Эксперт рассказал, как искусственный интеллект меняет работу на буровых

Главные риски на буровой всегда связаны с безопасностью людей, сохранностью оборудования и стабильностью процесса бурения. Искусственный интеллект помогает снижать вероятность многих из них.

Во-первых, это непредвиденные поломки оборудования. Раньше диагностика в основном строилась на опыте и периодических проверках. Пока агрегат не подал «сигналы бедствия». Сейчас ИИ анализирует данные с датчиков в реальном времени: давление, температуру, вибрацию, расход бурового раствора. Алгоритм видит малейшие отклонения от нормы и прогнозирует, к чему они могут привести. Это дает возможность остановить работу и заменить деталь до того, как она выйдет из строя и остановит всю установку.

Во-вторых, это аварии, связанные с выбросами. Алгоритмы ИИ умеют быстрее человека распознавать ранние признаки аномального давления в скважине. Пока оператор мог бы задуматься, система уже подает сигнал тревоги и предлагает действия для стабилизации ситуации.

В-третьих, это человеческий фактор. На буровой высокая нагрузка, сменная работа, усталость. Ошибка оператора может стоить очень дорого. ИИ становится дополнительными «глазами и ушами»: подсказывает, если видит рискованное решение, или автоматически корректирует параметры работы. К тому же ИИ помогает снизить риски, связанные с планированием бурения. На основе анализа геологических данных и прошлых проектов он подсказывает оптимальные параметры бурения для конкретного пласта, что позволяет избежать непредвиденных осложнений вроде прихвата инструмента или обрушения стенок скважины.

В целом можно сказать, что искусственный интеллект - это не замена инженера, а скорее страховка, чтобы мы могли работать увереннее и безопаснее.

Главное преимущество ИИ-систем перед традиционными методами диагностики и контроля в том, что они работают на опережение. Если раньше мы опирались в основном на регламенты и плановые проверки, условно, проверили насос через 500 часов работы или заменили деталь «по сроку службы», то искусственный интеллект анализирует состояние оборудования здесь и сейчас и прогнозирует его поведение.

Приведу пример. Насос или буровой двигатель может работать исправно на первый взгляд: шум в пределах нормы, давление держит, визуальных дефектов нет. Но система ИИ, собирая данные с десятков датчиков, замечает едва уловимое отклонение вибрации или изменение температуры. Для человека это еще не сигнал к действию, а для алгоритма - показатель возможного будущего износа. В результате мы можем заранее заменить деталь, не дожидаясь аварии или внепланового простоя.

Человек или даже классическая SCADA-система могут отслеживать ограниченное число параметров. Но когда речь идет о тысячах показателей, и они меняются каждую секунду, без ИИ просто не обойтись. Алгоритм сопоставляет огромные массивы данных, находит скрытые закономерности, которые человеку сложно заметить. И, пожалуй, еще одно преимущество - обучаемость. Традиционные методы основаны на фиксированных правилах: «если давление упало ниже X, значит неисправность». А ИИ учится на истории эксплуатации, на реальных поломках и авариях. Чем больше данных, тем точнее прогноз. По сути, он становится «умнее» с каждой скважиной и каждым часом работы оборудования.

Сказать, что ИИ полностью убирает человеческий фактор, было бы неправильно. На буровой роль инженера всё равно остаётся ключевой, и, думаю, так будет ещё долго. Да, искусственный интеллект действительно снижает вероятность ошибок, связанных с усталостью, невнимательностью или ограниченными возможностями человека отслеживать десятки параметров сразу. Он может подсказать, что давление падает слишком быстро, или что насос работает в опасном режиме, и сделать это мгновенно. В этом смысле ИИ берёт на себя функцию «второго контролёра», который никогда не устаёт и не отвлекается.

Но есть важный момент: интерпретация данных и принятие решений. Машина может предупредить, что показатели выходят за пределы нормы, но она не всегда понимает контекст. Например, алгоритм фиксирует рост давления и «говорит»: есть риск осложнения. А инженер, зная особенности конкретного пласта, бурового раствора и текущей задачи, понимает, что ситуация контролируемая и нужно не останавливать процесс, а скорректировать режим.

Кроме того, внедрение ИИ добавляет новые зоны ответственности инженерам. Теперь нужно не только работать с оборудованием, но и понимать, как система анализирует данные, насколько корректно она настроена, как правильно использовать её рекомендации. По сути, инженер становится оператором и «партнёром» алгоритма.

Поэтому я бы сказал так, ИИ действительно снижает влияние человеческого фактора на аварийность и ошибки, но он не убирает человека из процесса. Наоборот, роль инженера становится более интеллектуальной, меньше рутинного контроля, больше анализа, принятия решений и взаимодействия с цифровыми инструментами.

Я приведу один из случаев, с которым сталкивалась наша команда. Во время бурения на одной из площадок начали фиксироваться незначительные колебания вибрации на насосах высокого давления. Для обычного контроля это выглядело в пределах нормы, никакого шума, визуально всё работало штатно. Но система ИИ отметила, что динамика этих микроколебаний совпадает с паттернами, которые в прошлом приводили к разрушению подшипника. Цифровой интеллект выдал предупреждение, и мы приняли решение провести дополнительную диагностику. Хотя по регламенту оборудование ещё можно было эксплуатировать.

В итоге обнаружили ранние признаки износа, которые глазами и стандартными методами тогда никто бы не заметил. Мы заменили деталь в плановом порядке, и тем самым предотвратили внезапную остановку установки. Если бы подшипник разрушился в работе, это привело бы к аварийному простою и многомиллионным потерям.

Нефтегаз традиционно осторожен с новыми технологиями. Любое новшество должно пройти долгие испытания и доказать, что оно безопасно и не приведёт к простоям, ведь каждая ошибка стоит огромных денег. К тому же, внедрение ИИ требует серьёзных инвестиций в датчики, серверы, ПО и обучение персонала. Возникает вопрос: окупятся ли вложения и в какие сроки?

На многих месторождениях всё ещё работают буровые установки, которым 20-30 лет. Подключить их к современным цифровым системам бывает сложно, необходимо дооснащение или полная модернизация. Да и подключение буровых систем к цифровым платформам повышает риск кибератак. Что касается сотрудников, то инженеры и техники часто скептически относятся к «чёрным ящикам» ИИ, особенно если решения алгоритма не прозрачны. Поэтому важна не только технология, но и обучение людей, формирование доверия к системе. В нефтегазе всё жёстко регламентируется. Для ИИ пока нет единой нормативной базы - как сертифицировать такие системы, кто несёт ответственность за ошибку алгоритма.

checheninfo.ru