Ты уже применил ИИ на работе ?

Последнее сообщение
Ty3 30 2
4 нед.

Привет, товарищи !

Обзор различных материалов и статей по внедрению МО для нефтегазовых задач показал тренд на повсеместные попытки по внедрению этого инструмента. Однако реальный результат иногда (или даже в большинстве случаев) крайне сомнителен.

Как (оптимистично/пессимистично с оценкой на результат) Вы относитесь к применению инструмента МО в задачах petroleum инжинирнга ?

Кто реально интересуется этим и занимается на работе, расскажите, пожалуйста, свое видение по данной теме (где и как следует реально пытаться применять МО и ждать эффекта ?). Желательно указать задачи по разработке/добыче нефти и газа.

Спасибо за ответ.

Myp3uJIKA 221 12
4 нед. #1

SPE посетили?

Все красиво на бумаге, но в нефтяной реалии очень много оврагов. Я бы даже сказал что одни овраги. На каждом этапе приходится сталкиваться с тем, что данные являются "фейковыми". От банальных ошибок ввода, оцифровки, до коррекции руками показателей для получения нужного экономического эффекта. Все надо просматривать, допиливать, выяснять как на самом деле было и т.д. В итоге уже сам все оценишь и поймешь без всяких "машин".

Газпромнефть активно носится с МО, однако все это хорошо для прожектерства. Это щас такой фетиш цифровизации, анализ bigdata. Зная, как получены bigdata для всех этих расчетов, хочется плакать. У нас нет чистых и правдивых массивов bigdata.

Это раз.

А второе - это то, что на любой презентации, когда ты скажешь, что прогноз получен путем вытаскивания решения из черного ящика, в которых ты запихал погоду на марсе, данные замерных за октябрь месяц, температуру соплей в носу геолога из ЦДНГ, - тебя поднимут на смех (в лучшем случае), или ты узнаешь о себе все эпитеты в матерном стиле (так будет по факту). При принятии решений по движению денег не может быть непрозрачной логики. Такой подход работает только на уровне брокера программиста, который сам делает бота, и сам свои деньги раскидывает по акциям. Акционеры - они люди попроще.

 

 

 

WadiAra 88 8
4 нед. #2

Для начала "Слава роботам!". По данной теме мне очень понравился пост на форуме специалистов атомной промышленности "Вообще, общий принцип: везде, где реально написать пригодный алгоритм, нужно применять именно алгоритм. Нейросети и "ИИ" нужны для плохо формализуемых задач... но неясно-как-работающий атомный реактор - штука сама по себе очень стрёмная". Этот тезис без труда ложится на реалии нефтегазовой отрасли.

sNeG 779 9
4 нед. #3

ЭРА, Применить ИИ на работе!

ИИ применен мой господин!

Вот так сейчас это выглядит в газпроме)

Ty3 30 2
4 нед. #4

sNeG, поясни подробнее, не совсем понятна твоя шутка без контекста)

sNeG 779 9
4 нед. #5

Ty3 пишет:

sNeG, поясни подробнее, не совсем понятна твоя шутка без контекста)

https://ntc.gazprom-neft.ru/technological-strategy/priorities/it/

видео смотри обязателньо

GRR 515 3
3 нед. #6

по новостям показывали - "сделай оптимальную схему разработки месторождения", ок, и сделано (пока кофе готовился).

ТРАНДЕЦ, друзья иои.

Это ОНИ СЕРЬЕЗНО.

Идиократия на марше.

Stroncz 573 12
3 нед. #7

Смех - смехом, но комментарии на всякий случай к тому видео отключены.

Ty3 30 2
3 нед. #8

Спасибо за мнения.

Но неужели все так призрачно и не поддается реальному практическому внедрению МО ?

Myp3uJIKA, ты написал, что первая проблема в данных.

Эта проблема состоит из двух частей (но это субъективное текущее мнение, если есть мнения иные пишите в комментариях):

Первая - сама природа данных (исследуемые объекты находятся в недосигаемых для прямого измерения условиях - коллектор, флюид, скважина - в большинстве случаев получаемые данные не соответствуют действительности или описывают их только косвенно).

Вторая - отношение к данным (промысловики в основном не руководствуются каким-то стандартом сбора данных - могут замерять/не замерять давления (на забое и т.д.) и вносить рандомные значения в систему).

И это в основном в России или же везде так (что, например, происходит в BP, Shell, Total или в американских) ?

 

WadiAra 88 8
3 нед. #9

sNeG пишет:

https://ntc.gazprom-neft.ru/technological-strategy/priorities/it/

видео смотри обязателньо

Надеюсь, что данное видео из этой жанра

original.png

spin84 5 1
3 нед. #11

Вот ребята (ccord.ru) с помощью методов МО смогли повысить эффективность проведения ГРП на одном из месторождений в 2 раза! Тест проводили в слепую: заказчик оплатил вторую половину договора только после успешного подтверждения повышения эффективности проведения ГРП на предложенных компанией скважинах кандидатах.
У них много и других работ по повышению точности предсказания значений начального дебита скважины по нефти и оптимизации режимов работы скважин, которые на реальных месторождениях давали эффекты по увеличению добычи нефти на 20% и более.
Причем они успешно используют различные методы МО уже более 10 лет! Среди этих методов есть метод, который называется процедура Вальда и который ещё применялся в отрасли ещё в советские времена!

DimA1234 253 12
3 нед. #12

С этим ИИ надо аккуратнее.

Слышал, что в начале 2000-х в одном НГДУ внедрили одну(!) умную скважину, так она оказалась умнее главного инженера и в итоге заняла его место.

