Эксперты дали прогноз развитию ИИ в нефтегазе

…и назвали препятствия на пути IT трансформации нефтегазовой отрасли РФ.

(5 февраля 2026 19:12 , ИА "Девон" ) Мировой рынок искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли к 2030 году может вырасти в 4,5 раза - до $18 млрд. Ожидается, что к этому времени «большие данные» (Big Data) и ИИ в промышленности принесут России дополнительно около 1,8 трлн. рублей. Об этом Информагентство «Девон» узнало из аналитического обзора, подготовленном экспертами АО «Татнефтехиминвест-холдинг» (Казань).

НЕЙРОСЕТИ МЕНЯЮТ СТРУКТУРУ КОМПАНИЙ.

Эксперты связывают будущую трансформацию нефтегазовой отрасли с тремя ключевыми трендами. Первый тренд — это переход к созданию единых платформ управления данными и ИИ (Data & AI Platforms).

Это стратегическая перестройка всего ИТ-ландшафта компаний. Вся цепочка добавленной стоимости нефти и газа, включая добывающие скважины, морские платформы, установки на перерабатывающих заводах, покрывается датчиками, которые генерируют новые данные в режиме реального времени.

Второй тренд — формирование стратегических технологических партнёрств и консорциумов с крупнейшими компаниями из сферы информационных технологий. Преимущества альянсов: расширение экспертной базы, доступ к передовым технологиям, ускорение вывода инноваций на рынок, оптимизация затрат на НИОКР и снижение рисков.

Примером партнёрства является сотрудничество Shell и нефтесервисной компанией Baker Hughes, Microsoft и ИТ-стартапа C3 AI (США). В 2017 году партнёры сформировали энергетическое сообщество Open AI Energy Initiative.

Далее последовал запуск первых цифровых ИИ-агентов для клапанов и компрессоров, внедрение платформы C3 AI. Была разработана MVP (Minimum Viable Product - тестовая версия продукта) для добычи и переработки. К оборудованию подключили 10 тыс. датчиков. В 2022-2024 годах продукт масштабировали и интегрировали с цифровыми двойниками. Сейчас обрабатывается более 20 млрд показателей с датчиков в неделю.

Поменялась и организационная культура Shell. В блоке директора по проектам и технологиям появились две новые структуры — в области управления данными и ИИ, а также в области формирования IT-стратегии компании.

Третий тренд — это трансформация операционной модели компаний топливно-энергетического комплекса. Кросс-функциональное взаимодействие порождает гибридные профессии, такие как геолог-программист, геофизик-дата-инженер. Стираются границы между бизнес-подразделениями и ИТ. Организационные структуры меняются, добавляются новые вертикали.

ЧТО СДЕРЖИВАЕТ ИИ В НЕФТЕГАЗЕ.

В России основные тенденции применения ИИ в промышленности включают усиление регулирования, обеспечение информационной безопасности, интеграцию с цифровыми платформами и фокус на экономический эффект.

По мнению экспертов, все больше компаний будут создавать внутренние команды ИИ-экспертов, с усилением борьбы за таланты в этой сфере. Ключевыми трендами станут генеративный искусственный интеллект, цифровые двойники, автономные фабрики, предиктивная аналитика, компьютерное зрение.

Согласно данным Министерства энергетики России, накопленный эффект от внедрения ИИ в отрасли может составить 700 млрд рублей в год. Суммарный эффект к 2040 году оценивается в 5,4 трлн рублей.

Аналитики «Выгон Консалтинг» оценивают суммарный эффект для российских нефтегазовых компаний в 343 млрд рублей в год. Большинство аналитиков сходятся во мнении, что искусственный интеллект может сделать добычу и переработку энергоносителей эффективнее и дешевле.

Элементы искусственного интеллекта уже используются на всех ключевых этапах производственно- логистической цепочки: от разведки и добычи до транспортировки, переработки и сбыта.

Многие российские нефтегазовые компании внедряют нейросети. Например, «Татнефть» совместно с Университетом ИТМО (Санкт-Петербург) разработали «умную» платформу на основе больших языковых моделей для сотрудников компании. Система отвечает на вопросы из разных областей знаний компании, проводит «мозговые штурмы». Также она помогает принимать значимые стратегические решения.

Прим. ИА «Девон»:
Речь идет о программе под названием «Акела»  на основе генеративного искусственного интеллекта. Она умеет консультировать по профессиональным вопросам в конкретной сфере. Основываясь на базах данных компании, нейросеть способна генерировать точные ответы на запросы.

Несмотря на обширные возможности, есть проблемы, которые затрудняют массовое внедрение технологий. Это низкое качество и разрозненность данных. ИИ требует структурированных данных, которых часто нет на старых месторождениях и объектах. Информация хранится в различных форматах и системах, что значительно осложняет её консолидацию.

Месторождения углеводородов часто расположены в труднодоступных и малоизученных регионах с неразвитой инфраструктурой (болота, пустыни, арктические зоны). Это создаёт дополнительные сложности для сбора и передачи данных.

Отмечается и недостаток специалистов. Компании сталкиваются с нехваткой дата- сайентистов, у которых есть и математическая подготовка, и понимание нефтегазовой специфики. Одна из возможных траекторий подготовки таких специалистов — переподготовка уже занятых в индустрии инженеров.

Среди других проблем - инерционность отрасли. Многие решения в нефтегазовой отрасли принимаются с оглядкой на безопасность, регуляторные требования и долгие циклы инвестирования. Это замедляет внедрение инноваций.

Кроме того, некоторые российские решения строились на зарубежных платформах и облаках. Сейчас требуется их полная или частичная замена на отечественные аналоги, включая автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП).

Остаются актуальными также регуляторные риски и риски кибербезопасности. В каждой нефтегазовой компании существуют собственные процессы и стандарты по кибербезопасности, исключающие использование данных за пределами организации.

Дальнейший рост будет зависеть от развития инфраструктуры для обмена данными, повышения цифровой зрелости предприятий и успешной реализации государственных инициатив.

«Информ-Девон»: СОЗДАН IT-ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ ТОЧНОЙ ОЦЕНКИ НЕФТЕДОБЫЧИ .
Магистранты Передовой инженерной нефтяной школы Высшей школы нефти (Альметьевск) разработали и зарегистрировали компьютерную программу для точной оценки эффективности технологий увеличения добычи нефти.

Поделиться этой новостью у себя в соцсетях

Поиск по теме: IT, Татнефтехиминвест-холдинг, Shell