимые модели и интерфейсы, которые не только показывают результаты, но и демонстрируют логику вывода, а также источники данных, на которых основано решение. (прим.перев. здесь автор дает спорную мысль, касательно объяснимости недетерминированных языковых моделей, но контроль логики вывода возможно реализовать с помощью SGR)
3. Безопасность и конфиденциальность.
Без надлежащих ограничений AI может стать источником утечек данных или неправильного использования чувствительной операционной информации. Для защиты нужно внедрить ролевое разграничение доступа, шифрование данных в движении и хранении, а также аудит действий.
4. Внедрение и обучение персонала.
Как и любая технология, AI приносит пользу только при реальном использовании. Без соответствующего обучения процесс внедрения может застопориться. Важно инвестировать в управление изменениями и обеспечить удобные интерфейсы, адаптированные под реальные задачи полевых инженеров.

Технический риск

К основным техническим рискам относится то, что знакомо многим пользователям моделей AI: «галлюцинации», то есть создание правдоподобного, но неверного контента. Использование подхода Retrieval‑Augmented Generation (RAG) помогает снизить этот риск, заставляя ИИ обращаться к проверенным базам данных и документам перед генерацией ответа (прим.перев. автор, очевидно, возлагает очень большие надежды на RAG, возможно даже переоценивает его). Суть метода — привязать результаты к достоверным источникам.

Контроль затрат

По мере роста использования новых технологий встаёт вопрос стоимости. Несмотря на оптимизацию со стороны разработчиков, модели могут быть дорогими в эксплуатации. Чтобы управлять расходами, компании должны контролировать использование, устанавливать лимиты и подбирать модели оптимального размера под конкретные задачи.

Итог

Управление рисками требует внимательности, но результат стоит усилий. Генеративный и агентный AI — это не просто технологические тренды, а инструменты трансформации для команд upstream‑производства. Объединяя человеческий опыт с вычислительной эффективностью машин, компании могут открыть новый формат работы, где инженеры занимаются инжинирингом, а не бюрократией. Где решения принимаются быстрее. И где каждая скважина, каждый датчик и каждый план ремонта становятся частью единого, интеллектуального, непрерывного контура.

Начните с малого. Думайте масштабно. И главное — создавайте AI, который вписывается в жизнь полевого инженера, а не наоборот.

Welcome в мою телегу: https://t.me/TechByStanley

Всегда рад новым связям и развитию нефтегазового IT комьюнити