Krichevsky 520 10
3 нед. #13

spin84 пишет:
Вот ребята (ccord.ru) с помощью методов МО смогли повысить эффективность проведения ГРП на одном из месторождений в 2 раза! Тест проводили в слепую: заказчик оплатил вторую половину договора только после успешного подтверждения повышения эффективности проведения ГРП на предложенных компанией скважинах кандидатах. У них много и других работ по повышению точности предсказания значений начального дебита скважины по нефти и оптимизации режимов работы скважин, которые на реальных месторождениях давали эффекты по увеличению добычи нефти на 20% и более. Причем они успешно используют различные методы МО уже более 10 лет! Среди этих методов есть метод, который называется процедура Вальда и который ещё применялся в отрасли ещё в советские времена!

Тут дело такое... я тоже могу подобрать хороших кандидатов, а потом сказать что это МО, ИИ, Скайнет и т.д., чтобы попроще было договора заключать на модной волне. А тест вслепую это не про оплату, а когда по половине скважин данных не дают, а потом БЕЗ участия подрядчика на готовом инструменте сами выбирают из них кандидатов и получают такой же эффект относительно базы.

spin84 5 1
3 нед. #14

Krichevsky пишет:

spin84 пишет:
Вот ребята (ccord.ru) с помощью методов МО смогли повысить эффективность проведения ГРП на одном из месторождений в 2 раза! Тест проводили в слепую: заказчик оплатил вторую половину договора только после успешного подтверждения повышения эффективности проведения ГРП на предложенных компанией скважинах кандидатах. У них много и других работ по повышению точности предсказания значений начального дебита скважины по нефти и оптимизации режимов работы скважин, которые на реальных месторождениях давали эффекты по увеличению добычи нефти на 20% и более. Причем они успешно используют различные методы МО уже более 10 лет! Среди этих методов есть метод, который называется процедура Вальда и который ещё применялся в отрасли ещё в советские времена!

Тут дело такое... я тоже могу подобрать хороших кандидатов, а потом сказать что это МО, ИИ, Скайнет и т.д., чтобы попроще было договора заключать на модной волне. А тест вслепую это не про оплату, а когда по половине скважин данных не дают, а потом БЕЗ участия подрядчика на готовом инструменте сами выбирают из них кандидатов и получают такой же эффект относительно базы.

Бесспорно, при установке ПО на свои компьютеры заказчик получает максимальный контроль над получением результата и может независимо оценивать качество работы алгоритмов. То, что я приводил выше - это было лет 7-12 назад, когда ещё не было такого хайпа вокруг применения методов МО в нефтянке и эта компания была одной из первых на рынке предоставления услуг по применению методов МО в российской нефтянке. Работали на первых версиях своего софта и получали обьяснимые результаты с прозрачной логикой.

Сейчас программный Комплекс КОНКОРД уже установлен в несколько крупных нефтяных компаниях и работает в промышленном/тестовом режиме, помогая быстро и качественно получать информацию для принятия решения. И я уверен, что он приносит большую пользу! Но, как известно, после промышленного внедрения заказчик уже не обязан делиться обратной связью по эффективности применения ПО.
Может быть Вам известны случаи, когда ПО, основанное на применении методов МО, помогало приносить существенную пользу нефтяным компаниям?
У меня знакомый ещё в 70-е годы внедрял АСУ режимами работы скважин на кустах и получал отличный прирост добычи нефти! Ему даже премии и награды за это давали!

spin84 5 1
3 нед. #15

Myp3uJIKA пишет:

SPE посетили?

Все красиво на бумаге, но в нефтяной реалии очень много оврагов. Я бы даже сказал что одни овраги. На каждом этапе приходится сталкиваться с тем, что данные являются "фейковыми". От банальных ошибок ввода, оцифровки, до коррекции руками показателей для получения нужного экономического эффекта. Все надо просматривать, допиливать, выяснять как на самом деле было и т.д. В итоге уже сам все оценишь и поймешь без всяких "машин".

 

К сожалению, довольно часто это бывает так. Приходится выгребать из всей этой кучи "данных" информацию, которая реально помогает строить прогнозные модели. Есть специальнве методы оценки статистической и информационной значимости данных. И конечно, надо смотреть на получаемое качество обучения, теста и экзамена, которое говорит о потенциальной возможности что-то спрогнозировать. Не забываем также про возможность переобучения)
Но в любом случае, при нормальных исходных данных методы МО позволяют выявить скрытые закономерности, которые обычный инденер просто не в состоянии связать в своей голове и эксельке без спец.софта, т.к. между десятками и сотнями параметров могут быть тысячи нелинейных взаимосвязей. И это конечно не понацея, т.к. все равно приходится проверять и оценивать адекватность полученных результатов и только потом принимать окончательное решение.
Преимущество статистических методов при грамотно работаюшем и настроеном ПО как раз и заключается в способности давать быструю инженерную оценку в условиях отсутствия времени. К сожалению, и зачастую ГДМ не может дать такой быстрой и достаточно точной оценки для краткосрочных и локальных задач.

SergeyT 97 6
3 нед. #16

презентации с шлюмского форума. там бороздили космические просторы в том числе и на тему ML

https://www.software.slb.com/sis-global-forum/news/technical-presentation-content-now-available#DA

 

ALY 111 11
3 нед. #17

SergeyT пишет:

презентации с шлюмского форума. там бороздили космические просторы в том числе и на тему ML

https://www.software.slb.com/sis-global-forum/news/technical-presentation-content-now-available#DA

Форум проводился в Монако. Чувствуется размах.

Go to top