2026. — Т 18. — № 2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/14nzvn226.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 586.3 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Иванчук, Е. А. Эволюция концепции Smart Fields: систематический анализ применения методов машинного обучения в нефтегазовой отрасли и барьеров их масштабирования / Е. А. Иванчук, Е. В. Егорова, В. С. Агафонов // Вестник Евразийской науки. — 2026. — Т 18. — № 2. — URL: https://esj.today/PDF/14NZVN226.pdf (дата обращения: 11.07.2026).

Эволюция концепции Smart Fields: систематический анализ применения методов машинного обучения в нефтегазовой отрасли и барьеров их масштабирования

Иванчук Евгений Артемович
ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет», Астрахань, Россия
E-mail: olgaiva@atgmu.ru
ORCID: https://orcid.org/0009-0007-3947-4982

Егорова Елена Валерьевна
ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет», Астрахань, Россия
Заведующий кафедрой «Разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений»
Кандидат технических наук, доцент
E-mail: olgaiva@atgmu.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8424-8980

Агафонов Вадим Сергеевич
ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет», Астрахань, Россия
E-mail: agafonovenator@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0009-0005-3214-3721

Аннотация. Нефтегазовая отрасль, столкнувшись с истощением легкодоступных запасов, волатильностью цен и ужесточением экологических требований, переживает фундаментальную трансформацию, драйвером которой выступает концепция «умного месторождения» (Smart Field) и технологии искусственного интеллекта (ИИ). Несмотря на доказанную эффективность пилотных проектов, широкомасштабное внедрение ИИ сдерживается системными барьерами, что обуславливает необходимость их комплексного анализа. Цель исследования состояла в проведении систематического анализа применения методов машинного обучения в нефтегазовой отрасли для выявления ключевых барьеров внедрения и наиболее перспективных направлений развития Smart Fields. Анализ публикационной активности за 2015–2025 гг. подтвердил устойчивый рост интереса к теме (среднегодовой темп +15 %). Классифицированы основные задачи ИИ: интерпретация сейсмики и прогноз свойств коллекторов, управление добычей (прогнозирование отказов, обучение с подкреплением, виртуальные расходомеры), обеспечение целостности активов (RBI на основе ИИ, мультимодальная аналитика коррозии). Выявлены четыре группы барьеров: качество и изолированность данных («data isolation»), инфраструктурные ограничения, организационно-кадровые вызовы, а также недостаточная интерпретируемость моделей. Интерпретированы ключевые тренды: переход от точечной автоматизации к цифровым двойникам, от описательной аналитики к предписывающей, эволюция бизнес-моделей в сторону ко-инноваций и интеграция целей устойчивого развития. Обобщение результатов позволило сформулировать вывод: отрасль переходит от фазы «романтизации» ИИ к прагматичной инструментализации. Наиболее перспективными направлениями признаны гибридные архитектуры, объединяющие data-driven подходы с физическими моделями, развитие объяснимого искусственного интеллекта для повышения доверия к системам, а также создание мультиагентных систем с централизованной оркестрацией. Успех масштабирования ИИ будет определяться способностью компаний преодолевать организационные и культурные барьеры, инвестировать в развитие кросс-дисциплинарных компетенций и выстраивать эффективные партнерства.

Ключевые слова: нефтегазовая отрасль; Smart Fields; цифровая трансформация; искусственный интеллект; машинное обучение

Скачать