ИИ становится помощником в поиске новых месторождений

Современная геологическая разведка использует колоссальные объемы информации, от сейсмических исследований до результатов эксплуатации месторождений. Искусственный интеллект (ИИ) значительно ускоряет обработку этих данных и позволяет выявлять скрытые взаимосвязи, которые трудно обнаружить традиционными способами, – подчеркивает генеральный директор "Газ Сервис Консалтинг" Елена Газизянова. Она утверждает, что алгоритмы могут автоматически выполнять до 70% рутинной аналитической работы, оставляя за человеком оставшиеся 30%, включающие интерпретацию результатов, учет геологического контекста и принятие стратегических решений.

Наиболее заметные достижения зафиксированы в нефтегазовой индустрии, где алгоритмы помогают анализировать сейсмические данные, создавать модели пластов и предсказывать продуктивность скважин. ИИ также находит применение на этапе добычи: анализ графиков добычи нефти и воды дает возможность прогнозировать увеличение обводненности и корректировать технологические параметры для уменьшения риска экономически невыгодных операций. В угольной промышленности алгоритмы служат для оценки содержания газа в пластах и повышения уровня безопасности. В процессе добычи ценных металлов и алмазов ИИ анализирует спутниковые снимки и аэрофотосъемку, сокращая время, затрачиваемое на поиски. По словам генерального директора "Рок Энд Милл" Егора Колесникова, ИИ в геологической разведке становится таким же важным инструментом, как и буровая установка.

"Благодаря ИИ нефтяные компании, включая крупнейшие российские, обнаруживают дополнительные запасы на разрабатываемых месторождениях, а международные корпорации экономят ресурсы на медных рудниках, угольные предприятия увеличивают производительность почти на четверть. Подобных примеров использования очень много", - говорит Егор Колесников.

Несмотря на явные преимущества, существуют препятствия для внедрения ИИ. Основная проблема – качество исходной информации. "Неполные, плохо структурированные или не согласованные данные приводят к ошибочным результатам моделирования. Это особенно важно для геологической разведки", – отмечает директор департамента по работе с промышленным сектором Arenadata Максим Власюк. Он напоминает, что до 30% проектов с использованием генеративного ИИ могут быть прекращены из-за проблем с данными и отсутствия экономической целесообразности.

Сложность представляет собой и нехватка специалистов, обладающих знаниями в геологии и анализе данных. "Современные университеты должны включать в образовательные программы для геологов курсы по цифровой аналитике, а для специалистов IT – предоставлять знания о недропользовании", – уверен Егор Колесников. Елена Газизянова добавляет, что необходимо обеспечить доверие к прогнозам. "Пользователи должны понимать логику работы модели и причины, по которым она пришла к определенным выводам. Для решения этой проблемы необходимо развивать "объяснимый ИИ" и разрабатывать единые отраслевые стандарты", – отмечает она.

На следующем этапе развития, нейросети смогут самостоятельно принимать решения о бурении, основываясь на данных спутниковых наблюдений.

Важнейшим направлением является создание надежных и воспроизводимых процессов работы с данными. Максим Власюк подчеркивает, что только при наличии отлаженных процессов MLOps, где геологи и специалисты по данным работают совместно, ИИ становится реальным помощником, а не источником дополнительных рисков.

Эксперты убеждены, что драйверами рынка станут научные организации и стартапы, быстрее тестирующие новые алгоритмы и создающие продукты для масштабирования крупными компаниями. "За последние шесть лет инвестиции бизнеса в ИИ для геологической разведки выросли более чем в десять раз", – отмечает Колесников.

Кирилл Пшинник, генеральный директор университета "Зерокодер", подчеркивает, что стартапы часто радикально меняют устоявшиеся подходы. В качестве примера он приводит австралийский проект Earth AI, который в 2024 году обнаружил залежи железной руды, пропущенные предыдущими поколениями геологов. Алгоритмы анализировали архивные спутниковые снимки и результаты прошлых экспедиций, сократив сроки поиска с нескольких лет до восьми месяцев.

По мнению экспертов, в ближайшие годы в геологической разведке получат развитие мультимодальные системы ИИ, объединяющие данные геофизики, геохимии, сейсмики, гравиметрии и спутниковых наблюдений. Это позволит эффективно находить "слепые" рудные тела, которые трудно обнаружить традиционными способами.

В заключение все эксперты, опрошенные "РГ", отметили, что ИИ уже доказал свою эффективность в различных сферах добывающей промышленности и в перспективе способен значительно сократить затраты на геологическую разведку. Однако успех зависит от качества исходных данных и способности отрасли к интеграции новых инструментов в существующие процессы. При правильном подходе ИИ становится не заменой, а надежным помощником геолога, ускоряя поиск новых месторождений и повышая эффективность всей отрасли.

В тему:

По данным недавнего исследования, 66% отраслевых экспертов считают геологическую разведку наиболее перспективной областью для внедрения генеративного ИИ. Однако эти инструменты могут положительно влиять и на другие процессы. Так, 45% респондентов отметили высокую востребованность автоматизации бэк-офиса, а 37% упомянули нефтепереработку. Скорость внедрения подобных программных продуктов во многом зависит от уровня цифровизации конкретных компаний, квалификации специалистов и качества информационной базы. Вместе с тем, многие эксперты указывают на наличие серьезных препятствий для внедрения ИИ. Наиболее часто упоминаются длительный процесс согласования (47%), нехватка квалифицированных кадров (47%) и консервативные взгляды руководства (39%). Таким образом, будущее ИИ в нефтегазовом секторе будет определяться не только качеством технологий, но и изменением отношения к новым перспективным инструментам.