Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли, актуальность разработки моделей виртуальных анализаторов качества октанового числа

Размещено на http://www.allbest.ru

Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли, актуальность разработки моделей виртуальных анализаторов качества октанового числа

Горелько Н.П.

Gorelko N.P.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE OIL AND GAS INDUSTRY, RELEVANCE OF DEVELOPING VIRTUAL MODELS OCTANE QUALITY ANALYZERS

Abstract

this work explores the possibilities of using artificial intelligence technologies in the oil and gas industry, their advantages of use, the concept of octane number and the relevance of its prediction using models of virtual quality analyzers. The advantages of the virtual quality analyzer (VAQ) model for determining the octane number are also considered.

Keywords: oil gas industry, process unit, octane number, virtual analyzer, artificial intelligence.

Аннотация

в данной работе исследованы возможности применения технологий искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли, их преимущества использования, дано понятие октанового числа и актуальность его прогнозирования используя модели виртуальных анализаторов качества. Также рассмотрены достоинства модели виртуального анализатора качества (ВАК) для определения октанового числа.

Ключевые слова: нефтегазовая отрасль, технологическая установка, октановое число, виртуальный анализатор, искусственный интеллект.

На современном этапе развития национальной экономики нефтегазовая сфера начинает опираться на цифровизацию для расширения своих возможностей. Возросла актуальность вызовов, связанных с перепроизводством, что приводит к затовариванию хранилищ и снижению цен на нефть. Эти явления могут спровоцировать цепочку кризисов, замедляющих долгосрочные перспективы отрасли. Решение этих проблем может обеспечить искусственный интеллект, как вычислительная мощность, делающая нефтегазовую сферу менее затратной и способной противостоять энергетическому кризису с его последствиями. Так же искусственный интеллект может снизить себестоимость добычи, принимать решения на основе оперативно собираемых и анализируемых больших объемов данных. Такие возможности обладают высоким потенциалом для значительного совершенствования технологий нефтегазодобычи [1, с. 940]. Использование искусственного интеллекта (ИИ в нефтегазовой сфере остается открытым вопросом, поскольку фундаментальные принципы работы ИИ, его архитектура и сходство с человеческим интеллектом до сих пор не полностью определены наукой [2, с. 121]. В данной отрасли ИИ часто представлен в виде нейронных сетей, применение которых требует значительных вычислительных мощностей и специализированного программного обеспечения. Эти технические ограничения накладывают определенные требования и ограничения на использование ИИ в нефтегазовой промышленности. Для эффективной работы необходимо наличие мощных серверов и кластеров для обработки больших объемов данных, а также разработка и поддержка сложного программного обеспечения, способного адаптироваться к специфике отрасли. Кроме того, внедрение ИИ требует значительных инвестиций в инфраструктуру и обучение персонала [3, с. 100041]. Поэтому мировые нефтегазовые компании уже начали активно внедрять искусственный интеллект в свои бизнес-процессы. Он используется для различных задач, начиная от оптимизации производственных операций и заканчивая анализом больших объемов данных. Одной из наиболее часто используемых технологий в нефтегазовой сфере являются виртуальные анализаторы качества (ВАК). Традиционный метод определения октанового числа (ОЧ) с использованием установок УИТ-85 требует значительных затрат времени и больших проб топлива, что создает трудности в его применении. ВАК октанового числа на основе моделей машинного обучения могут решить проблему значительных временных затрат и необходимости больших проб, характерных для традиционных методов определения ОЧ, а также недостаточной точности экспресс-методов анализа. Эти модели используют мощные алгоритмы машинного обучения, которые обучаются на больших объемах данных, благодаря чему, они могут точно предсказывать октановое число, учитывая множество факторов и вариаций в данных.

Кроме того, ИИ может анализировать текущие данные в реальном времени и использует исторические данные для выявления скрытых закономерностей и корреляций, которые трудно уловить традиционными методами. Это позволяет обеспечить высокую точность результатов и оперативно корректировать производственный процесс. Кроме того, алгоритмы машинного обучения способны самообучаться и совершенствоваться со временем.

Модель виртуального анализатора качества (ВАК) для определения октанового числа обладает рядом достоинств за счет экспресс-анализа, высокой точности, простоты использования, наглядности, экономичности, а также обеспечивает следующие преимущества:

-Своевременную коррекцию процесса: оперативное определение октанового числа позволяет вносить коррективы в технологический процесс в реальном времени, обеспечивая соответствие топлива заданным требованиям. искусственный интеллект нефтегазовый октановое

-Оптимизацию добавок: вместо добавления присадок после получения топлива для повышения ОЧ, что может быть дорогостоящим и не всегда эффективным, изменения можно вносить непосредственно в процессе производства в режиме реального времени, что позволяет избежать дополнительных затрат.

-Улучшение качества продукции: непрерывный мониторинг и регулирование октанового числа в процессе производства позволяют стабильно выпускать продукцию высокого качества, что повышает удовлетворенность клиентов и конкурентоспособность на рынке.

-Снижение риска брака: оперативное вмешательство в процесс производства снижает вероятность получения некачественного продукта и, как следствие, уменьшает количество брака и переработок.

Среди значимых проблем можно выделить необходимость сбора и обработки большого объема данных, разработку и обучение сложных моделей, интеграцию с существующими системами управления и обеспечение кибербезопасности. Решение этих задач требует значительных инвестиций и усилий, но в конечном итоге приводит к существенным улучшениям в производственном процессе и качестве продукции.

Если октановое число валидируется с отклонением, не превышающим повторяемость стандартного метода, то это свидетельствует о том, что в процессе разработки была создана модель, адекватно оценивающая данные. Следовательно, такую модель можно применять как экспресс-аналитический инструмент для определения качества проб моторных топлив [4, с. 14].

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в нефтегазовой отрасли активно растет, поддерживая тенденцию к ее цифровизации. ИИ может применяется на всех стадиях циклов нефтегазового производства, от разведки и добычи до переработки и распределения. Одним из важнейших и активно развивающихся направлений является разработка виртуальных анализаторов качества для прогнозирования таких ключевых показателей, например, как октановое число моторного топлива. Исследования по применению ИИ в этой области продолжают появляться, ВАК на основе ИИ могут эффективно дополнять традиционные методы, обеспечивая более оперативный и точный контроль качества продукции, в перспективе имея огромный потенциал к применению.

Список литературы

Li H. et al. Applications of artificial intelligence in oil and gas development //Archives of Computational Methods in Engineering. - 2021. - Т. 28. - С. 937-949;

Половова Т.А., Сульдина Г.А., Владимирова С.А., Телков О.А. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли // Экономика: вчера, сегодня, завтра. - 2023. - Т. 13. - № 3А. - С. 119-125;

Koroteev D., Tekic Z. Artificial intelligence in oil and gas upstream: Trends, challenges, and scenarios for the future //Energy and AI. - 2021. - Т. 3. - С. 100041;

Мачулин Л.В. Проблема экспресс-определения октанового числа и пути ее решения //Нефтепереработка и нефтехимия. Научно-технические достижения и передовой опыт. - 2013. - №. 9. - С. 13-18

Размещено на Allbest.ru